To główna idea stojąca za jedną z najpopularniejszych koncepcji wirtualnej rzeczywistości: cyfrowym bliźniakiem. Cyfrowy bliźniak to wirtualna reprezentacja obiektu lub przestrzeni. Aktualizowany w czasie rzeczywistym zgodnie z rzeczywistym środowiskiem cyfrowy bliźniak obejmuje cykl życia swojego źródła i wykorzystuje symulację, uczenie maszynowe i wnioskowanie, aby pomóc w podejmowaniu decyzji. Chociaż do niedawna nie było to wykonalne ze względu na ograniczenia w przetwarzaniu i przesyłaniu danych, cyfrowe bliźniaki zyskują obecnie na popularności dzięki dostępności technologii o dużej przepustowości.
Podobnie jak inne innowacje technologiczne, branża gier rozwija się dzięki ciągłym innowacjom, a nowe aktualizacje szybkości i wydajności napędzają rynek z roku na rok. Dzięki rozwojowi technologii, takich jak Ray Tracing w renderowaniu 3D, który śledzi odbicie światła w danej scenie, grafika w grach AAA z wyższej półki staje się hiperrealistyczna i coraz bardziej immersyjna.
Śledzenie promieni umożliwia zbieranie informacji o świetle w celu określenia koloru każdego piksela poprzez obliczenia w czasie rzeczywistym. Ten rodzaj obliczeń wymaga niemal równoczesnego obliczania znacznych ilości danych — od 60 do 140 stron wartych jednej sekundy sceny w grze. Co więcej, jakość wyświetlania szybko rośnie, a rozdzielczości szybko przechodzą ze standardu 4K do 8K, podczas gdy bufory ramek zwiększają się dwukrotnie bardziej niż istniejące w odpowiedzi. Właśnie dlatego duża pojemność i wysoka przepustowość są niezbędne do zaspokojenia rosnącego zapotrzebowania na pamięć w miarę rozwoju gier.
Opracowanie pamięci graficznej „GDDR6W” o podwojonej pojemności i wydajności w oparciu o najnowocześniejszą technologię FOWLP (Fan-Out Wafer-Level Packaging)
Rozwiązania pamięci o wysokiej wydajności, dużej pojemności i dużej przepustowości pomagają zbliżyć świat wirtualny do rzeczywistości. Aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu rynku, firma Samsung Electronics opracowała GDDR6W (x64): pierwszą w branży technologię grafiki DRAM nowej generacji.
GDDR6W opiera się na produktach Samsung GDDR6 (x32), wprowadzając technologię Fan-Out Wafer-Level Packaging (FOWLP), drastycznie zwiększając przepustowość i pojemność pamięci.
Od momentu wprowadzenia na rynek GDDR6 doczekał się już znacznych ulepszeń. W lipcu ubiegłego roku firma Samsung opracowała pamięć GDDR6 o przepustowości 24 Gb/s, najszybszą w branży graficzną pamięć DRAM. GDDR6W podwaja tę przepustowość (wydajność) i pojemność, zachowując identyczny rozmiar GDDR6. Dzięki niezmienionej wielkości, nowe układy pamięci można łatwo zastosować w tych samych procesach produkcyjnych, które klienci zastosowali w przypadku GDDR6, z wykorzystaniem konstrukcji i technologii układania w stosy FOWLP, co skraca czas i koszty produkcji.
Jak pokazano na poniższym rysunku, ponieważ można go wyposażyć w dwa razy więcej układów pamięci w pakiecie o identycznym rozmiarze, pojemność graficznej pamięci DRAM wzrosła z 16 Gb do 32 Gb, a przepustowość i liczba operacji we/wy podwoiła się z 32 do 64 Innymi słowy, obszar wymagany na pamięć został zmniejszony o 50% w porównaniu z poprzednimi modelami.
