החברה, שיצאה השבוע מהחשאיות עם גיוס מרשים של 90 מיליון דולר, מציגה פתרון שנשמע כמעט דמיוני: שרתים עם זיכרון הגדול פי אלף מGPU  מתקדם. לא מדובר בעוד שיפור הדרגתי, אלא בקפיצה קוונטית, כזו המזכירה את המעבר ממודם חיוג לסיבים אופטיים.

החזון של מג'סטיק ברור: לשבור את "קיר הזיכרון", אותו גבול בלתי נראה שמונע ממערכות AI  למצות את הפוטנציאל שלהן. כיום, גם המעבדים הגרפיים החזקים ביותר נאלצים להתמודד עם מגבלות זיכרון ורוחב פס שמאטות את קצב הלמידה, מגבילות את גודל המודלים, ומבזבזות אנרגיה יקרה. מג'סטיק מציעה אלטרנטיבה – תשתית שמאפשרת להריץ מודלים עצומים על שרת יחיד, ביעילות חסרת תקדים.

מעבר להישג ההנדסי, יש כאן אמירה אסטרטגית עמוקה: העתיד של הבינה המלאכותית לא ייקבע רק על ידי קוד, אלא על ידי חומרה. ומי שמחזיק בתשתית – מחזיק במפתח למהפכה.

העובדה שמאחורי מג'סטיק עומדים עופר שחם, מסומי ריינדרס ושה ראבי הצוות שהקים והוביל את קבוצת תכנון השבבים של גוגל לפני יותר מעשור ולאחר מכן את קבוצת תכנון השבבים של מטא עם רקורד מוכח של פיתוח שבבים פורצי דרך, רק מחזקת את התחושה שמדובר בצוות רציני שיודע לא רק להבטיח אלא גם לקיים.

האם מג'סטיק תעמוד בציפיות? מוקדם לקבוע. אבל דבר אחד בטוח: אם היא תצליח, היא לא רק תפתור בעיה טכנית – היא תפתח את הדלת לעידן חדש של בינה מלאכותית, חכמה יותר, מהירה יותר, וירוקה יותר.

וזה, בלי ספק, משהו ששווה לזכור.

הפוסט מג'סטיק לאבס רוצה לשבור את קיר הזיכרון ולפתוח עידן חדש בבינה המלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הטכנולוגיה שפיתחה RAAAM הוצגה לראשונה ע"י רוברט גיטרמן, מנכ"ל החברה כבר בכנס התעשיה ChipEx2024. מדובר בטכנולוגיה חדשנית בשם GCRAM  המאפשרת הקטנה של עד 50% בגודל הזיכרון וצריכת הספק נמוכה פי 10 בהשוואה לטכנולוגיות SRAM הקיימות. פתרון זה נועד לתת מענה לצורך הגובר בזיכרון על שבב עבור שבבים מתקדמים בתחומי הבינה המלאכותית, רכבים אוטונומיים, וחוות שרתים.

החברה מתכננת להשתמש בכסף שגייסה להשלמת הפיתוח של הטכנולוגיה במספר תהליכי ייצור מתקדמים ולהעביר את המוצר לייצור המוני. סך ההשקעות בחברה עומד כעת על יותר מ-24 מיליון דולר, כולל מענק יוקרתי מהרשות האירופאית לחדשנות במסגרת תוכנית EIC Accelerator .

חברת RAAAM הוקמה בשנת 2021 על ידי אלכסנדר פיש ואדם תימן שני פרופסורים מאונב' בר אילן וכן רוברט גיטרמן ואנדראס בורג. הטכמולוגיה שפיתחה מבוססת על מחקר מדעי פורץ דרך המשותף לחוקרים מאוניברסיטת בר-אילן ואוניברסיטת EPFL בשוויץ.

 לדברי גיטרמן: "הטכנולוגיה שלנו מאפשרת את המשך המזעור של זיכרונות על שבב, ומספקת פתרון קריטי לשיפור ביצועי שבבים עתידיים".

הפוסט חברת RAAAM גייסה 17.5 מיליון דולר בסבב A במטרה לקדם את טכנולוגיית הזיכרון החדשנית שלה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הסימפוזיון, הנערך תחת הכותרת "Powering the Smart Edge – Enabling what’s next",  מיועד למהנדסי VLSI  , ארכיטקטים של מערכות, מפתחי שבבים, אנשי תוכנה ושותפים טכנולוגיים. מטרת האירוע היא להציג את הדרכים בהן טכנולוגיות IP בתחומי הבינה המלאכותית, החישה והקישוריות האלחוטית משתלבות בעיצוב שבבי העתיד.

