برچسب: تکنولوژی

1 دقیقه زمان مطالعه

گزارش کاربر ردیت: کارت گرافیک ZOTAC RTX 5090 حین بازی با انتشار دود غلیظ از کار افتاد

گزارش کاربر ردیت: کارت گرافیک ZOTAC RTX 5090 حین بازی با انتشار دود غلیظ از کار افتاد یکی دیگر از پرچمداران جدید انویدیا از کار افتاد؛ اما این بار، علت مرگ این کارت گرافیک غول‌پیکر، مشکل رایج و شناخته‌شده سوختن یا ذوب شدن کانکتور ۱۶ پین (12V-2x6) نبوده است. گزارش یک کاربر ردیت از صدای انفجار، جرقه‌های پیاپی و خروج دود از RTX 5090 کارت گرافیک پرچمدار NVIDIA RTX 5090 تا به اینجای کار، یکی از بزرگ‌ترین قربانیان آسیب‌های سخت‌افزاری در کل خانواده نسل جدید RTX 50 بوده است. این کارت گرافیک بسیار پرمصرف است و در نسخه‌های اختصاصی شرکت‌های همکار (AIB)، وزن بسیار بالایی دارد. درحالی‌که این موارد تنها بخشی از فاکتورهای مشکل‌ساز برای این پردازشگر گرافیکی هستند، معایب دیگری به خصوص در بخش اتصالات وجود دارند که معمولاً منجر به آسیب‌های فیزیکی جدی می‌شوند. به تازگی گزارشی در شبکه اجتماعی ردیت درباره کارت گرافیک ZOTAC RTX 5090 Solid Edition منتشر شده است. کاربری با نام u/_CurrentlyPooping_ گزارش داده است که درحال تجربه بازی Black Flag Resyned بوده که ناگهان کارت گرافیک او صدای تق‌تق بلند و جرقه پیاپی شدیدی تولید کرده و به دنبال آن، توده بزرگی از دود غلیظ فضای کیس را پر کرده است. این کاربر اشاره کرده که بلافاصله پس از نصب بازی، آخرین نسخه از درایورهای گرافیکی را نصب کرده بود و حتی نتوانسته بود بیش از ۵ دقیقه به بازی کردن ادامه دهد که با این صحنه مواجه شد. کانکتور برق سالم؛ رد سوختگی روی پین‌های طلایی اسلات PCIe این کاربر پس از خاموش کردن سیستم، کانکتور برق ۱۶ پین کارت گرافیک خود را بررسی کرد و همان‌طور که در تصاویر مشخص است، این درگاه کاملاً سالم و بدون هیچ‌گونه سوختگی یا ذوب‌شدگی است. بااین‌حال، اثر سوختگی شدیدی روی بخش انتهایی پین‌های طلایی (Gold Finger) اتصال اسلات PCIe کارت گرافیک به‌وضوح دیده می‌شود. ظاهراً اتصالی شدیدی در نزدیکی این بخش رخ داده است که به گزارش رسانه تخصصی Uniko's Hardware، مربوط به آرایه خازن‌های سرامیکی چندلایه (MLCC) است. با اینکه دلیل قطعی این حادثه هنوز مشخص نیست، اما برخی از کاربران و کارشناسان احتمال می‌دهند که ایجاد یک ترک فیزیکی کوچک در برد مدار چاپی (PCB) مسبب این اتصال کوتاه بوده است. به گفته بسیاری از مخاطبان این گزارش، این ترک بر اثر خم شدن و افتادگی کارت گرافیک در پی وزن فوق‌العاده سنگین خنک‌کننده آن به وجود آمده است. در نهایت، علت دقیق این حادثه تنها پس از ارسال کارت به بخش خدمات پس از فروش و طی شدن فرآیند بررسی گارانتی مشخص خواهد شد. این موضوع بار دیگر اهمیت استفاده از پایه‌های نگه‌دارنده را برای کارت‌های گرافیک سنگین‌وزن امروزی یادآوری می‌کند.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

راهکاری در برابر تحریم‌ها؛ استارتاپ چینی مدعی دستیابی به اولین خط تولید تراشه‌های دوبعدی جهان شد

راهکاری در برابر تحریم‌ها؛ استارتاپ چینی مدعی دستیابی به اولین خط تولید تراشه‌های دوبعدی جهان شد برای سال‌ها، مسابقه ساخت تراشه‌های کامپیوتری سریع‌تر و کارآمدتر به یک تجهیزات واحد به نام EUV وابسته بوده است. این سیستم بسیار پیچیده برای تولید پیشرفته‌ترین تراشه‌های سیلیکونی به کار گرفته می‌شود. با‌این‌حال، چین به دلیل محدودیت‌های صادراتی تا حد زیادی از دسترسی به این فناوری محروم شده که این موضوع مانعی بزرگ برای جاه‌طلبی‌های نیمه‌هادی آن ایجاد کرده است. اکنون، یک استارتاپ مستقر در شانگهای به نام Yuanjiwei از نخستین خط تولید آزمایشی ۸ اینچی اختصاص‌یافته به نیمه‌هادی‌های دوبعدی (2D) جهان رونمایی کرده که می‌تواند در نهایت اجازه دهد تراشه‌های پیشرفته با استفاده از مواد و روش‌های ساخت کاملاً متفاوت تولید شوند. محققان Yuanjiwei ماده جدیدی اختراع نکرده‌اند، بلکه یک فرایند صنعتی ایجاد کرده‌اند که قادر است تحقیقات آزمایشگاهی را به تراشه‌های واقعی تبدیل کند. به گفته این شرکت، خط آزمایشی جدید آن کل زنجیره تولید، از آماده‌سازی مواد نیمه‌هادی دوبعدی گرفته تا ادغام آنها در دستگاه‌های نهایی را پوشش می‌دهد. مطالعات قبلی نشان داده‌اند که از مواد دوبعدی می‌توان برای ساخت دستگاه‌های الکترونیکی با عملکرد بالا استفاده کرد و محققان اخیراً رویکردهایی را در سطح ویفر برای رشد و ساخت این مواد فوق‌العاده نازک به نمایش گذاشته‌اند. بااین‌حال، این تلاش‌ها عمدتاً بر اثبات کارکرد این فناوری متمرکز بوده و نه ایجاد یک خط لوله کاملاً فعال. تبدیل نمونه‌های آزمایشگاهی به یک فرایند تولید تکرارپذیر نیازمند حل چالش‌های اضافی، از جمله آماده‌سازی مواد، ساخت دستگاه و یکپارچه‌سازی تراشه است. Yuanjiwei می‌گوید خط آزمایشی ۸ اینچی جدیدش برای پر کردن این شکاف با کنار هم قرار دادن مراحل متعدد تولید تراشه روی یک پلتفرم واحد طراحی شده است. این شرکت فراتر از آن در نظر دارد که از این پایگاه تولیدی برای توسعه فرایندهای پیشرفته استفاده کند و در نهایت بدون تکیه بر لیتوگرافی EUV، تا سال ۲۰۲۹ به فناوری تراشه معادل ۵ نانومتر دست پیدا کند. این تلاش‌ها بخشی از یک حرکت گسترده‌تر توسط چین برای یافتن مسیرهای جایگزین در تولید نیمه‌هادی‌های پیشرفته است. این کشور پس از با مواجهه با محدودیت‌های ایالات متحده در دسترسی به برخی از پیشرفته‌ترین ابزارهای تراشه‌سازی جهان، سرمایه‌گذاری سنگینی در تحقیقات تراشه انجام داده است. آنها دانشگاه‌ها، آزمایشگاه‌های تحت حمایت دولت، سازندگان تجهیزات و شرکت‌های نیمه‌هادی را گرد هم می‌آورند تا وابستگی به فناوری‌های خارجی را کاهش دهند. یک منبع ناشناس با دانش مستقیم از پروژه مخفی EUV گفت: «هدف این است که چین در نهایت بتواند تراشه‌های پیشرفته را روی ماشین‌هایی بسازد که کاملاً ساخت چین هستند.» توسعه صنعت نیمه‌هادی با عبور از محدودیت‌های سیلیکون این اعلامیه از آن جهت اهمیت دارد که صنعت نیمه‌هادی درحال برخورد با یک مشکل اساسی است. برای دهه‌ها، سازندگان تراشه عملکرد پردازنده‌ها را با کوچک‌تر کردن ترانزیستورها بهبود داده‌اند. بااین‌حال، از آنجایی که این قطعات به ابعاد اتمی نزدیک می‌شوند، ساخت آنها دشوارتر و گران‌تر از گذشته می‌شود. تولید در این ابعاد همچنین از نشت الکتریکی ناخواسته رنج می‌برد؛ جایی که جریان حتی زمانی که یک ترانزیستور قرار است خاموش باشد، همچنان برقرار می‌ماند. این نشت باعث اتلاف انرژی و تولید گرما می‌شود. پژوهشگران در سراسر جهان درحال بررسی جایگزین‌هایی برای سیلیکون معمولی بوده‌اند و مواد دوبعدی به عنوان یکی از نویدبخش‌ترین گزینه‌ها ظاهر شده‌اند. نیمه‌هادی‌های دوبعدی از موادی ساخته شده‌اند که تنها یک یا چند اتم ضخامت دارند. برخلاف سیلیکون معمولی که یک ساختار کریستالی سه‌بعدی را تشکیل می‌دهد، الکترون‌ها در مواد دوبعدی در درجه اول در یک لایه فوق‌العاده نازک حرکت می‌کنند که نام «دوبعدی» آنها نیز از همین جا گرفته شده است. به دلیل این ساختار منحصربه‌فرد، ترانزیستورهای دوبعدی می‌توانند عملکرد الکتریکی قوی را حتی در مقیاس‌های بسیار کوچک حفظ کنند؛ یعنی دقیقاً جایی که کنترل دستگاه‌های سیلیکونی معمولی به طور فزاینده‌ای دشوار می‌شود. با وجود هیجان پیرامون نیمه‌هادی‌های دوبعدی، کارشناسان هشدار می‌دهند که موفقیت تجاری اصلاً تضمین‌شده نیست. ساخت تراشه یکی از پیچیده‌ترین فرایندهای صنعتی جهان است. متخصصان این صنعت که در مراسم رونمایی Yuanjiwei حضور داشتند گزارش دادند و تأکید کردند که هیچ شرکتی نمی‌تواند نیمه‌هادی‌های دوبعدی را به تنهایی تجاری کند، زیرا همه بخش‌های زنجیره تأمین باید با هم رشد کنند و بالغ شوند.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

