Chủ đề Phần cứng & Bán dẫn
14 chủ đề
- Phần cứng & Bán dẫn
FPGA (Field Programmable Gate Array)
Linh kiện bán dẫn tái cấu hình, tái cấu hình mạch bên trong bằng bitstream kể cả sau khi chế tạo — bao quát cấu trúc bên trong gồm LUT·flip-flop·interconnect·BRAM·DSP, luồng thiết kế RTL->tổng hợp->place-and-route->timing closure->bitstream, các loại SRAM·flash·antifuse và so sánh với CPU·GPU·ASIC, các trường hợp như suy luận AI tại trung tâm dữ liệu·HFT·5G·FPGA đám mây, cùng các xu hướng mới nhất như HLS·tái cấu hình một phần·tính toán thích ứng (ACAP)·chiplet·eFPGA·CXL, với chiến lược áp dụng·bảo mật·TCO được tổ chức chuyên sâu từ góc nhìn Kỹ sư chuyên nghiệp.
- Phần cứng & Bán dẫn
SSD dựa trên NAND Flash (FTL, cân bằng hao mòn, thu gom rác)
Thiết bị lưu trữ bán dẫn che giấu các ràng buộc của NAND Flash — không ghi đè tại chỗ, xóa theo khối, tuổi thọ hữu hạn — sau FTL để cung cấp thiết bị khối: cấu trúc, hoạt động FTL, loại ô (SLC~QLC), cấp phát dư, khuếch đại ghi (WAF) và các kiến trúc hợp tác với host như ZNS và lưu trữ tính toán.
- Phần cứng & Bán dẫn
Fabric scale-up bộ tăng tốc AI dựa trên UALink
Ghi chú dạng luận về fabric scale-up UALink, cung cấp giao tiếp độ trễ thấp, băng thông cao và ngữ nghĩa bộ nhớ giữa các bộ tăng tốc AI. Trình bày các lớp UPLI, giao dịch, liên kết dữ liệu và vật lý; chuyển đổi địa chỉ và điều khiển luồng; topology truyền thông tập thể; so sánh vai trò với NVLink, CXL và Ethernet; ví dụ pod huấn luyện LLM giả định; tính toán trong mạng, tích hợp chiplet, khả năng quản lý của UALink 2.0 năm 2026 và lộ trình; cùng lưu ý của Kỹ sư chuyên nghiệp về tương tác, bảo mật và TCO.
- Phần cứng & Bán dẫn
DPU (Data Processing Unit) và SmartNIC
Tổng quan theo dạng luận văn về DPU/SmartNIC, bộ xử lý khả lập trình lấy di chuyển dữ liệu làm trung tâm giúp offload, tăng tốc và cô lập xử lý hạ tầng (mạng, lưu trữ, bảo mật) khỏi CPU: định nghĩa, kiến trúc, các loại offload, so sánh các cách tiếp cận SmartNIC, xu hướng mới nhất và điểm cân nhắc theo góc nhìn Kỹ sư chuyên nghiệp.
- Phần cứng & Bán dẫn
Quang tử silicon (Silicon Photonics) và kết nối quang
Công nghệ tích hợp linh kiện quang lên silicon bằng quy trình CMOS để truyền dữ liệu bằng ánh sáng thay cho điện tử — trình bày chuyên sâu các linh kiện cốt lõi (nguồn sáng·bộ điều chế·ống dẫn sóng·bộ tách sóng) và nguyên lý WDM, sự tiến hóa kiến trúc từ pluggable→LPO→CPO (tích hợp quang đồng đóng gói), điểm hòa vốn khoảng cách·công suất so với kết nối điện, đánh đổi nhiệt·độ tin cậy, cùng xu hướng mới nhất với vai trò kết nối cho trung tâm dữ liệu AI.
- Phần cứng & Bán dẫn
Ngành bán dẫn (bộ nhớ·phi bộ nhớ·chuỗi giá trị)
So sánh bán dẫn bộ nhớ và phi bộ nhớ, chuỗi giá trị thiết kế–sản xuất–hậu công đoạn, và các chiến lược như phát triển doanh nghiệp fabless để tăng trưởng mảng phi bộ nhớ.