בין הנושאים המרכזיים שיידונו:

• עיבוד בינה מלאכותית בקצה עבור שווקים צרכניים, תעשייתיים ותשתיתיים
• סטנדרטים חדשים בקישוריות אלחוטית: Bluetooth HDT, Wi-Fi 7, UWB, 5G/6G
• הרצאות טכניות, הדגמות חיות ותובנות ממובילי דעה באקדמיה ובתעשייה

בין המרצים הבולטים:

• צביקה גולצמן, סגן ראש התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית ברשות החדשנות, בהרצאה על אתגרי תעשיית השבבים בישראל
• פרופ’ ניר שלזינגר מאוניברסיטת בן-גוריון, בהרצאה על למידה עמוקה מבוססת מודלים בעיבוד אותות ותקשורת

האירוע יכלול שני מסלולים מקבילים בשעות אחר הצהריים: מסלול בינה מלאכותית ומסלול קישוריות אלחוטית, עם הרצאות בנושאים כגון Scalable NPU ותקשורת לוויינית.

האירוע מיועד לסטארטאפים, מהנדסים ואנשי טכנולוגיה בתחום השבבים והמערכות החכמות, ומהווה הזדמנות ייחודית למפגש עם ידע ברמה עולמית ובהובלה מקומית.

הארוע יתקיים ביום שלישי, 28 באוקטובר 2025 במלון דן אכדיה, הרצליה

 ההרשמה פתוחה (מספר המקומות מוגבל) – [לחצו כאן להרשמה]

הפוסט סימפוזיון הטכנולוגיה של סיוה ייפתח השנה ב- 28/10 בישראל הופיע לראשונה ב-Chiportal.

שוק האחסון והזיכרון העולמי ניצב בפני טלטלה חדשה. פואה חיין־סנג (Pua Khein-Seng), מנכ"ל חברת Phison Electronics, טען בראיון למגזין הטכנולוגי CommonWealth הטייוואני כי המחסור ב־NAND, הצפוי להתחיל ב־2026, עלול להימשך עשר שנים. לדבריו, השוק נכנס ל"סופר־סייקל" חדש שעתיד לשנות את פני תעשיית האחסון.

סיבות למחסור ארוך טווח

פואה הסביר כי במשך שנים יצרני זיכרון השקיעו בהרחבת קווי הייצור, מה שהוביל לנפילת מחירים ולחוסר יכולת להחזיר השקעות. מאז 2019–2020 ההשקעות ירדו בצורה חדה, וב־2023 חברות כמו Micron ו־SK Hynix העבירו חלק גדול מההון להשקעות ב־HBM, זיכרון רווחי יותר עבור אימוני בינה מלאכותית, מה שהותיר את תחום ה־NAND מוזנח יחסית.

התוצאה: היצע מוגבל בדיוק בתקופה שבה הביקוש נוסק – בעיקר בגלל הבום של מרכזי הנתונים לאינטליגנציה מלאכותית.

ביקוש מונע בינה מלאכותית

בעוד ש־HBM (זיכרון DRAM עתיר־רוחב־פס) שימש בעיקר לאימון מודלים, כעת, כשהמודלים מתבגרים, הדגש עובר ל־inference – השלב שבו יש לשרת מיליארדי משתמשים, לאמן מחדש מודלים על בסיס נתונים חדשים ולאחסן כמויות עצומות של מידע. כאן נכנס ה־NAND, שמספק פתרונות אחסון בקנה מידה עצום.

פואה טוען כי מרכזי נתונים אינם יכולים להסתמך על GPU בלבד: "כדי להרוויח כסף, צריך משתמשים. משתמשים מייצרים נתונים. הנתונים צריכים להישמר. לכן מרכזי נתונים ימשיכו להתרחב סביב האחסון – זה התפקיד הבסיסי שלהם".

מ־HDD ל־SSD – שינוי מאזן הכוחות

התחזיות מצביעות על ירידת מחירי SSD כך שיתקרבו למחירי HDD בתוך חמש עד שמונה שנים. במקביל, זמני האספקה של דיסקים קשיחים מתארכים לעד שנה, מה שמאיץ את המעבר לאחסון מבוסס SSD.