Ogólnie rzecz biorąc, rozmiar paczki zwiększa się, gdy układanych jest więcej żetonów. Istnieją jednak czynniki fizyczne, które ograniczają maksymalną wysokość paczki. Co więcej, chociaż układanie chipów w stosy zwiększa pojemność, istnieje kompromis w zakresie rozpraszania ciepła i wydajności. Aby przezwyciężyć te kompromisy, zastosowaliśmy naszą technologię FOWLP w GDDR6W.
Technologia FOWLP bezpośrednio montuje matrycę pamięci na płytce krzemowej zamiast na płytce drukowanej. W tym celu stosowana jest technologia RDL (warstwa redystrybucji), umożliwiająca znacznie dokładniejsze schematy okablowania. Dodatkowo, ponieważ nie zawiera PCB, zmniejsza to grubość opakowania i poprawia rozpraszanie ciepła.
Wysokość GDDR6W opartego na FOWLP wynosi 0,7 mm – 36% cieńszy niż poprzedni pakiet o wysokości 1,1 mm. I pomimo tego, że chip jest wielowarstwowy, nadal oferuje te same właściwości termiczne i wydajność, co istniejąca pamięć GDDR6. Jednak w przeciwieństwie do GDDR6, przepustowość GDDR6W opartego na FOWLP można podwoić dzięki rozszerzonym I/O na pojedynczy pakiet.
Pakowanie odnosi się do procesu cięcia gotowych płytek na kształty półprzewodników lub łączenia przewodów. W branży jest to znane jako „proces zaplecza”. Podczas gdy przemysł półprzewodnikowy stale rozwija się w kierunku maksymalnego skalowania obwodów podczas procesu front-end, technologia pakowania staje się coraz ważniejsza, ponieważ przemysł zbliża się do fizycznych ograniczeń rozmiarów chipów. Właśnie dlatego Samsung wykorzystuje swoją technologię 3D IC w GDDR6W, tworząc jeden pakiet, układając różne chipy w stan waflowy. Jest to jedna z wielu innowacji planowanych, aby zaawansowane pakowanie pamięci GDDR6W było szybsze i wydajniejsze.
Nowo opracowana technologia GDDR6W może obsługiwać przepustowość na poziomie HBM na poziomie systemu. HBM2E ma przepustowość na poziomie systemu 1,6 TB/s w oparciu o systemowe wejścia/wyjścia 4K i szybkość transmisji 3,2 Gb/s na pin. Z drugiej strony, GDDR6W może zapewnić przepustowość 1,4 TB/s w oparciu o 512 wejść/wyjść na poziomie systemu i szybkość transmisji 22 Gb/s na pin. Ponadto, ponieważ GDDR6W zmniejsza liczbę operacji wejścia-wyjścia do około 1/8 w porównaniu z użyciem HBM2E, eliminuje konieczność stosowania mikrobomb. Dzięki temu jest bardziej opłacalny bez potrzeby stosowania warstwy pośredniczącej.
„Dzięki zastosowaniu zaawansowanej technologii pakowania w GDDR6, GDDR6W zapewnia dwukrotnie większą pojemność i wydajność w porównaniu z pakietami o podobnej wielkości” — powiedział CheolMin Park, wiceprezes ds. planowania nowego biznesu w Samsung Electronics Memory Business. „Dzięki GDDR6W jesteśmy w stanie wspierać zróżnicowane produkty pamięci, które mogą zaspokoić różne potrzeby klientów – to duży krok w kierunku zabezpieczenia naszej pozycji lidera na rynku”.
Firma Samsung Electronics zakończyła proces standaryzacji JEDEC dla produktów GDDR6W w drugim kwartale tego roku. Firma ogłosiła również, że rozszerzy zastosowanie GDDR6W na urządzenia o niewielkich rozmiarach, takie jak notebooki, a także nowe wysokowydajne akceleratory używane w aplikacjach AI i HPC, poprzez współpracę z partnerami GPU.