NVIDIA: problemas de fornecimento de GPU para aceleradores de IA estão relacionados a embalagens complexas, não aos próprios chips

De acordo com Elon Musk, que comprou 10.000 aceleradores da NVIDIA, obtê-los foi “mais difícil do que drogas”. A NVIDIA explicou que o gargalo na fabricação da GPU era o estágio de empacotamento do chip. As GPUs NVIDIA H-Class (para aceleradores) usam a tecnologia de empacotamento TSMC 2.5D Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS), um processo multiestágio de alta precisão cuja alta complexidade limita seu desempenho.

Fonte da imagem: NVIDIA

Existem muitos fatores que podem afetar a fabricação de semicondutores, desde erros de projeto, falta de energia, contaminação do material até a simples escassez de terras raras ou outros materiais. Mas o problema com a embalagem CoWoS pode ser mais sério do que o esperado.

A TSMC disse que levará 1,5 ano para concluir a construção de fábricas adicionais e expandir as instalações existentes para compensar o atraso do processo de embalagem em relação à velocidade de produção dos próprios chips. Isso significa que a NVIDIA terá que priorizar o lançamento de seus produtos – não haverá tempo e oportunidade suficientes para empacotar todos eles.

Atualmente, a TSMC é uma das poucas empresas com tecnologia de embalagem funcional e de alto desempenho, que é um requisito absoluto para o escalonamento de desempenho. Mas há esperança de que a Intel Foundry Services (IFS) em breve possa competir com a TSMC nessa área. A Samsung também está fazendo grandes esforços para fechar a lacuna tecnológica de fabricação em comparação com a TSMC. Recentemente, houve até informações de que a NVIDIA instruirá a Samsung a empacotar chips para aceleradores de IA. Se isso for verdade, então o problema da falta de GPUs para aceleradores será, se não resolvido, pelo menos um pouco suavizado.