ב־2020 היחס בין SSD ל־HDD במרכזי נתונים עמד על חד־ספרתי מול מעל 90%. כיום מדובר כבר על 20% לעומת 80%, והחזון של פואה הוא הגעה ל־80%–100% SSD בעשור הקרוב.

השלכות על השוק הפיננסי

בנקים גדולים, בהם Morgan Stanley, מתחילים להזהיר משקיעים מפני "סופר־סייקל" צפוי בשוק הזיכרון, המשלב ביקוש ל־HBM ול־NAND. גם התחרות מול סין, שמתכננת להיכנס לשוק ה־HBM תוך שנתיים, צפויה להשפיע.

המשמעות: עשור של השקעות באחסון

לדברי פואה, השאלה האמיתית היא לא רק כמה יעלה הייצור, אלא כמה קיבולת חדשה תידרש כדי לתמוך במעבר מ־HDD ל־SSD, במקביל לבום בבינה המלאכותית. להערכתו, זה מה שיבטיח את המשך עוצמתו של ה־NAND בעשר השנים הקרובות.

הפוסט מנכ"ל Phison: המחסור ב־NAND יימשך עשור ויוביל ל"סופר־סייקל" חדש הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אינטל וחטיבת שירותי הענן של אמזון (AWS) מכריזות היום (ג') על זמינות כללית של Amazon EC2 R8i, דור חדש של שירותי ענן המיועד למשימות התובעניות ביותר. השירותים החדשים הם הראשונים המבוססים על מעבדי Intel Xeon 6 עם ליבות ביצועים (P-cores) ומספקים שדרוג בביצועים עבור לקוחות אסטרטגיים.

עד כה, ארגונים שהיו צריכים לעבד כמויות אדירות של מידע בזמן אמת נאלצו להסתמך על תשתיות יקרות ומורכבות. שירותי R8i החדשים מאפשרים כעת להריץ את אותן משימות בענן, ביעילות גבוהה יותר ועם גמישות תפעולית. המשמעות המעשית עבור לקוחות היא היכולת לעבד עסקאות בזמן אמת, לספק המלצות תוכן מותאמות אישית באופן מיידי ולהריץ מודלים לניתוח נתונים גנטיים במהירות שעד כה הייתה נחלתם של מחשבי על בלבד.

שירותי R8i מספקים יחס עלות ביצועים טוב יותר ב-15%, וחשוב מכך, האצה של עד 60% ביישומים קריטיים כמו שרתי Web ו-40% במודלים של בינה מלאכותית לעומת שירותי R7i המבוססים על מעבדי Xeon מהדור הרביעי.

שירותי EC2 (Elastic Compute Cloud) הם ליבת תשתית הענן של AWS, ומאפשרים ללקוחות "לשכור" שרתים וירטואליים בהתאם לצורכיהם, במקום לרכוש ולתחזק חומרה פיזית. השירותים מחולקים ל"משפחות" המותאמות למשימות שונות: משפחה אחת מיועדת למשימות חישוב כלליות, אחרת לאחסון, וכן הלאה. סדרת R, שאליה משתייכים שירותי R8i החדשים, תוכננה במיוחד למשימות עתירות זיכרון (Memory Optimized). אלו יישומים שבהם צוואר הבקבוק אינו כוח העיבוד של המעבד, אלא המהירות והיכולת לגשת לכמויות גדולות של נתונים המאוחסנים בזיכרון ה-RAM, כמו בסיסי נתונים, מערכות אנליטיקה ומטמון (caching).

"השקת שירותי EC2 מהדור השמיני המונעים על ידי Intel Xeon 6 היא רגע מכונן בשותפות שלנו עם AWS", אמר רונאק סינגל, עמית בכיר באינטל. "לא מדובר רק באימוץ של מעבד חדש, אלא בתוצר של הנדסה משותפת ועמוקה. יחד, בנינו תשתית המאיצה AI, משפרת דרמטית את ביצועי הזיכרון ומפשטת את הפריסה, ומסייעת ללקוחות להגיע לתובנות מהירות יותר ולהחזר השקעה חזק וברור".

