Samsung يعمل قسم Foundry في Samsung Electronics على إطلاق حلول مخصصة تستجيب لثلاثة احتياجات رئيسية توليها شركات تصميم الشرائح بلا مصانع (fabless) أهمية قصوى عند اختيار مصنع الشرائح، وهي: تنافسية العملية التصنيعية، وسرعة التطوير، وجاهزية البنية التحتية، وذلك بهدف ضمان الهيمنة على منظومة أشباه موصلات الذكاء الاصطناعي (AI). في 15 سبتمبر، شارك كيم ناك-سين (Kim Nak-shin)، رئيس مجموعة SAFE-IP في قسم Foundry بشركة Samsung Electronics، استراتيجية الشركة في التخصيص ونماذج النجاح الرئيسية مع العملاء خلال فعاليات «IP-SoC Day Korea 2026».
تجدر الإشارة إلى أن IP-SoC Day هو مؤتمر تنظمه شركة Design&Reuse (D&R) المشغلة لسوق أصول تصميم أشباه الموصلات (IP)، ويُعقد سنويًا في كوريا والولايات المتحدة والصين وأوروبا. وقال كيم ناك-سين إنه مع تحوّل نموذج الذكاء الاصطناعي، تتسارع وتيرة إطلاق المنتجات، ويواجه العملاء ضرورة تصنيع شرائح جديدة في غضون عام واحد. ولهذا السبب، يعمل قسم Foundry في Samsung على ضمان هيمنة منظومته البيئية من خلال حلول مخصصة تدعم بالكامل الاحتياجات الأساسية الثلاثة للعملاء.
قسم Foundry في Samsung يطرح حلولًا مخصصة لتلبية احتياجات العملاء
أعلن قسم Foundry في Samsung أن الحلول المخصصة قد تحوّلت إلى نتائج ملموسة في السوق، واستعرض ثلاث حالات نجاح رئيسية مع عملائه. تتعلق الحالة الأولى بشركة محلية مُمثّلة في مجال مسرّعات الذكاء الاصطناعي، التي استخدمت عملية 4nm من Samsung لدمج عدد من الرقائق بما في ذلك ذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM) ومعالج الشبكة العصبية (NPU) في منتج متعدد الشرائح على طبقة وسيطة من السيليكون (silicon interposer). وبفضل دعم حل شامل لسلامة الطاقة والإشارة (PI/SI)، تم تحسين كفاءة الطاقة، ويجري حاليًا الإنتاج بكميات تجارية. ويُعتقد أن هذه الشركة هي Rebellions.
أما الحالة الثانية فتتمثل في مسرّع Groq LPU فائق الضخامة الذي يتميز بمساحة شريحة كبيرة، إذ يدمج أكثر من 4GB من ذاكرة SRAM المخصصة على شريحة واحدة تتجاوز مساحتها 700㎟، مع ضمان عائد تصنيعي مستقر والتغلب على تحديات الإنتاج. ومن خلال تقنيات bring-up لواجهات الاتصال عالية السرعة وتقنيات التكرار المنطقي (logic redundancy)، تم تحقيق ضمان مزدوج لكل من العائد التصنيعي وأداء الهدف (PPA). ويبدو أن البطل الرئيسي في هذه الحالة هو Groq الذي استحوذت عليه Nvidia.
تتعلق الحالة الثالثة بشريحة سيارات بدقة 2nm تقود الجيل القادم من سوق القيادة الذاتية، حيث اختصرت دورة تطوير المنتج من 2 إلى 3 سنوات عادةً إلى 9 أشهر. ومن خلال التوظيف الشامل لحل نقل التصاميم (design migration) وتحليل PPA المبكر ومنصة الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تم تحقيق tape-out فائق السرعة. ويُعتقد أن هذه الشركة هي Tesla الأمريكية.
العنصر المواصفات العملية التصنيعية 4nm سعة SRAM أكثر من 4GB دورة التطوير 9 أشهر
إفصاح عن المصالح: يتضمن هذا المقال روابط لمنتجات شركاء تجاريين، وفي حال الشراء عبر هذه الروابط، قد تحصل TechRitual على عمولة، دون أن يؤثر ذلك على تقييم المنتجات أو التوصية بها. لمزيد من التفاصيل، يُرجى الاطلاع على سياسة الخصوصية.