IBM представила новую архитектуру чипов nanostack и назвала её «первой в мире суб-1-нанометровой технологией» для будущих AI-дата-центров. Ars Technica пишет, что подход позволяет разместить почти 100 млрд транзисторов на кристалле размером с человеческий ноготь — почти вдвое плотнее, чем у предыдущего поколения технологий IBM. Компания связывает это с будущим ростом производительности и энергоэффективности вычислений.
Важная оговорка: «субнанометр» в данном случае не означает, что физические элементы чипа реально меньше 1 нм. Ars Technica подчёркивает, что современные названия техпроцессов давно не соответствуют буквальным размерам транзисторов или дорожек. IBM говорит о 0,7-нм, или 7-ангстремном, узле как о классе производительности и плотности, который теоретически ожидался бы от дальнейшего масштабирования. Надёжно строить функциональные элементы меньше 1 нм в буквальном смысле практически невозможно из-за физических ограничений.
Суть nanostack — вертикальное размещение транзисторов в смещённой компоновке. Базовый блок состоит из двух транзисторов, уложенных и соединённых друг с другом. Каждый транзистор включает три nanosheet-слоя толщиной 5 нм, что IBM сравнивает примерно с 15 рядами атомов кремния; между nanosheet-слоями остаётся около 9 нм. Такой подход развивает nanosheet-технологии IBM, которые лежали в основе её 2-нм узла, представленного в 2021 году.
По оценкам IBM, опубликованным в технических материалах, nanostack может дать до 50% больше вычислительной производительности или до 70% лучшую энергоэффективность по сравнению с предыдущим 2-нм поколением. Для AI-нагрузок важна и память: исследователи компании также показывают 40-процентное улучшение масштабирования SRAM за счёт staggered-channel дизайна ячеек. SRAM остаётся критичной для быстрых, но энергоёмких операций чтения и записи в ускорителях и процессорах.
Пока это не коммерческий массовый продукт. IBM в основном занимается исследованиями и сотрудничает с производственными партнёрами, включая Rapidus в Японии, для вывода предыдущих поколений технологий в производство. Но направление важно: индустрия упёрлась в ограничения классического уменьшения размеров, а спрос AI-дата-центров требует больше вычислений без пропорционального роста энергопотребления. Nanostack показывает, что следующий этап гонки может быть не столько про «меньше нанометров», сколько про сложную трёхмерную архитектуру транзисторов и памяти.
Источник: Ars Technica, 25 июня 2026