A AMD lançou seu primeiro documento de monitoramento de desempenho do Zen 6, revelando detalhes de sua microarquitetura, confirmando que o Zen 6 não é uma melhoria incremental em relação ao Zen 5, mas sim um novo design usando o processo de 2nm da TSMC otimizado para data centers. Os núcleos Zen 6 utilizam um motor de despacho de 8 de largura e tecnologia de multithreading simultâneo (SMT), onde dois threads competem dinamicamente por recursos, enfatizando a taxa de transferência em vez do desempenho final de thread única. Comparado aos núcleos largos da Apple, o desempenho em single-threaded pode ser um pouco inferior, mas adequado para cargas de trabalho paralelas de alta intensidade. Contadores dedicados para exibição de documentos rastreiam slots de alocação não utilizados e perdas de quórum de threads, destacando a ênfase da AMD no design de largura. As capacidades de computação vetorial foram muito aprimoradas, suportando formatos AVX-512 de largura total como FP64, FP32, FP16, BF16 e FMA/MAC, além de instruções híbridas de ponto flutuante-inteiro (como VNNI, AES, SHA). A taxa de transferência de 512 bits é tão alta que precisa ser medida com precisão por um contador combinado, demonstrando seu forte potencial em operações matemáticas intensivas. O Zen 6 foi projetado com o data center em seu núcleo pela primeira vez, e o EPYC "Venice" suportará até 256 núcleos. Os recursos da versão cliente ainda estão para ser vistos, mas, no geral, o Zen 6 será um monstro de desempenho para aplicações que exigem muita computação.

A Analog Devices Semiconductor (ADI), a segunda maior gigante mundial de chips analógicos, emitiu um aviso de aumento de preço aos clientes e planeja implementar aumentos de preço para toda a sua linha de produtos a partir de 1º de fevereiro de 2026. O aumento de preço da ADI não é igual para todos, mas adota soluções diferenciadas para diferentes níveis de clientes e números de materiais, com um aumento geral esperado para cerca de 15%, dos quais quase 1.000 produtos MPNs de grau militar podem aumentar até 30%. Os novos preços se aplicarão a todos os pedidos não atendidos, e a lista específica de preços e ajuste de preços deve ser sincronizada com os clientes até o final de 2025.

O objetivo central da Solução Térmica Diamond é responder à pressão de resfriamento do sistema e do data center causada pela rápida ascensão do NVIDIA AI GPU TDP: 1. As vantagens do material diamantado na redução da resistência ao calor O caminho térmico da tradicional "cobertura de cobre + TIM + placa fria" já é bastante apertado, em torno de 700W, e a resistência térmica fica principalmente presa na área de interface de algumas centenas de micrômetros entre o chip e a placa fria. A condutividade térmica do cobre é de cerca de 400 W/m·K, diamantes policristalinos CVD de alta qualidade podem atingir 1000–1500 W/m·K, e monocristais chegam até perto de 2000 W/m·K, o que é pelo menos 3–5 vezes maior que o cobre. A introdução de diamantes no nível do chip (substituindo o material TIM atual) deve reduzir a resistência térmica vertical em mais de 50% sob a mesma espessura e área, e na prática, GPUs de 1–2kW podem diminuir a temperatura da junção em 10–20°C, ou consumir algumas centenas de watts de potência mantendo o limite superior original de temperatura. Isso permite que o mesmo conjunto de hardware de resfriamento líquido ou de imersão dure por várias gerações, quando o B200/B300 é levado para 1,2–1,4kW e o Rubin/Ultra para 2,3–3,5kW, deixando espaço para o design térmico para mais GPUs em unidades e gabinetes independentes. 2. A confiabilidade e a vida útil do pacote foram muito melhoradas Quando o consumo de energia sobe para 2.000W ou até mais de 3.000W, o gradiente de temperatura e o estresse térmico do pacote, placa de suporte e placa serão multiplicados, causando empenamento e bolhas TIM, além de fadiga na solda e rachaduras RDL/bump cracking, afetando a confiabilidade a longo prazo. O Diamond Heat Spreader não só conduz o calor verticalmente, mas também possui alta condutividade térmica no plano, o que pode rapidamente achatar o hotspot em poucos milímetros, espalhando o pico de calor de 300–500W que originalmente estava concentrado em uma área local, reduzindo muito a diferença de temperatura entre diferentes áreas do chip. Isso equivale a "aliviar a pressão" entre o encapsulamento e o substrato: o descompasso de expansão térmica entre silício, materiais de embalagem e substratos é mitigado, e os ciclos de empenamento e fadiga das juntas de solda são prolongados. Para GPUs de alta potência como Rubin / Rubin Ultra / Feynman, serviços de treinamento e inferência de LLM de longo prazo podem operar de forma mais estável em frequências nominais, reduzindo o desperdício de poder de computação causado por superaquecimento e downclock ou reprises anormais, além de aumentar a MTBF e a vida útil geral. 3. Flexibilidade nos custos e expansão dos data centers Quando o TDP de uma única GPU é maior, a potência de todo o gabinete rapidamente se aproxima ou ultrapassa 120kW ou 130kW, e a infraestrutura de distribuição e resfriamento de energia do data center precisa ser amplamente reformulada. Se o lado do chip não melhorar a condutividade térmica, ele só pode continuar construindo CDUs, torres de resfriamento e arquiteturas de distribuição de energia mais caras, sendo frequentemente forçado a reduzir a temperatura da água de resfriamento e reduzir a vazão ao limite da temperatura de pressão. Após a introdução do resfriamento de chip de diamante, a temperatura de uma única GPU é menor e a probabilidade de downclock diminui na mesma temperatura e fluxo da água, e a "potência computacional estável por rack" fornecida por cada gabinete é realmente aumentada. Ao mesmo tempo, devido à resistência térmica reduzida, também existe a possibilidade de permitir uma temperatura da água mais alta ou vazão menor, reduzindo o consumo de energia da bomba e do resfriador. Mais importante ainda, ela abre flexibilidade de design térmico para GPUs de GPU de 3,5kW~5kW futuras, como Rubin Ultra e Feynman, permitindo que fabricantes de sistemas e provedores de nuvem considerem o resfriamento diamante como uma "opção de atualização em nível de material" ao planejar clusters de IA de próxima geração.