- Phần cứng & Bán dẫn
NPU (Neural Processing Unit, bộ xử lý mạng nơ-ron)
Tổng hợp theo dạng bài luận Kỹ sư chuyên nghiệp (Professional Engineer) về cấu trúc, luồng dữ liệu, chỉ số hiệu năng, so sánh với CPU/GPU và xu hướng mới nhất của NPU, bộ tăng tốc chuyên dụng cho AI, tăng tốc phép nhân-cộng dồn của mạng nơ-ron bằng mảng systolic, tính toán độ chính xác thấp và tái sử dụng dữ liệu.
- Phần cứng & Bán dẫn
Chip mô phỏng thần kinh (Neuromorphic Chip)
Bán dẫn mô phỏng thần kinh bắt chước nơ-ron và khớp thần kinh của não, tích hợp tính toán với bộ nhớ và hoạt động bằng xung (spike), cùng AI biên tiêu thụ điện năng thấp.
- Phần cứng & Bán dẫn
Qubit (Bit lượng tử)
Nguyên lý và cách hiện thực qubit — đơn vị thông tin lượng tử biểu diễn đồng thời 2^n trạng thái nhờ chồng chập và vướng víu của 0 và 1 — cùng hiện tượng mất kết hợp và mối đe dọa đối với mật mã.
- Phần cứng & Bán dẫn
Xử lý trong bộ nhớ (PIM, Processing-in-Memory)
Kiến trúc bán dẫn lấy dữ liệu làm trung tâm, tích hợp đơn vị tính toán bên trong bộ nhớ (DRAM) để tính toán tại chỗ thay vì chuyển dữ liệu tới bộ xử lý, qua đó giảm bức tường bộ nhớ (Memory Wall) của kiến trúc von Neumann và năng lượng di chuyển dữ liệu. Trình bày theo dạng bài luận: nguyên lý hoạt động tận dụng song song mức bank, các loại theo vị trí đặt đơn vị tính toán (bank, logic die, PNM) và theo kiểu mạch (số, crossbar tương tự), luồng offloading, các ví dụ áp dụng theo loại bộ nhớ như HBM-PIM, GDDR6-AiM, CXL-PNM, so sánh với GPU và neuromorphic, cùng các lưu ý từ góc độ Kỹ sư chuyên nghiệp (Professional Engineer) như chiến lược offloading chọn lọc, đánh đổi diện tích/nhiệt/độ chính xác và hệ sinh thái tiêu chuẩn (JEDEC, CXL).
- Phần cứng & Bán dẫn
Kiến trúc Chiplet và tích hợp dị thể
Kiến trúc thiết kế và đóng gói bán dẫn thay thế một die nguyên khối lớn bằng các die nhỏ chia theo chức năng và tiến trình, tích hợp dị thể trong một gói thông qua kết nối D2D chuẩn UCIe và đóng gói 2.5D/3D — vượt qua giới hạn chi phí tiến trình tiên tiến, hiệu suất (yield) và reticle, làm nền tảng cho chip AI và tích hợp HBM.
- Phần cứng & Bán dẫn
CXL (Compute Express Link) — kết nối liên thông tốc độ cực cao
Tiêu chuẩn mở bổ sung tính nhất quán cache và ngữ nghĩa bộ nhớ trên tầng vật lý PCIe để kết nối CPU, bộ tăng tốc và bộ nhớ với độ trễ thấp — 3 lớp CXL.io/cache/mem, thiết bị Type1/2/3, giải quyết bức tường bộ nhớ và lãng phí tài nguyên nhàn rỗi trong AI và trung tâm dữ liệu bằng mở rộng, gộp (pooling) và chia sẻ bộ nhớ.
- Phần cứng & Bán dẫn
RISC-V (Kiến trúc tập lệnh mở)
Kiến trúc tập lệnh mở và miễn phí khởi nguồn từ UC Berkeley. Trên nền ISA số nguyên cơ sở nhỏ gọn và cố định (RV32I/RV64I), các phần mở rộng tiêu chuẩn và tùy biến được bổ sung theo kiểu mô-đun, giúp thoát khỏi sự phụ thuộc giấy phép và hiện thực hóa điện toán chuyên biệt theo miền, lan rộng từ hệ nhúng đến AI và máy chủ.
- Phần cứng & Bán dẫn
Bộ nhớ băng thông cao (HBM)
Bộ nhớ xếp chồng 3D các die DRAM bằng TSV để đạt băng thông cực cao·tiêu thụ điện thấp — giải quyết nút thắt bộ nhớ (Memory Wall) của AI·HPC.