На фоне продолжающихся ограничений со стороны США компания Huawei раскрыла собственный план развития полупроводниковых технологий на ближайшие годы. Во время симпозиума по полупроводникам в Шанхае компания заявила, что рассчитывает достичь плотности транзисторов, сопоставимой с 1,4-нм техпроцессом, несмотря на отсутствие доступа к современным EUV-литографическим системам ASML.
Вместо традиционного подхода, основанного исключительно на уменьшении размеров транзисторов, Huawei продвигает концепцию Tau Scaling. Ее идея заключается в повышении эффективности передачи данных внутри чипов и вычислительных систем. Компания собирается сокращать длину межсоединений, уменьшать задержки и оптимизировать обмен сигналами между компонентами, делая ставку на системную архитектуру, а не только на «гонку нанометров».
Такой подход стал ответом на фундаментальную проблему современной индустрии. Закон Мура, долгое время определявший развитие процессоров, постепенно упирается в физические ограничения: элементы чипов становятся настолько малы, что дальнейшая миниатюризация требует колоссальных затрат и новых технологических прорывов.
Huawei утверждает, что первые мобильные чипы Kirin на базе архитектуры Tau Scaling и технологии LogicFolding появятся уже в конце этого года. По словам компании, новая компоновка позволит заметно увеличить производительность за счет более эффективной внутренней структуры. В дальнейшем эту же технологию планируют использовать в AI-процессорах Ascend и крупных вычислительных кластерах для искусственного интеллекта.
Особое внимание компания уделяет именно ИИ-направлению. После ограничения доступа Китая к передовым ускорителям Nvidia процессоры Ascend стали одной из ключевых альтернатив на внутреннем рынке. Huawei также заявила, что за последние шесть лет разработала и выпустила более 380 различных чипов, связанных с концепцией Tau Scaling.
Впрочем, аналитики пока относятся к заявлениям осторожно. Даже если Huawei удастся компенсировать отставание в литографии за счет архитектурных решений, остаются проблемы энергопотребления, отвода тепла и интеграции сложных вычислительных систем. Тем не менее сама компания уверена, что сможет сохранить конкурентоспособность в мобильных и AI-вычислениях как минимум в течение следующего десятилетия.