تراشه‌های M6 پرو و مکس لغو شدند؛ تمرکز اپل بر نسل M7 با محوریت هوش مصنوعی

تراشه‌های M6 پرو و مکس لغو شدند؛ تمرکز اپل بر نسل M7 با محوریت هوش مصنوعی شرکت اپل قصد دارد با تغییر نقشه راه پردازنده‌های خود، برخی از مدل‌های نسل بعدی را نادیده بگیرد. براساس گزارش مارک گرمن در خبرنامه Power On بلومبرگ، اپل هرچند نسخه پایه تراشه M6 را عرضه خواهد کرد، اما برنامه‌ای برای معرفی و عرضه مدل‌های قدرتمندتر M6 Pro و M6 Max ندارد. دلیل اصلی این تصمیم غیرمنتظره و بی‌سابقه، تمرکز ویژه کوپرتینویی‌ها بر توسعه فناوری هوش مصنوعی اعلام شده است. طبق توضیحات گرمن، اپل در ابتدا قصد داشت ارتقای بزرگی در زمینه پردازش عصبی برای خانواده M7 اعمال کند. بااین‌حال، مدیران شرکت در نهایت نتیجه گرفتند که این بهبودها به اندازه‌ای حیاتی هستند که به جای تکمیل سبد محصولات نسل M6، توسعه نسل بعدی یعنی M7 را سریع‌تر دنبال کنند. به همین دلیل، علاوه‌بر مدل‌های پرو و مکس، حتی تراشه M6 Ultra نیز هرگز ساخته نخواهد شد. استراتژی هوش مصنوعی اپل در طراحی تراشه‌ها با این تغییرات، عصر پردازنده‌های M6 بسیار کوتاه و در حدود ۶ ماه خواهد بود. اپل اواخر سال جاری میلادی مک‌بوک پرو ۱۴ اینچی جدید را با تراشه پایه M6 روانه بازار می‌کند. این پردازنده پهنای باند حافظه را از ۱۵۳ گیگابایت‌برثانیه در نسل M5 به ۲۰۰ گیگابایت‌برثانیه می‌رساند که این امر از طریق معماری حافظه جدید، ارتقای موتور عصبی و استفاده از ۱۲ هسته گرافیکی به جای ۱۰ هسته محقق می‌شود. با‌این‌حال، اپل بلافاصله در نیمه اول سال ۲۰۲۷ میلادی به سراغ عرضه تراشه پایه M7 خواهد رفت. نسل M7 تمرکز بسیار بیشتری روی پردازش هوش مصنوعی خواهد داشت تا به کاربران با جریان‌های کاری پیچیده کمک کند. در این نسل نیز پهنای باند حافظه در مدل پایه به حدود ۲۴۰ گیگابایت‌بر‌ثانیه افزایش می‌یابد. طبق برنامه جدید، تراشه‌های M7 Pro و M7 Max در اواخر سال ۲۰۲۷ و تراشه قدرتمند M7 Ultra در سال ۲۰۲۸ عرضه خواهند شد. تراشه M7 Ultra پیشرفت بزرگی در عملکرد هوش مصنوعی ایجاد خواهد کرد و براساس شایعات، عملکرد آن به شتاب‌دهنده‌های اختصاصی هوش مصنوعی بازار مانند معماری Blackwell انویدیا نزدیک خواهد بود. این تراشه از حافظه عظیمی تا سقف ۱.۵ ترابایت پشتیبانی می‌کند که به دلیل بحران فعلی قیمت حافظه، احتمالاً به جای کاربران عادی، در سرورهای هوش مصنوعی اپل در سال ۲۰۲۹ مورد استفاده قرار خواهد گرفت. در‌حال‌حاضر، تراشه‌های M5 Pro و M5 Max در بازار موجود هستند و انتظار می‌رود تراشه M5 Ultra نیز اواخر سال جاری میلادی در کامپیوترهای مک استودیو معرفی شود. به گفته گرمن، هوش مصنوعی دیگر تنها یک ویژگی جانبی برای تراشه‌های اپل نیست، بلکه اکنون نحوه طراحی و زمان عرضه این محصولات را تعیین می‌کند.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