השיפורים הטכנולוגיים המרכזיים

קפיצת הדרך בביצועים נובעת ממספר חידושים ארכיטקטוניים במעבדי Xeon 6:

• רוחב פס הזיכרון גבוה פי 2.5 בהשוואה לדור הקודם (R7i), בזכות תמיכה בזיכרון DDR5 במהירות של עד 7200 MT/s. שיפור זה קריטי עבור בסיסי נתונים בזיכרון ומערכות אנליטיקה.
• המעבדים כוללים את מאיץ Intel AMX, רכיב חומרה ייעודי לחישובי AI המובנה בליבה, שמפותח בישראל. הוא מאפשר להאיץ פי שניים משימות כמו מודלים של המלצות ומייתר במקרים רבים את הצורך במאיצים גרפיים (GPUs) חיצוניים.
• לראשונה, AWS מציעה שרתים וירטואליים עם עד 384 vCPUs ו-3TB זיכרון – גודל כפול מהדור הקודם. יכולת זו מאפשרת לארגונים להעביר לענן גם מערכות ליבה מונוליטיות שעד היום נותרו במרכזי הנתונים המקומיים.

"הלקוחות שלנו מצפים שהתשתית שלהם תהיה תמיד צעד אחד לפני הצרכים של העסק", אמר נישאנט מהטה, סגן נשיא לניהול מוצר EC2 ב-AWS. "בזכות שיתוף הפעולה עם אינטל, אנחנו מספקים להם בדיוק את זה: קפיצת דרך בביצועים שמאפשרת להם לחדש מהר יותר, ובמקביל לייעל עלויות".

הפוסט אינטל ו-AWS  מטיסות את מהירות הזיכרון בענן פי 2.5 הופיע לראשונה ב-Chiportal.

במפגש בכירי תעשיית השבבים במסגרת כנס ChipEx2025, הציג קובי חנוך, מנכ"ל וויביט ננו, סקירה מעמיקה של עתיד הזיכרונות הבלתי־נדיפים (NVM) והטמעתם במערכות על־שבב (SoC).

“חנוך פתח בהצגת המגבלות האופייניות לטכנולוגיית פלאש המובנית, לרבות מהירות גישה נמוכה, צריכת הספק גבוה, עמידות מוגבלת בטמפרטורות קיצוניות וקושי בסקלאביליות מתחת ל-28 ננומטר, והסביר מדוע המעבר לפתרונות אלטרנטיביים הפך לנחוץ בתכנון שבבים מודרניים.”

בהמשך, הציג חנוך סיכום קצר של ניסיונות העבר והכשלונות הטכנולוגיים שאפיינו ויכוחים בתחילת שנות האלפיים סביב מחליפי פלאש, כגון FeRAM, PCM, MRAM ו-3D XPoint.

“אף ש-MRAM הגיע לייצור סדרתי דרך חברות כמו Everspin, העלויות הגבוהות והרגישות לשדות מגנטיים הגבילו את אימוצו. בשנים האחרונות צבר תאוצה פתרון ה-RERAM (Resistive RAM), אשר מציע עלות ייצור נמוכה משמעותית, עמידות עד 150 °C ומחזורי כתיבה של יותר מ-100,000.”

חנוך תיאר את עקרון הפעולה הפשוט יחסית של RERAM ומיקד ארבעה תחומי יישום בולטים: מוצרי צריכה עם ניהול הספק חכם, רכבים בתהליכים מתקדמים, בינה מלאכותית בקצה ונוירומורפיקה.

“שילוב RERAM מאפשר למקם את הזיכרון בסמוך למעגלים האנלוגיים ללא פגיעה בתפקודם, ובכך לייעל עלויות ולצמצם את מספר השבבים הנדרש במערכת.”

בסיום, הציג חנוך את מסלול ההטמעה של וויביט ננו בשיתוף LETI בצרפת, SkyWater בארה"ב ו-BB Hi-Tech, כולל שבבים תפקודיים ב-22 ננומטר ותעודות AEC-Q100.

חנוך סיכם: “וויביט ננו עומדת כספקית העצמאית היחידה של טכנולוגיית RERAM המוכנה לייצור סדרתי, וצפויה להניע מהפכה בזיכרונות בלתי-נדיפים, שתעצים יכולות עיבוד, תפחית צריכת הספק ותייעל עלויות ביישומים מתקדמים.”

