🔌 Modül 5 · Çip Donanımı · Bölüm 5.14 · 9 dk okuma

Y1 / Y10 / Y100 Karşılaştırması

SIDRA YILDIRIM nesil yol haritası — tek tabloda 6 yıllık plan.

Önkoşul

Bu bölümde öğreneceklerin

  • Y1, Y10, Y100 spec'lerini parametre parametre karşılaştır
  • Her nesilin teknolojik atlama noktalarını söyle
  • TOPS, TOPS/W, alan, enerji metriklerinin evrimini izle
  • Hangi nesil hangi pazar için uygun anla
  • Y1000 vizyonunu kavra

Açılış: 6 Yıllık Yol Haritası, Tek Sayfa

SIDRA YILDIRIM ailesi:

  • Y1 (2026-2027): Atölye prototipi → ürün.
  • Y10 (2029-2030): Datacenter genişleme.
  • Y100 (2031-2033): Datacenter standardı + edge.
  • Y1000 (2035+): Vizyon, fotonik + bio-uyumlu.

Bu bölüm hepsini yan yana koyar.

Sezgi: Her Nesil 10× Genişler

MetrikY1Y10Y100Y1000
Üretim yılı2026202920312035+
CMOS süreç28 nm14 nm7 nm5 nm + photonic
Hücre boyutu100 nm70 nm28 nm14 nm + 3D
Bit/hücre8101216
Memristör sayısı419M10B100B1T
Ağırlık kapasitesi419 MB12 GB150 GB2 TB
Crossbar boyutu256²512²1024²4096²
Crossbar sayısı640040K100K1M
TOPS analog30300300030000
TOPS/W101003001000
TDP3 W30 W100 W100 W
Die alanı100 mm²200 mm²400 mm²800 mm² (3D)
PaketlemeFC-BGACoWoSCoWoS+3Dwafer-scale

Her 2-3 yıl yeni nesil, performans 10×, verim 3-10×.

Formalizm: Nesil-Nesil Detay

L1 · Başlangıç

Y1 (üretimde):

  • 28 nm CMOS taban + 100 nm HfO₂ memristör BEOL.
  • Tek crossbar 256×256 = 65K hücre.
  • 6400 crossbar = 419M memristör.
  • 30 TOPS analog, 3 W TDP.
  • Inference odaklı (eğitim GPU’da).
  • Pazar: edge AI, embedded, IoT.

Y10 (geliştirmede):

  • 14 nm CMOS + 70 nm hücre.
  • Crossbar 512×512 = 262K hücre.
  • 40K crossbar = 10B memristör.
  • 300 TOPS, 30 W.
  • Hibrit eğitim (son katman).
  • 1S1R 3D-stack 4 katman.
  • TDC ADC standart.
  • HBM3 entegrasyon (CoWoS).
  • Pazar: datacenter inference, edge yüksek-performans.

Y100 (planda):

  • 7 nm CMOS + 28 nm hücre.
  • Crossbar 1024×1024 = 1M hücre.
  • 100K crossbar = 100B memristör.
  • 3 POPS, 100 W.
  • Tam analog backward (eğitim).
  • 1S1R 8-katman 3D.
  • Fotonik interconnect.
  • Online STDP learning.
  • Pazar: GPT-class inference, datacenter standartı.

Y1000 (uzun vade):

  • 5 nm CMOS + 14 nm hücre + 2D malzeme.
  • Crossbar 4096² = 16M hücre.
  • 1M crossbar = 1T memristör.
  • 30 POPS, 100 W (1000 TOPS/W).
  • Foton + elektronik hibrit.
  • Bio-uyumlu organik nesil.
L2 · Tam

Süreç gelişimi:

  • 28 nm → 14 nm: TSMC standart geçiş, ~2 yıl.
  • 14 nm → 7 nm: önemli atlama, EUV gerekli.
  • 7 nm → 5 nm: marjinal düşüş, sınır yakın.

SIDRA bu gelişmeleri tedarikçi (TSMC) takip eder. BEOL memristör geliştirme paralel.

