AMD publicó su primer documento de monitorización del rendimiento de Zen 6, revelando detalles de su microarquitectura y confirmando que Zen 6 no es una mejora incremental respecto a Zen 5, sino un nuevo diseño que utiliza el proceso de 2nm de TSMC optimizado para centros de datos. Los núcleos Zen 6 utilizan un motor de despacho de 8 anchos y tecnología de multihilo simultáneo (SMT), donde dos hilos compiten dinámicamente por recursos, enfatizando el rendimiento en lugar del rendimiento final en un solo hilo. En comparación con los núcleos anchos de Apple, el rendimiento en un solo hilo puede ser ligeramente inferior, pero adecuado para cargas de trabajo en paralelo alto. Los contadores dedicados a la pantalla de documentos rastrean las ranuras de asignación no utilizadas y las pérdidas de quórum de hilos, destacando el énfasis de AMD en el diseño de anchura. Las capacidades de computación vectorial se han mejorado considerablemente, soportando formatos AVX-512 de ancho completo como FP64, FP32, FP16, BF16 y FMA/MAC, así como instrucciones híbridas de punto flotante-entero (como VNNI, AES, SHA). El rendimiento de 512 bits es tan alto que incluso necesita medirse con precisión mediante un contador combinado, demostrando su gran potencial en operaciones matemáticas intensivas. Zen 6 está diseñado por primera vez con el centro de datos en su núcleo, y EPYC "Venice" soportará hasta 256 núcleos. Las características de la versión cliente aún están por verse, pero en general, Zen 6 será un monstruo de rendimiento para aplicaciones intensivas en computación.

Analog Devices Semiconductor (ADI), el segundo gigante mundial de chips analógicos, ha emitido un aviso de aumento de precios a sus clientes y planea implementar aumentos de precio para toda su gama de productos a partir del 1 de febrero de 2026. El aumento de precio de ADI no es igual para todos, sino que adopta soluciones diferenciadas para diferentes niveles de clientes y números de materiales, con un aumento total esperado de alrededor del 15%, de los cuales casi 1.000 productos MPNs de grado militar podrían aumentar hasta un 30%. Los nuevos precios se aplicarán a todos los pedidos no atendidos, y se espera que el desglose y la lista específica de ajustes de precios se sincronizen con los clientes antes de finales de 2025.

El propósito principal de la Solución Térmica Diamond es responder a la presión de enfriamiento del sistema y el centro de datos provocada por el rápido ascenso del TDP de la GPU NVIDIA AI: 1. Las ventajas del material diamantado en la reducción de la resistencia al calor El camino térmico de la tradicional "cubierta de cobre + TIM + placa fría" ya es bastante ajustado, alrededor de 700W, y la resistencia térmica está principalmente en la zona de la interfaz de unos pocos cientos de micras entre el chip y la placa fría. La conductividad térmica del cobre es de aproximadamente 400 W/m·K, los diamantes CVD policristalinos de alta gama pueden alcanzar entre 1000 y 1500 W/m·K, y los monocristales incluso se acercan a 2000 W/m·K, que es al menos 3–5 veces la del cobre. Se espera que introducir diamantes en el nivel del chip (sustituyendo el material TIM actual) reduzca la resistencia térmica vertical en más de un 50% bajo el mismo grosor y área, y en la práctica, las GPUs de 1–2kW pueden bajar la temperatura de la unión entre 10 y 20°C, o consumir unos cientos de vatios de potencia manteniendo el límite superior original de temperatura. Esto permite que el mismo conjunto de hardware de refrigeración líquida o por inmersión dure varias generaciones más, cuando el B200/B300 se lleva a 1,2–1,4 kW y el Rubin/Ultra a 2,3–3,5 kW, dejando espacio para el diseño térmico de más GPUs en unidades y armarios independientes. 2. La fiabilidad y vida útil del paquete mejoran considerablemente Cuando el consumo de energía sube a 2.000W o incluso más de 3.000W, el gradiente de temperatura y el estrés térmico del paquete, la placa portadora y la placa se multiplican, causando deformación en el paquete y burbujas TIM, además de fatiga en la soldadura y grietas RDL/bump, afectando la fiabilidad a largo plazo. El Diamond Heat Spreader no solo conduce calor verticalmente, sino que también tiene una alta conductividad térmica en el plano, lo que puede aplanar rápidamente el punto caliente en una distancia de unos pocos milímetros, distribuyendo el pico de calor de 300–500W que originalmente se concentraba en una zona local, reduciendo considerablemente la diferencia de temperatura entre las distintas áreas del chip. Esto equivale a "aliviar la presión" entre el encapsulado y el sustrato: se mitiga la desadaptación de expansión térmica entre silicio, materiales de envase y sustratos, y se alargan los ciclos de deformación del encapsulado y fatiga de la soldadura de la junta. Para GPUs de alta potencia como Rubin / Rubin Ultra / Feynman, los servicios de entrenamiento y inferencia a largo plazo en LLM pueden funcionar de forma más estable a frecuencias nominales, reduciendo el desperdicio de potencia de cálculo causado por sobrecalentamiento y bajada o repeticiones anormales, y también aumentando la MTBF y la vida útil total. 3. Flexibilidad en los costes y expansión de los centros de datos Cuando el TDP de una sola GPU es mayor, la potencia de todo el armario se acerca o supera rápidamente los 120 kW o 130 kW, y la infraestructura de distribución y refrigeración eléctrica del centro de datos debe renovarse considerablemente. Si el lado del chip no mejora la conductividad térmica, solo puede seguir construyendo CDUs, torres de refrigeración y arquitecturas de distribución de energía más caras, y a menudo se ve obligado a reducir la temperatura del agua de enfriamiento y aumentar el caudal al límite de la temperatura de presión. Tras introducir la refrigeración por chip de diamante, la temperatura de una sola GPU es menor y la probabilidad de retroalimentación disminuye a la misma temperatura y caudal del agua, y la "potencia de cálculo estable por rack" proporcionada por cada armario en realidad aumenta. Al mismo tiempo, debido a la reducción de la resistencia térmica, también existe la posibilidad de permitir una temperatura del agua más alta o un caudal más bajo, reduciendo el consumo energético de la bomba y el enfriador. Más importante aún, abre flexibilidad en el diseño térmico para futuras GPUs de GPU de 3,5kW~5kW como Rubin Ultra y Feynman, permitiendo a fabricantes de sistemas y proveedores de nube considerar la refrigeración con diamante como una "opción de actualización a nivel de material" al planificar clústeres de IA de próxima generación.