Bölüm 2: IEDM 2025'ten İçgörüler @vikramskr, IEDM'den ilginç konuları özetliyor: - Penta seviyesinde NAND flash bellek SSD pazarını altüst edebilir - GaN-on-Silicon çipletleri güç verimliliğini artırır - Tamamlayıcı FET'lere sahip halka osilatörleri - Optik ölçeklendirmede güç sorunu var - Transistörlerin geleceği hâlâ parlak Bonus: NAND ve CFET temelleri de bu bölümde açıklanıyor. Bölümler IEDM Konferansına Giriş (00:00) IEDM'nin Mühendisler ve Yatırımcılar İçin Önemi (02:38) IEDM'de Ağ Kurma ve İçgörüler (04:21) Enerji Verimli Yapay Zeka İçin Silikon Fotonik (07:06) Tamamlayıcı FET'lerde Gelişmeler (13:34) Transistör Yeniliklerinin Geleceği (21:42) NAND Flash Belleği ve Bozulma Potansiyelini Anlamak (22:45) Yenilikçi Çok Noktalı Hücre Teknolojisi (28:08) SSD'lerin ve Veri Yoğunluğunun Geleceği (32:42) Intel'in Silikon Çipletler Üzerindeki GaN'ı (34:55) RF Teknolojisinde Monolit Heterojen Entegrasyon (40:51) @vikramskr @theaustinlyons @ieee_iedm $NVDA $INTC $TSM $SNDK $MU $WDC $AMAT $LRCX

Teaser: Semi Doped dizisinin 2. bölümü. Vik, NAND flaşını ilk prensiplerden parçalar. Tam bölümü izlemeye devam edin; @vikramskr, SK hynix'in "çok noktalı" penta seviye hücresinin neden SSD yoğunluğunu normalde gecikme ve dayanıklılık cezası olmadan daha yüksek hale getirebildiğini anlatıyor.

Bölüm 1: Nvidia Groq'u "Satın Alıyor" @vikramskr ve @theaustinlyons Temel Çıkarımlar: - GPU'lar ölmedi. HBM ölmedi. - LPU'lar farklı bir problemi çözür: küçük modeller için deterministik, ultra-düşük gecikmeli çıkarım. - Büyük sınır modelleri hâlâ HBM tabanlı sistemler gerektirir. - Nvidia'nın bu hamlesi, GPU'ları yerine koymak yerine çıkarım portföyünün yüzey alanını genişletiyor. - YZ altyapısının geleceği, iş yüküne özgü optimizasyon ve TCO odaklı dağıtımdır. Ana Konular: - Nvidia'nın Groq'tan gerçekten ne satın aldığı ve neden geleneksel bir satın alma olmadığı - Anlaşmanın GPU ve HBM'nin modası geçmiş olduğu iddialarını neden tetiklediği - GPU, TPU, XPU ve LPU arasındaki mimari takas pozisyonlar - SRAM vs HBM. Hız, kapasite, maliyet ve tedarik zinciri gerçekleri - Groq LPU temelleri: VLIW, derleyici ile planlanmış yürütme, determinizm, ultra düşük gecikme - LPU'ların büyük modellerle neden zorlandığı ve bunun yerine nerede üstün oldukları - Hiper-düşük gecikmeli çıkarım için pratik kullanım durumları: -- Arama gecikmesi bütçelerinde reklam metni kişiselleştirme -- Model yönlendirme ve ajan orkestrasyonu -- Konuşma arayüzleri ve gerçek zamanlı çeviri -- Robotik ve fiziksel yapay zeka kenarda -- AI-RAN ve telekom altyapısında potansiyel uygulamalar - Tasarım spektrumu olarak bellek: sadece SRAM, SRAM artı DDR, SRAM artı HBM - Nvidia'nın herkese uyan tek bir seçenek yerine çıkarım donanımına yönelik büyüyen portföy yaklaşımı