Crossbar boyutu büyüme:

256 → 512 → 1024 → 4096. Her adım 4× hücre. Ama IR drop, sneak path artar → tasarım iyileşmesi paralel:

  • Y1: 256, 1T1R.
  • Y10: 512, 1T1R + early 1S1R.
  • Y100: 1024, 1S1R 3D.
  • Y1000: 4096, 1T (selectorless) + 3D-stack.

Performans evrimi:

Y1 30 TOPS → Y100 3 POPS = 100×. 6 yılda 100× = klasik Moore Law’dan hızlı (Moore 2-3 yılda 2×). Compute-in-memory avantajı.

Y100 H100’ün ~3× üstünde inference (H100 ~1 PFLOPS sustained AI).

Pazar segmentasyonu:

PazarY1Y10Y100
Mobil/IoT✓--
Smart camera✓✓-
Embedded✓✓-
Edge server-✓✓
Datacenter inference-✓✓
Datacenter eğitim--✓

Y1 = küçük pazar (edge). Y10 = orta. Y100 = büyük.

Gelir tahmini:

Y1: 100K çip/yıl × 50=50 = 5M/yıl. Y10: 1M çip/yıl × 500=500 = 500M/yıl. Y100: 10M çip/yıl × 2000=2000 = 20B/yıl.

(Karşılaştırma: NVIDIA 2024 datacenter geliri ~$50B/yıl.)

L3 · Derin

Teknoloji geçişleri (Y1 → Y10):

  1. CMOS: 28 → 14 nm. Foundry geçiş.
  2. Memristör: HfO₂ → HfAlO. Endurance 10⁶ → 10⁷.
  3. Hücre: 1T1R → ekleme 1S1R. 3D-stack başlangıç.
  4. ADC → TDC: alan %60 az.
  5. Hibrit eğitim: son katman SIDRA’da.

Y10 → Y100 geçiş:

  1. CMOS: 14 → 7 nm. EUV.
  2. Memristör: HfAlO + HZO ferroelektrik hibrit.
  3. 3D-stack: 4 katman → 8 katman.
  4. Fotonik interconnect: wafer seviyesi.
  5. Online learning: STDP donanımı.

Y100 → Y1000 geçiş:

  1. 2D malzeme: MoS₂, hBN heterostructure.
  2. Wafer-scale: Cerebras-style tek wafer.
  3. Bio-uyumlu organik: PEDOT:PSS sinaps.
  4. Süperiletken opsiyonu: 4 K kriyojenik (özel uygulamalar).

Risk noktaları:

  • Y10: 1S1R üretim olgunluğu. NbOx OTS endurance.
  • Y100: fotonik on-chip entegrasyonu (henüz prototip).
  • Y1000: bio-uyumlu malzeme stabilitesi.

Türkiye stratejik konum:

Y1: atölye, küçük seri. Türkiye’de tasarım + atölye üretim. Y10: mini-fab. Türkiye’de mini-fab kurulması fizibildi (~200Myatırım).Y100:tamfab. 200M yatırım). Y100: tam fab. ~5B yatırım. Türkiye yapabilir mi? Politik karar. Y1000: dünya standartı. Türkiye eğer Y100’de varsa devam eder.

SIDRA ekibinin çalışma takvimi:

  • 2024-2026: Y1 tape-out + üretim.
  • 2026-2028: Y3 prototip (Y1 iyileştirmeleri).
  • 2028-2030: Y10 tape-out + üretim.
  • 2030-2033: Y100 tape-out.
  • 2033+: Y1000 prototip.

Deney: Üç Nesil GPT-3 Inference

GPT-3 175B parametre, FP16 = 350 GB. Tek inference 350 GFLOP.

Y1: kapasite 419 MB → GPT-3 sığmaz. Birden fazla çip gerekli (~840 Y1). Pratik değil.

Y10: kapasite 12 GB → birden fazla çip (29 Y10). Cluster server.

Y100: kapasite 150 GB → 3 Y100 paralel. Tek server.

Y1000: kapasite 2 TB → 1 çip yeter. Datacenter.

Inference süresi (1 token):

  • Y1: 350 GFLOP / 30 TOPS = 12 ms (tek çip yetersiz).
  • Y10: 350 / 300 = 1.2 ms.
  • Y100: 350 / 3000 = 0.12 ms.
  • Y1000: 350 / 30000 = 12 µs.