הפוסט ReRAM – העתיד של הזיכרונות הבלתי־נדיפים במערכות על־שבב הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חברת Cadence (קיידנס) השיקה פתרון זיכרון חדש מסוג DDR5 12.8Gbps MRDIMM Gen2 IP, המיועד לשימוש במרכזי נתונים וביישומי בינה מלאכותית. הפתרון משלב בקר (controller) ורכיב PHY בארכיטקטורה אחת, ומבוסס על תהליך הייצור TSMC N3P. מדובר במימוש מסחרי ראשון מסוגו לזיכרון מסוג MRDIMM במהירות 12.8Gbps, המכוון לשוק הצומח של מערכות SoC וצ'יפלטים עתירי ביצועים.

הפתרון החדש מותאם לעומסי עבודה גוברים בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בענן ובארגונים, ודורש רוחב פס משופר, צפיפות זיכרון גבוהה ואמינות תפעולית. לדברי קיידנס, מדובר בשדרוג משמעותי לעומת רכיבי DDR5 סטנדרטיים, שהמהירות המרבית שלהם עומדת על 6400Mbps – כלומר, הכפלת קצב ההעברה.

המערכת כוללת תכונות RAS (אמינות, זמינות ותחזוקה) וכן מנגנוני הצפנה בהשהיה נמוכה. היא נבדקה ואומתה בשילוב MRDIMM מדור שני (Gen2) ומודולים של Montage Technology, המבוססים על שבבי MRCD02/MDB02. בנוסף, הזיכרון נבדק עם DRAM של חברת Micron מהדור 1-gamma.

לדברי פראבין ויידיאנאתן ממיקרון, השילוב בין זיכרון DRAM של החברה לפתרון ה-DDR5 של קיידנס מספק את הבסיס להפעלת יישומי AI ולמידה חישובית עתירי משאבים. גם סטיבן טאי מ-Montage Technology התייחס לשיתוף הפעולה, והדגיש את ההתאמה לשרתים מהדור הבא.

מערכת הזיכרון נועדה להשתלב בתהליכי תכנון SoC וצ'יפלטים מתקדמים, עם אפשרויות גמישות למיקום רכיבים (floorplanning) והתאמה לפי צרכים שונים של צריכת חשמל וביצועים. לדברי בויד פלפס, סמנכ"ל בקיידנס, הפתרון נותן מענה לדרישות השוק במונחי ביצועים ותכנון ארכיטקטוני.

פתרון ה-DDR5 של קיידנס אומת בשילוב עם כלי Verification IP של החברה, במטרה לאפשר תהליך אימות מהיר של מערכות SoC. המערכת כוללת גם כלי System Performance Analyzer המאפשר למדוד ביצועים ברמת המערכת הכוללת.

לדברי החוקרים והמהנדסים המעורבים, השילוב בין תכנון חומרה, אימות מהיר ובחינה בזמן אמת מספק מסלול ישים למימוש מערכות AI מתקדמות, תוך שמירה על יעילות תכנון ודיוק ביצוע.

הפוסט קיידנס משיקה פתרון זיכרון חדש ליישומי בינה מלאכותית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מפתחת טכנולוגיות הזיכרון וויביט ננו (ASX: WBT) ויצרנית השבבים הדרום-קוריאנית DB HiTek (DBH) ידגימו את השבב הראשון בטכנולוגייתBipolar-CMOS-DMOS  (BCD) המבוסס על טכנולוגיית הזיכרון ההתנגדותי של וויביט. השבב הראשון יוצג ב-6 במאי בנירנברג בגרמניה במסגרת תערוכת PCIM 2025. מדובר באחת התערוכות הגדולות של תעשיית השבבים באירופה, בה מוצגים מוצרים חדשניים בתעשייה.   

DBH היא מיצרניות השבבים הגדולות בעולם, ומתמחה בשבבים אנלוגיים וניהול צריכת הספק, חיישני הדמיה, ואותות מעורבים. וויביט חתמה על הסכם עם DBH באוקטובר 2023 לשילוב טכנולוגיית הזיכרון ההתנגדותי שפיתחה בשבבים של DBH בתהליך ייצור של 130 ננומטר – המתאים לשבבים אנלוגיים, אותות מעורבים וניהול צריכת הספק (PMIC) המיועדים בין השאר למוצרי צריכה אלקטרוניים ומכשירי IoT ביתיים ותעשייתיים. כמו-כן, DBH תוכל ליישם את הטכנולוגיה של וויביט גם בתהליכי ייצור נוספים עבור לקוחותיה תמורת רישיון שימוש נוסף.