تراشه M7 اولترا اپل احتمالاً با حداکثر ۱.۵ ترابایت رم معرفی می‌شود

تراشه M7 اولترا اپل احتمالاً با حداکثر ۱.۵ ترابایت رم معرفی می‌شود براساس جدیدترین خبرنامه Power On «مارک گرمن» از بلومبرگ، اپل خود را برای استفاده از حداکثر ۱.۵ ترابایت رم در تراشه M7 اولترا آماده می‌کند. این موضوع به این معنی است که کامپیوترهای مجهز به تراشه اپل سرانجام می‌توانند با بالاترین پیکربندی رم موجود در قدرتمندترین نسخه مک پرو اینتل ۲۰۱۹ هم‌سطح شوند. میزان رم قابل‌دسترس در مک‌های مجهز به تراشه اپل همیشه محدود بود؛ چرا که اپل حافظه رم را روی همان دای (Die) پردازنده لحیم می‌کند تا به سرعت انتقال فوق‌العاده بالایی دست پیدا کند. این همان مکانیزمی است که امکان استفاده از حافظه یکپارچه را فراهم می‌کند. البته این رویکرد به این معنی است که مقدار رم به ابعاد خود چیپست محدود می‌شود. بااین‌حال، طبق گفته گرمن، به‌نظر می‌رسد که اپل بالاخره برای پر کردن این شکاف آماده می‌شود. این شرکت درحال توسعه و آماده‌سازی پیکربندی خاصی از چیپست M7 اولترا با ۱.۵ ترابایت رم است. او در گزارش خود می‌نویسد: «تراشه اولترا جدید به‌گونه‌ای طراحی شده است که تا از ۱.۵ ترابایت حافظه پشتیبانی کند؛ یعنی تقریباً دو برابر ظرفیتی که برای تراشه M5 اولترا برنامه‌ریزی شده است. بااین‌حال، اینکه اپل درنهایت این پیکربندی را به بازار عرضه کند یا خیر، به وضعیت صنعت بستگی خواهد داشت. کمبود گسترده تراشه‌های حافظه در جهان، یافتن این قطعه را سخت‌تر و قیمت آن را گران‌تر کرده است.» او خاطرنشان می‌کند که این محصول ممکن است به‌دلیل کمبود مداوم حافظه در بازار، درنهایت با ۱.۵ ترابایت رم عرضه نشود. بررسی وضعیت حافظه رم در مدل‌های فعلی مک استودیو اپل پیش از این در سال جاری میلادی، پیکربندی ۵۱۲ گیگابایتی مک استودیو با تراشه M3 اولترا را از رده خارج کرد. این شرکت سپس با توقف تولید نسخه ۲۵۶ گیگابایتی، نسخه ۹۶ گیگابایتی را به‌عنوان تنها گزینه برای بالاترین مدل مک استودیو باقی گذاشت. در مقابل، اگر کاربران نسخه مجهز به تراشه M4 مکس را خریداری می‌کردند، امکان سفارش آن با حداکثر ۱۲۸ گیگابایت رم را داشتند. اپل همچنین اواخر سال جاری میلادی از تراشه جدید M5 اولترا با پشتیبانی از حداکثر ۷۶۸ گیگابایت حافظه یکپارچه رونمایی خواهد کرد که یک رکورد جدید برای پلتفرم اپل سیلیکون محسوب می‌شود. با توجه به سیستم قیمت‌گذاری فعلی اپل برای حافظه رم (تقریباً ۲۵ دلار به‌ازای هر گیگابایت حافظه اضافی)، ارتقا به ۱.۵ ترابایت رم از نسخه پایه ۱۲۸ گیگابایتی، احتمالاً بیش از ۳۵,۰۰۰ دلار هزینه در بر خواهد داشت.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

ای‌ام‌دی فناوری جدید PEPS را برای فشرده‌سازی بافت‌های عصبی تشریح کرد

ای‌ام‌دی فناوری جدید PEPS را برای فشرده‌سازی بافت‌های عصبی تشریح کرد شرکت AMD در سمپوزیوم I3D، پژوهش جدیدی را با عنوان Positional Encoding Projected Sampling ارائه کرد که روشی نوآورانه برای بهبود فشرده‌سازی بافت‌های عصبی (Neural Texture Compression) معرفی می‌کند. فشرده‌سازی بافت‌های عصبی از طریق آموزش مدل‌هایی به نام INR یا «بازنمایی‌های عصبی ضمنی» (Implicit Neural Representations) کار می‌کند. در این روش، با انتقال مختصات بافت به یک فضای چندبعدی بالاتر و تغذیه این اطلاعات به یک شبکه پرسپترون چندلایه (Multi-layer perceptron)، امکان نمایش و فشرده‌سازی بافت‌ها با کارایی بسیار بالا فراهم می‌شود. فناوری PEPS: جهشی در بهره‌وری کدگذاری موقعیتی تکنولوژی PEPS روشی جدید برای افزایش بازدهی این فرایند از طریق ایجاد تغییر در نحوه استفاده از «کدگذاری موقعیتی» (Positional Encoding) معرفی می‌کند. به طور معمول، کدگذاری موقعیتی، مختصات بُعد پایین را به یک بردار سینوسی/کسینوسی با ابعاد بالاتر منتقل می‌کند. PEPS این فرلیند را گسترش می‌دهد؛ بدین صورت که هر تصویرسازی سینوسی/کسینوسی را به عنوان نقطه‌ای روی یک «منحنی لیساژو» (Lissajous curve) در نظر می‌گیرد و سپس از کدگذار یا شبکه حاضر در آن نقاطِ تصویرسازی‌شده نمونه‌برداری می‌کند. این کار باعث می‌شود حجم اطلاعاتی که توسط مدل INR نمایش داده می‌شود، افزایش یابد. البته در این روش کاهش حجم مدل، با افزایش هزینه‌های محاسباتی همراه است. در آزمایش‌های AMD روی کارت گرافیک 9070xt، تولید یک بافت سه کاناله با رزولوشن ۱۰۲۴×۱۰۲۴ پیکسل از ۴.۳۲ میلی‌ثانیه در حالت پایه، به ۵.۴۷ میلی‌ثانیه در حالت Grid-PEPS افزایش یافت. البته نسخه بهینه‌ترِ Grid-PinkPEPS توانست این زمان را به ۴.۸۶ میلی‌ثانیه کاهش دهد. این افت عملکرد ناشی از محاسبات اضافی و دسترسی‌های بیشتر به حافظه است که به دلیل نمونه‌برداری‌های اضافه در فناوری PEPS مورد نیاز است. این تکنیک جدید علاوه‌بر فشرده‌سازی بافت، پتانسیل استفاده در SDFها را نیز دارد که در رندرینگ سه‌بعدی به کار می‌روند. SDFها به دلیل نیاز به شبکه‌های با رزولوشن بالا که به‌شدت حافظه ویدیویی (VRAM) مصرف می‌کنند، شناخته‌شده هستند؛ بنابراین بهینه‌سازی مصرف حافظه از طریق مدل‌های فشرده‌سازی عصبی سبک‌وزن اهمیت زیادی دارد. انتظار اجرای فوری روی کارت‌های Radeon را نداشته باشید اگرچه این پژوهش از دیدگاه فنی بسیار جذاب است، اما سخت می‌توان گفت که چه زمانی برای مصرف‌کنندگان نهایی کاربردی خواهد شد. درحال‌حاضر، تنها انویدیا ابزارها یا دموهای عمومی برای فشرده‌سازی بافت عصبی در دسترس قرار داده و حتی یک بازی هم وجود ندارد که پیاده‌سازی کامل NTC (فشرده‌سازی بافت عصبی) را ارائه دهد. در سمت AMD، پشتیبانی حتی از این هم محدودتر است؛ در واقع، AMD هنوز نام تجاری رسمی برای این فناوری انتخاب نکرده و در تمام پژوهش‌های خود از اصطلاحات کلی برای اشاره به آن استفاده می‌کند. بااین‌حال، مشاهده پیشرفت در این حوزه دلگرم‌کننده است؛ به‌ویژه با توجه به بحران کمبود حافظه (RAMpocalypse) که تضمین می‌کند تا نیمه دوم این دهه همچنان شاهد استفاده از کارت‌های گرافیک ۸ گیگابایتی خواهیم بود.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

افشای مشکلات حرارتی سری RTX 50 انویدیا؛ ماد غیررسمی دمای Hotspot را دوباره فعال کرد

