Die Entwicklung in der digitalen Welt schreitet rasant voran und die Prozessoren werden immer leistungsfähiger. Letztlich scheint der Leistungshunger keine Grenzen zu kennen, egal ob für KI oder das nächste AAA-Spiel.
In schöner Regelmäßigkeit bringen die Hersteller daher auch neue Prozessoren auf den Markt, die immer noch mehr Power liefern und die natürlich noch effizienter als ihre Vorgänger sind. Hinter dieser Leistungssteigerung steckt dabei nicht immer eine völlig neue Architektur, sondern in erster Linie ist die stetige Verkleinerung von Prozessorstrukturen dafür verantwortlich.
Diese Entwicklung wird in der Regel in Nanometern (nm) gemessen und beschreibt die Verkleinerung der Transistoren, also der Schaltelemente auf einem Chip. Ein Nanometer entspricht dabei 0,000.001 Millimetern.
Je kleiner diese Strukturen bei Chips werden, desto mehr Transistoren können auf der gleichen Fläche untergebracht werden, was die Rechenleistung erhöht. Sehen wir uns mal an, welche Vorteile eine Verkleinerung der Strukturbreite mit sich bringt und vor welchen Herausforderungen die Hersteller dabei stehen.
Wer oder was ist TSMC?
Im Zusammenhang mit Fertigungsprozessen von Computerchips wird auch häufig das Kürzel TSMC
genannt. Dabei handelt es sich allerdings nicht um eine technische Spezifikation, sondern um das Unternehmen Taiwan Semiconductor Manufacturing Company.
Ich übertreibe nicht, wenn ich sage, dass TSMC aktuell der fortschrittlichste Auftragsfertiger von Computerchips ist. Egal, ob Intel, AMD, Apple oder Qualcomm, sie alle lassen mindestens einen Teil ihrer Chips bei TSMC fertigen.
Vorteile der Miniaturisierung
Kleinere Strukturbreiten bringen eine Reihe entscheidender Vorteile mit sich. Der offensichtlichste ist die gesteigerte Leistung. Da die Elektronen kürzere Wege zwischen den enger gepackten Transistoren zurücklegen müssen, können Schaltungen schneller arbeiten.
Dies führt zu höheren Taktfrequenzen und damit zu einer insgesamt schnelleren Verarbeitung von Daten. Ein weiterer zentraler Vorteil ist die verbesserte Energieeffizienz. Kleinere Transistoren benötigen eine geringere Spannung, um zu schalten, was den Energieverbrauch pro Rechenoperation senkt.
Herausforderungen und Nachteile
Trotz der klaren Vorteile stellt die fortschreitende Miniaturisierung die Hersteller vor immense Herausforderungen. Mit Strukturgrößen im niedrigen einstelligen Nanometerbereich stoßen sie an die Grenzen der Physik.
Ein großes Problem sind sogenannte Leckströme. Wenn Transistoren extrem klein werden, können Elektronen durch Quantentunneleffekte hindurchtunneln
, selbst wenn der Transistor eigentlich ausgeschaltet ist. Dies führt zu einem unerwünschten Stromfluss, der die Effizienzvorteile zunichtemachen und damit auch die Zuverlässigkeit beeinträchtigen kann.
Je kleiner die Fertigungsprozesse werden, desto komplexer und damit auch teurer werden sie. Die Herstellung erfordert extrem reine Materialien und Reinräume, da schon kleinste Verunreinigungen einen Chip unbrauchbar machen können.
Die für die Belichtung der Silizium-Wafer notwendige Fotolithografie muss mit extrem ultravioletter (EUV) Strahlung arbeiten, einer Technologie, deren Beherrschung sehr anspruchsvoll und kostspielig ist. Diese enormen Investitionen in Forschung, Entwicklung und Produktionsanlagen können nur von wenigen Unternehmen gestemmt werden.
Ein weiterer Nachteil ist die abnehmende Robustheit gegenüber ionisierender Strahlung, was die Chips anfälliger für Fehler machen kann. Auch die Langzeitstabilität kann durch Phänomene wie Elektromigration, bei der das Material der Leiterbahnen durch den Elektronenfluss langsam abgetragen wird, beeinträchtigt werden.
Die Zukunft
In der näheren Zukunft werden wir Prozessoren mit einer Strukturbreite von 2 nm sehen, Intel und Samsung arbeiten bereits daran und wollen erste Chips Ende 2025 oder Anfang 2026 vorstellen. Bis 2028 möchte Intel sogar in die 1,0-nm-Fertigung einsteigen.
Während die Miniaturisierung von Silizium-Transistoren also immer weiter voranschreitet, forscht die Industrie parallel an neuen Technologien. Dazu gehören zum Beispiel:
- Neue Materialien: Die Erforschung neuer Halbleitermaterialien, die Silizium in Zukunft ergänzen oder ersetzen könnten, um eine noch höhere Energieeffizienz zu erreichen.
- Neuromorphes Computing: Inspiriert vom menschlichen Gehirn, zielt dieser Ansatz darauf ab, energieeffizientere Computer für KI-Anwendungen zu entwickeln.
- Quantencomputing: Obwohl es sich noch in einem frühen Forschungsstadium befindet, verspricht Quantencomputing eine revolutionäre Rechenleistung für spezifische, hochkomplexe Probleme, die heutige Supercomputer nicht lösen können.
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