Enerji (1000 token):

  • Y10: 3 W × 1.2 s = 3.6 J.
  • Y100: 100 W × 0.12 s = 12 J.
  • H100 karşılaştırma: ~1.4 ms × 700 W = 1 J / token, 1000 token = 1 kJ. SIDRA 100×+ daha verimli.

TCO (Total Cost of Ownership) 5 yıl, datacenter:

  • 1000 H100: 50Mc\cip+50M çip + 20M güç (5 yıl) = $70M.
  • 100 Y100: 5Mc\cip+5M çip + 2M güç = $7M.

SIDRA 10× daha ucuz datacenter inference için.

Kısa Sınav

1/6Y1 → Y100 performans çarpanı nedir?

Laboratuvar Görevi

SIDRA yıllık üretim hacmi planlama.

Pazar tahminleri:

  • Edge AI 2026: 5B,5B, 50/cihaz, 100M cihaz potansiyeli.
  • Datacenter inference 2030: 50B,50B, 5K/server, 10M server.
  • Yarı iletken pazar 2035: 1T,1T, %20 AI = 200B.

Sorular:

(a) Y1 yıllık 100K çip üretmek atölye kapasitesi? (b) Y10 1M çip için mini-fab (~200M)gerekli?(c)Y10010Mc\cipic\cintamfab( 200M) gerekli? (c) Y100 10M çip için tam fab (~5B)? (d) Türkiye’nin %1 küresel AI çip pazarına ulaşması için kaç yıl? (e) SIDRA değerlemesi 2030’da?

Çözümler

(a) Atölye kapasitesi: 200 mm wafer, 38 die/wafer, 70% yield = 27 çip/wafer. 100K/yıl = 3700 wafer/yıl = 10 wafer/gün. Atölye kapasitesi yeter (orta-küçük tasarım atölyesi).

(b) Y10 1M çip = 37K wafer/yıl = 100 wafer/gün. Mini-fab (~$200M) bu kapasiteyi sağlar. Türkiye fizibildi (TÜBİTAK, ASELSAN ortaklığı).

(c) Y100 10M çip = 370K wafer/yıl = 1000 wafer/gün. Tam fab. ~$5B yatırım. Stratejik karar.

(d) Türkiye %1 = ~2B/yıl(2035pazarı).Y10bazlı2B/yıl (2035 pazarı). Y10 bazlı 500M, Y100 ile $20B/yıl ulaşılabilir. 2030-2035 yılları arası mümkün.

(e) SIDRA 2030 valuation: 5B(Y10u¨ru¨nleri),20355B (Y10 ürünleri), 2035 20B (Y100 ile). Modern AI çip pazarına benzer (Cerebras 4B,Mythic4B, Mythic 200M, Rain $80M private). SIDRA Türkiye liderliği için önemli.

Özet Kart

  • Y1: 30 TOPS, 3W, 419M memristör, 28 nm. Edge.
  • Y10: 300 TOPS, 30W, 10B, 14 nm. Datacenter inference.
  • Y100: 3 POPS, 100W, 100B, 7 nm. GPT-class.
  • Y1000: 30 POPS, 100W, 1T, 5 nm + photonic + bio.
  • Süreç: 28 → 14 → 7 → 5 nm + 2D.
  • Memristör: HfO₂ → HfAlO → +HZO → 2D heterostructure.
  • Crossbar: 256² → 512² → 1024² → 4096².
  • Pazar: edge → datacenter → GPT.

Vizyon: Türkiye'nin Nöromorfik 2035'i

Y1000 (2035-2040) ufkunda:

  • Türkiye’de 3-5 farklı SIDRA varyantı üretiliyor (mobil, otomotiv, medikal, uzay, endüstri).
  • Yıllık $20-50B AI çip ihracatı.
  • 50K+ AI mühendisi istihdam.
  • 100+ universite araştırma grubu.

Yol:

  • 2026-2028: Y1 ürün, atölye genişleme.
  • 2028-2030: Y3 prototip, mini-fab kurulum.
  • 2030-2033: Y10 üretim, datacenter pazarı.
  • 2033-2037: Y100 üretim, dünya pazarında pay.
  • 2035+: Y1000 vizyon.

Daha İleri