افشای مشکلات حرارتی سری RTX 50 انویدیا؛ ماد غیررسمی دمای Hotspot را دوباره فعال کرد در کارت‌های گرافیک GeForce RTX 50 موسوم به «بلک‌ول» (Blackwell)، انویدیا اقدام به حذف نمایش دمای «Hotspot» (داغ‌ترین نقطه تراشه) از ابزارهای نظارتی کرد. طبق گزارش وب‌سایت TechPowerUp و توسعه‌دهندگان ابزار محبوب GPU-Z، انویدیا حسگر Hotspot را از ارائه گزارش به نرم‌افزارهای نظارتی نظیر HWMonitor ،HWiNFO ،MSI Afterburner و GPU-Z کنار گذاشت تا تمرکز صرفاً بر «دمای میانگین GPU» باشد. اما حالا، مادهای غیررسمی نشان می‌دهند که این تصمیم انویدیا، در واقع پوششی بر مشکلات حرارتی گسترده این کارت‌ها بوده است. حذف دمای Hotspot؛ پاک کردن صورت‌مسئله یا بهینه‌سازی؟ اگرچه دمای میانگین GPU دید کلی خوبی از وضعیت کارت می‌دهد، دمای Hotspot برای تشخیص مشکلات حیاتی مانند عدم تماس مناسب کولر با تراشه یا استفاده نادرست از خمیر حرارتی ضروری است. حسگرهای Hotspot که در نقاط مختلف سیلیکون قرار دارند، بالاترین دمای ثبت شده روی سطح GPU را نشان می‌دهند. بدون دسترسی به این داده‌ها، بسیاری از کاربران با وجود عملکرد ضعیف کارت گرافیک و چرخش شدید فن‌ها، تصور می‌کنند وضعیت حرارتی دستگاه در محدوده ایمن قرار دارد. حالا «پائولو گومز»، تعمیرکار برزیلی، با اعمال تغییرات نرم‌افزاری (Mod) موفق شده قابلیت اندازه‌گیری Hotspot را در کارت‌های RTX 50 دوباره فعال کند. او متوجه شده دلیل گزارش‌های متعدد کاربران مبنی بر افت عملکرد غیرعادی و سرعت بالای فن‌ها، همین دمای Hotspot است. در بررسی‌های او، درحالی‌که دمای میانگین کارت در محدوده نرمال ۷۰ تا ۸۰ درجه سانتی‌گراد گزارش می‌شد، دمای Hotspot به ۱۰۷ درجه سانتی‌گراد می‌رسید. این دما دقیقاً همان نقطه‌ای است که مکانیسم‌های حفاظتی انویدیا برای جلوگیری از آسیب به تراشه فعال و به افت عملکرد (Thermal Throttling) منجر می‌شوند. این تعمیرکار تأیید کرد که در بسیاری از کارت‌های دریافتی، مشکل اصلی «تماس ضعیف کولر با تراشه» بود. پس از تعویض خمیر سیلیکون (TIM) و بهبود اتصال فیزیکی کولر، دمای Hotspot به ۱۰۰ درجه رسید و عملکرد کارت به سطح مطلوب بازگشت. چرا این موضوع نگران‌کننده است؟ این اتفاق ثابت می‌کند که حسگر Hotspot همچنان در تراشه‌های جدید انویدیا وجود دارد و حذف آن از نرم‌افزارها، تنها دسترسی کاربر به ابزارهای تشخیص خرابی را محدود کرده است. بدون دانستن دمای واقعی داغ‌ترین نقاط تراشه، کاربر ممکن است به اشتباه فکر کند که کارت گرافیکش در شرایط دمایی مناسبی قرار دارد، درحالی‌که تراشه درحال کار در شرایط بحرانی است؛ وضعیتی که علاوه‌بر افت عملکرد، در درازمدت می‌تواند منجر به آسیب‌های فیزیکی به کارت گرافیک شود. نکته قابل‌تأمل اینجاست که انویدیا در کارت‌های گرافیک دیتاسنترها، مجموعه‌ای بسیار پیشرفته از ابزارهای عیب‌یابی را ارائه می‌دهد که تمامی جزئیات حرارتی و سلامت تراشه را مانیتور می‌کنند. حالا که مشخص شده حسگرها در سری RTX 50 فعال هستند، از انویدیا انتظار می‌رود با انتشار به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری و درایورهای آینده، این قابلیت حیاتی را دوباره به ابزارهای نظارتی برای کاربران عادی بازگرداند.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

وال‌استریت ژورنال: اپل برای فرار از تعرفه ۱۰۰ درصدی دولت آمریکا، با اینتل همکاری می‌کند

وال‌استریت ژورنال: اپل برای فرار از تعرفه ۱۰۰ درصدی دولت آمریکا، با اینتل همکاری می‌کند گزارش جدید وال‌استریت ژورنال حاکی از آن است که اپل سال گذشته برای معاف شدن از تعرفه‌های ۱۰۰ درصدی واردات تراشه در آمریکا، با اینتل وارد توافق شده است. بنابراین کوپرتینویی‌ها علاوه‌بر سرمایه‌گذاری‌های گسترده در خاک آمریکا، با تیم آبی نیز همکاری می‌کنند. به‌همین ترتیب به‌نظر می‌رسد اینتل بخشی از روند تولید تراشه‌های اپل را برعهده بگیرد. تراشه اختصاصی اپل توسط اینتل تولید خواهد شد؟ باتوجه به گفته‌های منبع آگاه وال‌استریت ژورنال، مذاکرات میان «تیم کوک»، مدیرعامل اپل، «هاوارد لوتنیک»، وزیر بازرگانی آمریکا و «دونالد ترامپ» تنها درباره سرمایه‌گذاری صدها میلیارد دلاری اپل در صنعت آمریکا نبوده است. گفته می‌شود مقامات دولت آمریکا از اپل خواسته‌اند بخشی از تولید تراشه‌های خود را به کارخانه‌های اینتل بسپارد. زمان‌بندی این اتفاق نیز قابل‌توجه بوده است. دولت آمریکا تقریباً همزمان با این مذاکرات، حدود ۹ میلیارد دلار در سهام اینتل سرمایه‌گذاری کرد و مالک حدود ۱۰ درصد از سهام این شرکت شد. به‌همین دلیل، گرفتن سفارشی بزرگ از اپل می‌تواند ارزش این سرمایه‌گذاری را افزایش دهد. ترامپ نیز حدود یک سال بعد در شبکه اجتماعی Truth Social اعلام کرد اپل برای برخی محصولات خود از تراشه‌های ساخت اینتل استفاده خواهد کرد و افزود که برای تقویت صنعت تولید تراشه در آمریکا تصمیم گرفته از اینتل حمایت کند. هنوز مشخص نیست اینتل دقیقاً چه تراشه‌هایی را برای اپل تولید خواهد کرد. برخی گمانه‌زنی‌ها به ساخت تراشه‌های اپل سیلیکون مورد استفاده در مک‌ها اشاره دارند؛ اما احتمال دارد اینتل وظیفه ساخت چیپ محصولات دیگری را برعهده بگیرد. پیش‌تر نیز «مینگ‌چی کو»، تحلیلگر شناخته‌شده محصولات اپل، مدعی شده بود اینتل آزمایش تولید برخی تراشه‌های اپل را آغاز کرده و احتمال دارد تولید انبوه آن‌ها از سال ۲۰۲۷ آغاز شود. از سوی دیگر، با افزایش تقاضا برای تراشه‌ها در بازار هوش مصنوعی و اشغال بخش بزرگی از ظرفیت تولید TSMC، همکاری با اینتل می‌تواند به اپل کمک کند بخشی از محدودیت‌های زنجیره تأمین خود را کاهش دهد و وابستگی کمتری به تنها یک تولیدکننده داشته باشد.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

هواوی برای مقابله با بحران کمبود DRAM، کارخانه تولید تراشه اختصاصی خود را می‌سازد

