Global Foundries So verändert KI die Anforderungen an Halbleiter

Die Nachfrage nach Halbleitern wird zunehmend von KI-Anwendungen und den dafür erforderlichen Rechenzentren geprägt. Das Training großer Modelle und anschließende Inferenz verlangen enorme Rechenleistung und treiben Innovationen in der Chip-Technik.

Der Anstieg KI-gesteuerter Workloads wirkt sich grundlegend auf die Anforderungen für Halbleiter aus. Neben leistungsfähigen Prozessoren gewinnen Speicherbandbreite, energieeffiziente Datenübertragung und Advanced Packaging an Bedeutung. Entscheidend ist nicht mehr allein, wie viele Transistoren auf einem Chip Platz finden, sondern wie effizient sich unterschiedliche Komponenten zu einem leistungsfähigen Gesamtsystem verbinden lassen.

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Das Trainieren und den Einsatz groß angelegter Modelle erfordert immense Rechenleistung und eine schnelle Datenübertragung zwischen Prozessoren, Speichersystemen und Speicherclustern. Gleichzeitig sind Daten in immer größeren Mengen und mit möglichst geringer Verzögerung zwischen Prozessoren, Speichern und Netzwerksystemen zu übertragen. GPUs, spezialisierte KI-Beschleuniger und Hochleistungs-CPUs bilden deshalb das Fundament moderner Rechenzentrumsarchitekturen. Gleichzeitig entstehen neue Techniken, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.

Siliziumphotonik: Datenübertragung per Licht

Elektrische Datenverbindungen stoßen bei steigenden Übertragungsraten zunehmend auf physikalische und energetische Grenzen. Mit höheren Signalfrequenzen nehmen Leitungsverluste und Aufwand für die Signalaufbereitung zu. Um die Signalqualität über längere elektrische Verbindungen aufrechtzuerhalten, sind zusätzliche elektronische Schaltungen nötig, die wiederum Energie verbrauchen und Wärme erzeugen.

Optische Verbindungen umgehen einen Teil dieser Probleme. Lichtsignale lassen sich über Glasfasern mit geringen Übertragungsverlusten transportieren und sind unempfindlich gegenüber elektromagnetischen Störungen und reduzieren zudem die Latenz. Mehrere optische Kanäle können unterschiedliche Wellenlängen nutzen und dadurch parallel Daten übertragen. Angesichts steigender Datenraten und strengerer Vorgaben zum Stromverbrauch bietet die optische Kommunikation Vorteile hinsichtlich Geschwindigkeit und Energieeffizienz.

„Um weiterhin sowohl die Bandbreitenanforderungen zu erfüllen, als auch innerhalb des Energiebudgets zu bleiben, ist der Übergang von Kupfer zu optisch absolut notwendig“, betont Ed Kaste, Senior Vice President, CMOS Business bei Global Foundries, im Interview. „Das ist in vollem Gange. Global Foundries investiert seit mehr als zehn Jahren, um unsere Technologieplattformen für diesen Moment bereit zu haben. Und wir sehen, wie in Rechenzentren der beschleunigte Übergang von elektrisch zu optisch beginnt.“

Die optische Technik soll Kupfer nicht grundsätzlich ersetzen. Vielmehr verschiebt sie die Grenze, ab der optische Verbindungen gegenüber elektrischen wirtschaftliche und technische Vorteile bieten. Siliziumphotonik ist damit ein wichtiger Baustein für Rechensysteme, deren Leistungsfähigkeit zunehmend von der effizienten Kommunikation zwischen ihren Komponenten abhängt.

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Advanced Packaging: Mehr Leistung durch engere Integration

Der Engpass moderner KI-Systeme liegt nicht allein in der Rechenleistung. Ebenso wichtig ist, wie schnell und energieeffizient sich die Daten zwischen Recheneinheiten und Speicher bewegen lassen.

Ein wesentlicher Hebel für leistungsfähige Chips ist Advanced Packaging. Hintergrund ist, dass sich die Leistungssteigerungen durch immer kleinere Transistorstrukturen mit zusätzlichen technischen und wirtschaftlichen Herausforderungen konfrontiert sehen. Die Integration mehrerer spezialisierter Halbleiterbausteine in einem gemeinsamen Gehäuse eröffnet deshalb neue Möglichkeiten.