هواوی برای مقابله با بحران کمبود DRAM، کارخانه تولید تراشه اختصاصی خود را می‌سازد شرکت‌ها درحال‌حاضر برای به حداقل رساندن ریسک کمبود حافظه‌های DRAM، از استراتژی‌های هوشمندانه‌ای استفاده می‌کنند؛ درست مانند اپل که درحال آزمایش تراشه‌های حافظه شرکت چینی CXMT است تا تنوع تأمین‌کنندگان خود را افزایش دهد. اما هواوی استراتژی متفاوتی را در پیش گرفته است. این شرکت چینی با بهره‌گیری از همکاری نهادهای مختلف، قصد دارد با تأسیس کارخانه تولید حافظه اختصاصی خود، تحریم‌های تجاری ایالات متحده و پیامدهای ناشی از رونق هوش مصنوعی را دور بزند. احداث کارخانه تولید DRAM با ظرفیت ۱۴۰ هزار ویفر در ماه اطلاعاتی که توسط حساب کاربری @SemiconductorsX فاش شده، نشان می‌دهد که دولت چین، سازنده تراشه‌های حافظه یعنی شرکت Swaysure، و شرکت هواوی، ائتلافی سه‌جانبه برای راه‌اندازی یک کارخانه تولید حافظه ۱۲ اینچی تشکیل داده‌اند. این اقدام نه تنها آن‌ها را در برابر کمبود عرضه جهانی فعلی ایمن می‌کند، بلکه به این غول سابق دنیای مخابرات چین، یک پشتوانه مطمئن می‌دهد تا در صورتی که دولت ترامپ تصمیم به مسدود کردن محموله‌های حافظه از سوی سامسونگ، اس‌کی هاینیکس و مایکرون بگیرد، هوآوی با بن‌بست مواجه نشود. از آنجا که سه شرکت نام‌برده (سامسونگ، اس‌کی هاینیکس و مایکرون) ۹۵ درصد از عرضه حافظه در جهان را در کنترل دارند، این کارخانه در فاز نخست، تولید انبوه حافظه‌های ۲۸ نانومتری DRAM را با ظرفیت ۱۴۰ هزار ویفر در ماه آغاز خواهد کرد. برای اطمینان از به ثمر نشستن برنامه‌های هواوی، یک مدیر سابق شرکت TSMC به عنوان مدیرعامل این مجموعه انتخاب شده و یک مدیر اجرایی سابق شرکت Elpida نیز به عنوان استراتژیست به تیم مدیریتی پیوسته است. شایان ذکر است که اگرچه هواوی در زمینه تولید نیمه‌رسانا بدون کارخانه (Fabless) سال‌ها تجربه دارد، اما تخصص این شرکت در تولید مستقیم DRAM محدود است؛ به همین دلیل حضور شرکت Swaysure در این شراکت بسیار حیاتی است. همچنین، مشارکت مستقیم دولت چین می‌تواند روند تأیید محل احداث کارخانه را تسریع کرده و هرگونه شکاف قانونی احتمالی را برطرف کند. علاوه‌براین، جذب سرمایه‌های کلان دولتی به هواوی کمک می‌کند تا برنامه‌های خود را سریع‌تر به واقعیت بدل سازد. با نگاهی به وضعیت فعلی کمبود DRAM، جایگاه فعلی این شرکت تنها به حجم عرضه گوشی‌های هوشمند آینده‌اش آسیب می‌زند، زیرا افزایش هزینه‌ها باعث می‌شود تولید دستگاه‌ها گران‌تر تمام شده و قدرت خرید مصرف‌کنندگان برای دسترسی به محصولات این شرکت کاهش یابد. انتظار می‌رود این طرح جدید، بسیاری از مشکلات فعلی هواوی را حل کند و اگر زنجیره تأمین توسط این کارخانه دچار اختلال نشود، هواوی می‌تواند به یکی از اولین نهادهایی تبدیل شود که تراشه‌های DRAM را با قیمت‌های پایین‌تر در اختیار می‌گیرد.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

مدیرعامل SK Hynix: بحران کمبود حافظه در سال ۲۰۲۷ به اوج می‌رسد

مدیرعامل SK Hynix: بحران کمبود حافظه در سال ۲۰۲۷ به اوج می‌رسد در گزارشی تازه، مدیرعامل SK Hynix هشدار داده که صنعت تراشه‌های حافظه‌ در آستانه یکی از بزرگ‌ترین بحران‌های کمبود عرضه در تاریخ خود قرار دارد؛ بنابراین چیزی که تاکنون دیده‌ایم، تنها شروعی برای این ماجراست. به‌گفته او، تقاضای بازار در سال ۲۰۲۷ به اوج می‌رسد و حتی با توسعه خطوط تولید، عرضه این شرکت تا سال‌ها پاسخگوی نیاز مشتریان نخواهد بود. مدیرعامل SK Hynix: بحران کمبود حافظه تا بعد از ۲۰۳۰ ادامه خواهد داشت «کواک نو-جونگ»، مدیرعامل SK Hynix، در گفت‌وگو با رویترز اعلام کرده است که سال ۲۰۲۷ میلادی از نظر عرضه حافظه، بدترین سال تاریخ این صنعت خواهد بود. او می‌گوید تقاضای مشتریان به‌خصوص در حوزه هوش مصنوعی، با سرعتی بیشتر از ظرفیت تولید افزایش پیدا کرده و این اختلاف بین عرضه و تقاضا حتی تا بعد از سال ۲۰۳۰ نیز ادامه خواهد داشت. به‌گفته مدیرعامل این شرکت، SK Hynix با تمام توان درحال افزایش ظرفیت تولید است؛ اما محدودیت‌های زیرساختی باعث شده پاسخ‌گویی به رشد تقاضا کار ساده‌ای نباشد. او تأکید کرده که مشتریان همچنان خواستار محصولات بیشتری نسبت‌به توان تولید SK Hynix هستند. رشد انفجاری تقاضا برای حافظه‌های HBM که در شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی انویدیا استفاده می‌شوند، یکی از مهم‌ترین دلایل این وضعیت محسوب می‌شود. SK Hynix در سال‌های اخیر به یکی از اصلی‌ترین تأمین‌کنندگان HBM برای انویدیا تبدیل شده و همین موضوع رشد درآمد و سود این شرکت را به‌شدت افزایش داده است. مدیرعامل SK Hynix همچنین اعلام کرده که آن‌ها همچنان درحال بررسی ساخت کارخانه‌های تولید ویفر در خارج از کره جنوبی هستند. آمریکا، ژاپن و برخی کشورهای جنوب شرق آسیا از کاندیداهای اصلی این امر محسوب می‌شوند، اما هنوز تصمیم نهایی گرفته نشده است. او گفت انتخاب محل کارخانه به عواملی مانند دسترسی به زمین، برق، آب، نیروی متخصص و هزینه تولید بستگی دارد. همزمان با این برنامه‌ها، SK Hynix در آمریکا نیز حدود ۴ میلیارد دلار برای ساخت کارخانه پیشرفته بسته‌بندی تراشه در ایندیانا سرمایه‌گذاری کرده و برنامه‌ای ۱۰ میلیارد دلاری برای توسعه کسب‌وکارهای مرتبط با هوش مصنوعی در این کشور دارد. درحالی‌که برخی سرمایه‌گذاران نگران نزدیک شدن به پایان موج سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی هستند و به‌نحوی انتظار ترکیدن حباب این بازار را دارند، بسیاری از فعالان صنعت نظر متفاوتی دارند. «جنسن هوانگ»، مدیرعامل انویدیا، اخیراً اعلام کرده بود کمبود حافظه‌های مخصوص هوش مصنوعی تا چند سال آینده ادامه خواهد داشت و SK Hynix همچنان بزرگ‌ترین تأمین‌کننده حافظه این شرکت باقی می‌ماند. بانک UBS نیز پیش‌بینی کرده بازار جهانی DRAM دست‌کم تا سه‌ماهه دوم سال ۲۰۲۸ با کمبود عرضه مواجه خواهد بود. رشد بازار هوش مصنوعی در عملکرد مالی SK Hynix نیز کاملاً مشهود است. این شرکت در سال ۲۰۲۵ رکورد ۴۷ تریلیون وون (۳۱.۳ میلیارد دلار) سود عملیاتی را ثبت کرد؛ رقمی که دو برابر سال قبل بود. تحلیلگران نیز انتظار دارند سود عملیاتی SK Hynix در فصل اخیر به حدود ۶۵.۵ تریلیون وون (۴۳ میلیارد دلار) برسد و رکورد جدیدی برای این شرکت به‌ثبت برسد.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

جنگ جهانی کدک‌ها: داستان نبردی که پشت هر ویدیوی یوتوب در جریان است

جنگ جهانی کدک‌ها: داستان نبردی که پشت هر ویدیوی یوتوب در جریان است مقدمه: توهمی به نام استریم روان شما روی کاناپه نشسته‌اید، اپلیکیشن یوتیوب یا نتفلیکس را در تلویزیون هوشمند خود باز می‌کنید و با فشردن یک دکمه، تماشای یک مستند حیات‌وحش را با کیفیت خیره‌کننده 4K آغاز می‌کنید. تصویر بدون هیچ تأخیری پخش می‌شود؛ پرهای یک عقاب با وضوح کامل در باد تکان می‌خورد و قطرات آب رودخانه زیر نور خورشید می‌درخشند. همه چیز آن‌قدر طبیعی و روان است که ما این فرآیند را بدیهی می‌دانیم. اما در پشت صحنه‌ی این تجربه بی‌نقص، یکی از بزرگترین جنگ‌های ریاضیاتی و مهندسی تاریخ در جریان است. حقیقت این است که اینترنت، زیرساخت فیزیکی، کابل‌های زیر اقیانوس‌ها و سرورهای عظیم دیتاسنترها، در حالت عادی توانایی انتقال این حجم از داده‌های خام را ندارند. اگر ویدیوها به همان شکل خامی که توسط لنز دوربین ثبت می‌شوند به اینترنت فرستاده می‌شدند، ستون فقرات شبکه جهانی وب در کمتر از چند ثانیه فرو می‌ریخت و سرورهای غول‌پیکری مانند سرورهای یوتیوب زیر بار پردازش منفجر می‌شدند. نجات‌دهنده بشریت در این بحران داده، نه کابل‌های قطورتر بود و نه پردازنده‌های سریع‌تر؛ بلکه الگوریتم‌های نامرئی و پیچیده‌ای به نام «کدک‌های ویدیویی» (Video Codecs) بودند. این مقاله روایتی است از جادوی فشرده‌سازی؛ هنر فریب دادن چشم انسان و مهار کردن سیلاب بی‌رحم پیکسل‌ها. فصل اول: وزن غیرقابل‌تحمل یک پیکسل خام برای درک عظمت کاری که کدک‌ها انجام می‌دهند، ابتدا باید با کابوس «ویدیوی خام» (Uncompressed Video) روبرو شویم. بیایید یک محاسبه ریاضی ساده انجام دهیم. یک ویدیوی استاندارد Full HD دارای رزولوشن 1920*1080 پیکسل است. این یعنی در هر فریم (قاب) از تصویر، بیش از 2,073,600 پیکسل وجود دارد. در دنیای دیجیتال، برای نمایش رنگ هر پیکسل معمولاً از 24 بیت (معادل 3 بایت) داده استفاده می‌شود (ترکیب سه رنگ قرمز، سبز و آبی). بنابراین، حجم تنها یک فریم از این ویدیو برابر با 6.2 مگابایت است. حالا در نظر بگیرید که یک ویدیوی روان معمولاً با نرخ 30 فریم بر ثانیه پخش می‌شود. با یک ضرب ساده متوجه می‌شویم که یک ثانیه ویدیوی خام Full HD نیازمند پردازش و انتقال 186 مگابایت داده است! این یعنی یک دقیقه ویدیوی خام به بیش از 11.1 گیگابایت فضا نیاز دارد. حالا تصور کنید پلتفرمی مانند یوتیوب که در آن کاربران در هر دقیقه بیش از 500 ساعت ویدیو آپلود می‌کنند، اگر قرار بود میزبان ویدیوهای خام باشد، چه فاجعه‌ای رخ می‌داد؟ هزینه پهنای باند و ذخیره‌سازی، هر شرکتی در کره زمین را ظرف چند روز ورشکسته می‌کرد. اینجاست که نیاز به یک «مترجم» و «فشرده‌ساز» حیاتی می‌شود؛ نیازی که به تولد کدک‌ها انجامید. فصل دوم: هنر فریب دادن چشم انسان کلمه Codec مخفف Coder-Decoder (رمزگذار-رمزگشا) است. وظیفه یک کدک این است که حجم عظیم داده‌های ویدیویی را پیش از ارسال مچاله کند و در مقصد، آن را دوباره باز کرده و به نمایش بگذارد. اما چگونه می‌توان حجم یک ویدیو را تا 99% کاهش داد بدون اینکه بیننده متوجه افت کیفیت فاحشی شود؟ مهندسان برای این کار به ترکیبی از ریاضیات پیشرفته و زیست‌شناسی متوسل شدند. اولین تکنیک کدک‌ها، سوءاستفاده از نقاط ضعف بینایی انسان است. چشم انسان به تغییرات روشنایی (Luminance) بسیار حساس‌تر از تغییرات رنگ (Chrominance) است. الگوریتم‌های فشرده‌سازی با استفاده از تکنیکی به نام Chroma Subsampling، بخش بزرگی از اطلاعات رنگی تصویر را دور می‌ریزند، در حالی که اطلاعات روشنایی را حفظ می‌کنند. مغز ما این کمبود رنگ را به طور خودکار جبران می‌کند و ما هرگز متوجه نمی‌شویم که نیمی از پیکسل‌های روی صفحه در واقع اطلاعات رنگی مستقلی ندارند. فصل سوم: ماشین زمان در دل فریم‌ها (تولد فشرده‌سازی زمانی) اما جادوی اصلی کدک‌ها نه در دستکاری رنگ، بلکه در مفهومی به نام «فشرده‌سازی زمانی» (Temporal Compression) نهفته است. در اوایل دهه 2000، زمانی که استاندارد انقلابی H.264 در سال 2003 متولد شد، این تکنیک به بلوغ رسید. فرض کنید در حال تماشای اخبار هستید. یک گوینده پشت میز نشسته و صحبت می‌کند. در طول 30 فریمی که در یک ثانیه پخش می‌شود، پس‌زمینه تصویر (میز، دیوار، لوگوی شبکه) کاملاً ثابت است و تنها لب‌ها، چشم‌ها و دستان گوینده حرکت می‌کنند. اگر بخواهیم اطلاعات دیوار پشت سر گوینده را در هر 30 فریم دوباره ذخیره و ارسال کنیم، پهنای باند را هدر داده‌ایم. الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند H.264 ویدیو را به سه نوع فریم تقسیم می‌کنند: فریم‌های I (Intra-frames): این فریم‌ها یک تصویر کامل هستند (مانند یک عکس JPEG). حجم بالایی دارند و معمولاً هر چند ثانیه یک‌بار در ویدیو قرار می‌گیرند تا به عنوان نقطه مرجع عمل کنند. فریم‌های P (Predicted frames): این فریم‌ها به جای ذخیره کل تصویر، تنها تغییرات نسبت به فریم قبلی را ذخیره می‌کنند. (مثلاً: «همه چیز را از فریم قبل کپی کن، فقط این چند پیکسل مربوط به لب گوینده را کمی حرکت بده»). فریم‌های B (Bi-directional frames): این فریم‌های پیچیده، هم فریم‌های