Ein Beispiel ist Chip on Wafer on Substrate (CoWoS), eine von TSMC entwickelte Packaging-Technik. Sie ermöglicht es, mehrere Halbleiterbausteine und Speicherkomponenten auf engem Raum über einen gemeinsamen Träger miteinander zu verbinden. Die kurzen Verbindungen erleichtern den schnellen Datenaustausch und reduzieren Übertragungsverluste und den Energiebedarf. CoWoS markiert einen grundlegenden Wandel: Die Systemleistung hängt zunehmend davon ab, wie effizient Rechenlogik und Speicher miteinander gekoppelt sind.

„Die Roadmap für Advanced Packaging wird von den Rechenzentren vorangetrieben“, so Ed Kaste. „Wir schließen uns dem Ökosystem von TSMC für Advanced Packaging an, indem wir die Interposer-Komponente ihrer CoWoS-L-Lösung bereitstellen, die der De-facto-Standard in KI-Rechenzentren wird. Das ist ein Trend, von dem wir erwarten, dass es ein seht langfristiger Trend sein wird.“

Für KI-Beschleuniger ermöglicht CoWoS eine enge Kopplung leistungsfähiger Prozessoren mit großen Speicherkapazitäten. Die daraus resultierende hohe Bandbreite und die kurzen Signalwege helfen, die Rechenleistung moderner Systeme auszubauen. Advanced Packaging entwickelt sich von einer nachgelagerter Fertigungsstufe zu einer Schlüsseltechnologie für leistungsfähige Halbleitersysteme.

Vom Rechenzentrum zum Edge: KI wird physisch

Während Rechenzentren die Entwicklung leistungsfähiger KI-Systeme vorantreiben, zeichnet sich mit Edge-KI ein weiterer Pfad ab. KI-Funktionen wandern zunehmend aus der Cloud in Geräte, die Daten direkt vor Ort erfassen und verarbeiten.

Diese Anwendungen stellen andere Anforderungen als Rechenzentren. Der verfügbare Bauraum ist begrenzt, die Energieversorgung häufig auf kleine Batterien angewiesen. Gleichzeitig müssen die Systeme ihre Umgebung zuverlässig wahrnehmen, Informationen lokal auswerten und innerhalb vorgegebener Grenzen reagieren. Für die Halbleiterindustrie eröffnet das zusätzliche Einsatzfelder. Der Bedarf beschränkt sich nicht länger auf große Rechenzentren, sondern erstreckt sich potentiell über eine Vielzahl vernetzter Geräte.

„Die neuen KI-Fähigkeiten werden in der Cloud entwickelt und dann auf Edge-Geräten eingesetzt, um ein höheres Maß an Autonomie und Intelligenz zu ermöglichen“ ist Ed Kaste überzeugt. „Das ist ein anderer Satz von Technologieanforderungen, weil man stark eingeschränkt ist, was den Formfaktor angeht, und stark eingeschränkt, was die Stromversorgung angeht. Zusätzlich zur Rechenzentrums-KI müssen diese Edge-KI-Systeme sowohl ihre Umgebung erfassen, um Kontext für ihre Entscheidungsfindung zu erhalten, als auch eine Aktion in der physischen Welt auslösen.“

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Fazit

Die Chip-Entwicklung steht vor einem strukturellen Wandel. Die Miniaturisierung von Transistoren bleibt wichtig, reicht aber nicht mehr aus, um die Anforderungen moderner KI-Systeme zu erfüllen. Zunehmend entscheidet das Zusammenspiel von Rechenleistung, Speicherbandbreite, Energieversorgung und thermischem Management über die Leistungsfähigkeit eines Systems.

Advanced Packaging ermöglicht die enge Integration unterschiedlicher Chiptypen. Siliziumphotonik eröffnet neue Wege für eine schnelle Kommunikation. Spezialisierte Architekturen adressieren die unterschiedlichen Anforderungen von Rechenzentren und Edge-Geräten.

Für die Halbleiterindustrie bedeutet das, dass Innovation entlang der gesamten Systemarchitektur stattfinden sollte. Wettbewerbsvorteile entstehen nicht allein durch den leistungsfähigsten Einzelchip, sondern durch die Fähigkeit, unterschiedliche Techniken zusammenzuführen.

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