قبلی و هم فریم‌های بعدی را بررسی می‌کنند تا بالاترین میزان فشرده‌سازی را با پیش‌بینی مسیر حرکت اشیاء انجام دهند. با استفاده از این «بردارهای حرکتی» (Motion Vectors)، الگوریتم‌های ریاضی توانستند حجم فایل‌ها را به کسری از مگابایت در ثانیه برسانند و رویای پخش زنده ویدیو در بستر اینترنت را محقق کنند. فصل چهارم: یوتیوب، فلش و انفجار ویدیویی وب در 23 آوریل 2005، جواد کریم، یکی از هم‌بنیان‌گذاران یوتیوب، اولین ویدیوی این پلتفرم با نام “Me at the zoo” را آپلود کرد. این ویدیوی19 ثانیه‌ای با کیفیت بسیار پایین، نقطه آغازین یک امپراتوری بود. در آن زمان، یوتیوب از فرمت‌های پلتفرم Adobe Flash و کدک قدیمی Sorenson Spark استفاده می‌کرد. با رشد نمایی یوتیوب و خریداری شدن آن توسط گوگل در سال 2006 با مبلغ 1.65 میلیارد دلار، ترافیک سایت به شکل وحشتناکی بالا رفت. زیرساخت‌های سرور گوگل تحت فشار شدیدی بودند. راه نجات، مهاجرت سریع به سمت کدک H.264 بود که توسط گروه مشترک ITU و MPEG توسعه یافته بود. سخت‌افزارهای موبایل (از جمله اولین آیفون در سال 2007) به چیپ‌های مخصوصی مجهز شدند که می‌توانستند H.264 را بدون درگیر کردن پردازنده اصلی رمزگشایی کنند. این اتحاد نرم‌افزار و سخت‌افزار باعث شد یوتیوب بتواند میلیاردها بازدید روزانه را مدیریت کند. فصل پنجم: بحران 4K و جنگ‌های پنهان ثبت اختراع (Patent Wars) در اواسط دهه 2010، با ورود تلویزیون‌ها و دوربین‌های 4K، رزولوشن تصاویر چهار برابر شد ( 3840×2160). کدک افسانه‌ای H.264 دیگر پاسخگو نبود. بازار به استانداردی نیاز داشت که بتواند این حجم عظیم را با نصف پهنای باند قبلی منتقل کند. اینجا بود که استاندارد H.265 (یا HEVC) در سال 2013 معرفی شد. این کدک با استفاده از بلوک‌های پردازشی بزرگتر (تا 64*64 پیکسل به جای 16*16) و الگوریتم‌های پیش‌بینی بسیار سنگین‌تر، توانست بازدهی فشرده‌سازی را 50% افزایش دهد. اما یک مشکل بزرگ وجود داشت: پول و انحصار. کدک $H.265$ درگیر شبکه‌ای پیچیده از حق‌امتیازها (Patents) بود. شرکت‌های سازنده دستگاه، پلتفرم‌های استریم و تولیدکنندگان نرم‌افزار باید میلیون‌ها دلار حق لایسنس به گروه‌هایی مانند MPEG LA، HEVC Advance و Velos Media پرداخت می‌کردند. این هزینه‌های گزاف برای شرکتی مانند گوگل که مدل کسب‌وکارش بر پایه دسترسی رایگان استوار بود، غیرقابل قبول به نظر می‌رسید. فصل ششم: مقاومت متن‌باز و اتحاد غول‌ها (تولد VP9 و AV1) گوگل که متوجه خطر انحصار کدک‌ها شده بود، استراتژی جدیدی را آغاز کرد. آن‌ها شرکت On2 Technologies را در سال 2010 به مبلغ بیش از 100 میلیون دلار خریدند تا به تکنولوژی کدک‌های آن‌ها دست یابند. نتیجه این خرید، توسعه کدک اختصاصی و رایگان گوگل به نام VP9 بود. گوگل با قدرت انحصاری خود در مرورگر کروم و پلتفرم یوتیوب، شروع به استفاده از VP9 کرد. آن‌ها میلیاردها ساعت ویدیو را در سرورهای خود با VP9 بازتولید کردند تا به جای پرداخت حق لایسنس به شرکت‌های ثالث، پهنای باند را با تکنولوژی اختصاصی خودشان ذخیره کنند. برای پردازش این حجم از فشرده‌سازی سنگین، گوگل حتی مجبور شد چیپ‌های سخت‌افزاری اختصاصی به نام VCU (Video Coding Unit) با نام رمز Argos را در دیتاسنترهای خود نصب کند، زیرا پردازنده‌های معمولی اینتل توانایی این حجم از تبدیل ویدیو را نداشتند. اما جنگ در اینجا متوقف نشد. غول‌های فناوری متوجه شدند که وابستگی به یک شرکت خاص (حتی استاندارد سنتی MPEG) خطرناک است. در سال 2015، اتفاقی بی‌سابقه رخ داد: بزرگ‌ترین رقبای دنیای فناوری با هم متحد شدند. شرکت‌هایی نظیر گوگل، اپل، مایکروسافت، آمازون، نتفلیکس، متا و اینتل، کنسرسیومی به نام «اتحاد برای رسانه‌های باز» (Alliance for Open Media) تشکیل دادند. هدف آن‌ها ساختن یک کدک ویدیویی پادشاه بود که برای همیشه از چنگال حق‌امتیازها آزاد باشد. نتیجه این اتحاد در سال 2018 با نام AV1 منتشر شد. الگوریتمی به شدت پیچیده که می‌تواند ویدیوها را با کیفیتی بسیار بالاتر از H.265 و با پهنای باندی کمتر فشرده کند و از همه مهم‌تر، کاملاً رایگان (Royalty-free) است. امروزه وقتی شما یک ویدیوی باکیفیت در نتفلیکس یا یوتیوب می‌بینید، به احتمال بسیار زیاد در حال تماشای شاهکار مهندسی AV1 هستید. جمع‌بندی: قهرمانان نامرئی عصر دیجیتال ما در دورانی زندگی می‌کنیم که ویدیو، زبان اصلی اینترنت است. از کلاس‌های آموزش آنلاین در دوران پاندمی و تماس‌های ویدیویی با عزیزانمان در آن سوی کره زمین، تا پخش زنده مسابقات جام جهانی برای میلیاردها نفر؛ هیچ‌کدام از این‌ها بدون وجود کدک‌های ویدیویی امکان‌پذیر نبود. الگوریتم‌های فشرده‌سازی، مرزهای فیزیک و محدودیت‌های کابل‌های نوری را با قدرت ریاضیات و درک هوشمندانه از بینایی انسان دور زدند. داستان فشرده‌سازی ویدیو، داستان تقابل ظرافت نرم‌افزاری در برابر خشونت حجم داده‌هاست. مهندسان پشت پروژه‌های H.264، VP9 و AV1 قهرمانان نامرئی اینترنت هستند؛ کسانی که با نوشتن خطوط کد و معادلات ریاضی، جلوی انفجار دیتاسنترها را گرفتند و اجازه دادند جهان بدون وقفه، درخشان و روان به استریم کردن ادامه دهد.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

پردازنده‌های آینده انویدیا با نام Rosa با لیتوگرافی ۲ نانومتری ساخته می‌شوند

پردازنده‌های آینده انویدیا با نام Rosa با لیتوگرافی ۲ نانومتری ساخته می‌شوند انتظار می‌رود پردازنده‌های نسل آینده انویدیا با نام Rosa، از جدیدترین فناوری‌های ساخت تراشه شرکت TSMC، یعنی فرآیندهای ۲ نانومتری و A16 (مجهز به قابلیت Super Power Rail) بهره‌مند شوند. انویدیا به‌دنبال استفاده از فرآیندهای ۲ نانومتری و A16 برای پردازنده‌های Rosa گزارش‌ها حاکی از آن است که انویدیا برای تولید پردازنده‌های نسل بعدی خود با نام Rosa که در سال ۲۰۲۹ عرضه خواهند شد، به سراغ شرکت TSMC رفته است. تنها یک روز پس از انتشار جزئیات اولیه درباره این پردازنده، گزارش‌های جدیدی پیرامون فناوری‌های ساختی که قرار است در تولید این تراشه به کار گرفته شوند، منتشر شده است. بر اساس گزارش Commercial Times، انویدیا درحال بررسی استفاده از دو فناوری کلیدی در خطوط تولید TSMC است: فرآیند ۲ نانومتری (2nm) یا فرآیند A16. لازم به ذکر است که فرآیند N2P شرکت TSMC هم‌اکنون برای تولید تراشه‌های متعددی مانند سری EPYC Venice شرکت AMD و پردازنده‌های Nova Lake اینتل و دیگر محصولات در نظر گرفته شده است. درهمین‌حال، سامسونگ نیز در رقابتی تنگاتنگ با TSMC و اینتل در تلاش است تا فناوری‌های ۲ نانومتری خود را توسعه داده و بهینه‌سازی کند. بااین‌حال، انویدیا برای پردازنده‌های Rosa علاقه بیشتری به استفاده از فرآیند A16 نشان داده است؛ دلیل اصلی این تمایل، قابلیت «Super Power Rail» یا همان «تحویل توان از سمت پشت» (Backside Power Delivery) است. در این فناوری، ترانزیستورهای نانوشیت (Nanosheet) به گونه‌ای سازمان‌دهی می‌شوند که سمت رویی تراشه به توزیع سیگنال و کلاک اختصاص می‌یابد، درحالی‌که سمت پشتی تراشه منحصراً برای توزیع توان الکتریکی استفاده می‌شود. منابع آگاه در صنعت نیمه‌هادی پیش‌بینی می‌کنند که Rosa احتمالاً با استفاده از خانواده فرآیندهای ۲ نانومتری TSMC ساخته خواهد شد و حتی ممکن است از فناوری «تأمین توان از پشت» (Back-end power supply) که در فرآیند A16 وجود دارد بهره ببرد؛ موضوعی که باعث افزایش تقاضا برای فرآیندهای پرداخت مکانیکی شیمیایی (CMP) و مواد مصرفی مرتبط با آن خواهد شد. مزایای تکنولوژی Super Power Rail در A16 فناوری Super Power Rail در فرآیند A16 باعث بهبود تراکم منطقی و کارایی تراشه می‌شود. این فناوری نسبت به فرآیند N2P، حدود ۸ تا ۱۰ درصد افزایش سرعت و ۱۵ تا ۲۰ درصد صرفه‌جویی در مصرف انرژی در همان سطح سرعت را ارائه می‌دهد. علاوه‌براین، ۱۰ درصد افزایش در تراکم کلی تراشه نیز حاصل می‌شود. نکته حائز اهمیت این است که تمامی این ویژگی‌ها بدون افزایش ابعاد فیزیکی تراشه (Layout footprint) در همان طرح‌بندی قبلی گنجانده شده‌اند. استفاده از فرآیند A16 همچنین تقاضا برای فرآیندهای پرداخت مکانیکی شیمیایی (CMP) را افزایش خواهد داد که به نفع شرکای زنجیره تأمین تایوانی انویدیا، ازجمله شرکت‌های Suntech Power Semiconductor و Suntech Power Technology خواهد بود. همچنین پیش‌بینی می‌شود تقاضا برای ویفرهای حامل (Carrier wafers) نیز روند صعودی داشته باشد. Rosa؛ استمرار مسیر انویدیا در تولید پردازنده‌های پیشرو برای هوش مصنوعی انویدیا اعلام کرده است که پردازنده‌های Rosa از معماری جدیدی به نام «Rigel» استفاده خواهند کرد که مبتنی‌بر هسته‌های پردازشی Arm v9.2 است. همانند نسل قبل (Vera)، پردازنده Rosa نیز تراشه‌ای بسیار سریع برای پردازش‌های هوش مصنوعی خواهد بود که حتی عملکرد «تک‌رشته‌ای حداکثری» (Max single-threaded) بیشتری را در مقایسه با نسل قبلی خود در مقیاس‌های بزرگ ارائه می‌دهد. درحالی‌که تراشه Vera از هسته‌های Olympus استفاده می‌کرد (هسته‌های سفارشی Armv9.2-A که ۲ برابر توان عملیاتی بیشتری نسبت به پردازنده‌های Grace داشتند)، پردازنده Rosa مزیت عملکرد تک‌هسته‌ای را یک گام فراتر خواهد برد. نکته چشمگیرتر این است که تمامی این ارتقاهای عملکردی در همان ابعاد فیزیکی سیلیکونی نسل قبل به دست آمده است. انتظار می‌رود پردازنده‌های Rosa تا سال ۲۰۲۹ وارد مراکز داده شوند و پس از آن، مدل‌های مخصوص کامپیوترهای شخصی در قالب راهکارهای «Rosa Feynman Spark» تا سال ۲۰۳۰ به بازار عرضه گردند.

مقالات گرندسیستم

1 دقیقه زمان مطالعه

نتایج یک نظرسنجی: ۴۵ درصد کاربران پلی‌استیشن مایل به مهاجرت به پی‌سی هستند

نتایج یک نظرسنجی: ۴۵ درصد کاربران پلی‌استیشن مایل به مهاجرت به پی‌سی هستند به نظر می‌رسد دنیای گیمینگ PC درحال تجربه یک دوره رشد و صعود است. براساس نظرسنجی اخیر رسانه Push Square که با مشارکت بیش از ۷۰۰۰ مخاطب انجام شده، ۴۵ درصد از طرفداران پلی‌استیشن به‌طور جدی درحال بررسی ترک این کنسول و کوچ به پی‌سی هستند. دلیل اصلی این موضوع تصمیم اخیر سونی برای حذف دیسک‌های فیزیکی از بازی‌های آینده است. در این میان، تنها ۲۳ درصد از شرکت‌کنندگان اعلام کرده‌اند که به پلی‌استیشن وفادار خواهند بود؛ درحالی‌که ۱۵ درصد دیگر از قبل پلتفرم خود را تغییر داده‌اند و ۱۰ درصد نیز گفته‌اند که درحال‌حاضر روی هر دو پلتفرم بازی می‌کنند. البته باید به این نکته اشاره کرد که در این نظرسنجی، هر کسی بدون نیاز به ساخت حساب کاربری می‌توانست رأی خود را ثبت کند و هیچ مکانیزمی برای جلوگیری از ثبت رأی تکراری از یک IP وجود نداشته است. دلایل اصلی تمایل کاربران پلی‌استیشن به پلتفرم پی‌سی در میان دلایل ذکرشده برای این مهاجرت احتمالی، ۴۱ درصد از شرکت‌کنندگان به تصمیم سونی برای توقف تولید دیسک فیزیکی برای بازی‌ها به‌عنوان دلیل اصلی خود اشاره کرده‌اند. این موضوع تا حدودی می‌تواند تعجب‌آور باشد؛ چرا که پلتفرم پی‌سی از سال‌ها قبل به بستری کاملاً دیجیتالی تبدیل شده است. با‌این‌حال، به لطف سخت‌افزارهای قدرتمند و پلتفرم‌هایی مانند استیم، دسترسی به بازی‌های پی‌سی بسیار آسان‌تر از گذشته شده است. از سوی دیگر، به‌دلیل بحران رم و افزایش هزینه‌های سخت‌افزاری که قیمت قطعات پی‌سی را نیز تحت تأثیر قرار داده، پیش‌بینی می‌شود قیمت کنسول پلی استیشن ۶ از مرز ۱۰۰۰ دلار عبور کند. در چنین شرایطی، توجیه ارزش خرید کنسولی که دیگر بازی‌های انحصاری واقعی ارائه نمی‌دهد، دشوار خواهد بود؛ چرا که سونی در سال‌های اخیر بازی‌های اختصاصی کمتری منتشر کرده و اکثر آنها نیز دیر یا زود برای پی‌سی عرضه می‌شوند. این رویکرد در تضاد مستقیم با نینتندو قرار دارد که همچنان با عناوین انحصاری منحصربه‌فرد و کنسول هیبریدی دستی خود به بازار مسلط است. مسئله قیمت بالای بازی‌ها نیز عامل مهم دیگری است؛ چرا که بازی‌های انحصاری جدید پلی استیشن اغلب با قیمت نزدیک به ۷۰ دلار روانه بازار می‌شوند. هرچند قیمت بازی‌های پی‌سی نیز در زمان عرضه مشابه است، اما به لطف رقابت شدید میان استورهایی ازجمله استیم، اپیک گیمز استور و یا GOG، تخفیف‌های بسیار بهتری نیز برای بازیکنان در نظر گرفته می‌شود. درنهایت، تفاوت‌های نسلی سخت‌افزارها دیگر چندان چشمگیر نیست؛ بسیاری از بازی‌ها همچنان هم برای پلی استیشن ۴ (با قیمت ۲۲۰ دلار) و هم برای PS5 عرضه می‌شوند و همین موضوع انگیزه کاربران را برای ارتقا سیستم کاهش می‌دهد.