התקדמות לשלב הייצור

הדגמת השבב החדש מהווה התקדמות לקראת שלב הכשרת ההטמעה (qualification), הצפוי בהמשך השנה, ובעקבותיו שלב הייצור של שבבים בטכנולוגיית BCD. טכנולוגיית הזיכרון ההתנגדותי של וויביט מתאפיינת בצריכת הספק נמוכה, עמידות בטמפרטורות גבוהות, הטמעה מהירה ופשוטה בתהליכי ייצור קיימים ועלויות ייצור נמוכות משמעותית. יתרונות אלה משתלבים היטב בתהליך ייצור מסוג BCD ועונים על הצרכים והדרישות של ניהול צריכת הספק חכם במגוון שווקים. וויביט ציינה, כי לקוחות DBH יכולים כבר עתה לתכנן שבבים המבוססים על טכנולוגיית הזיכרון שפיתחה.  

הדגמת השבב בתערוכה בנינרברג כוללת גם זיהוי מחוות מבוסס בינה מלאכותית, יישום שפותח בשיתוף פעולה עם Nanoveu האוסטרלית.  

טכנולוגיית זיכרון חדשנית

מנכ״ל וויביט, קובי חנוך, אמר: ״שיתוף הפעולה עם DBH, שהיא מיצרניות השבבים המובילות בעולם בתחום האותות המעורבים וצריכת ההספק, נמשך במלוא הקצב ואנו מתקדמים לקראת ייצור שבבי BCD בגאומטריית 130 ננומטר המבוססים על טכנולוגיית הזיכרון ההתנגדותי שלנו. הדגמה זו תספק מבט ראשון לטכנולוגיה שלנו ויתרונותיה במגוון מוצרים״.  

מנכ״ל DBH, קי סאוג צ׳ו, הוסיף: ״הזיכרון ההתנגדותי של וויביט מספק פתרון זול ובעל עמידות גבוהה לזיכרון בלתי נדיף בשבבי BCD של 130 ננומטר. הצגת היתרונות של טכנולוגיה חדשנית זו המשולבת בשבבים שלנו בפני מתכנני שבבים בתערוכת PCIM מהווה חלק מהרחבת נוכחותנו בשוק האירופי הצומח״.   

הפוסט וויביט מתקדמת לקראת שלב הייצור: יצרנית השבבים הדרום-קוריאנית DB HiTek תציג שבבים המבוססים על טכנולוגיית הזיכרון ההתנגדותי הופיע לראשונה ב-Chiportal.

לאחר תהליך רכישה שנמשך קרוב לארבע שנים, אינטל וקבוצת SK hynix הקוריאנית השלימו השבוע את עסקת הענק למכירת חטיבת זיכרונות הפלאש (NAND) של אינטל. אינטל קיבלה תשלום סופי של 1.9 מיליארד דולר, בעוד ש-SK hynix קיבלה לידיה את הקניין הרוחני, תשתיות המו"פ ואת צוותי המומחים שעסקו בטכנולוגיית ה-NAND של אינטל.

העסקה, שהיקפה הכולל עומד על כ-8.85 מיליארד דולר, התבצעה בשני שלבים: השלב הראשון הושלם כבר בשנת 2021, וכלל העברת פעילות כונני ה-SSD של אינטל ומפעל הייצור בדאליין שבסין. עם סיום שלב זה, הוקמה החברה Solidigm שפועלת תחת SK hynix ומתמקדת בשוק האחסון הארגוני.

אולם שלב זה לא כלל את הקניין הרוחני, תשתיות המו"פ והעובדים הקריטיים של אינטל בתחום ה-NAND, אשר נשארו בשליטתה. מצב זה הגביל את יכולת שיתוף הפעולה בין Solidigm ל-SK hynix בתכנון ופיתוח מוצרים משותפים. כעת, עם סיום השלב השני, הועברו כלל הזכויות והמשאבים – מה שמאפשר איחוד מלא של המאמצים והטכנולוגיות.

על פי דיווח של אינטל לרשות ניירות הערך האמריקנית (SEC), התמורה הסופית עמדה על 1.9 מיליארד דולר – סכום נמוך מעט מהסכום המקורי שתוכנן (2.24 מיליארד דולר). אינטל ציינה כי העסקה "תחזק את המאזן הפיננסי של החברה ותשפר את הגמישות הכלכלית שלה."

אחת הסוגיות הטכנולוגיות המרכזיות שנוצרו בעקבות הרכישה היא ההבדל בין טכנולוגיות ייצור ה-NAND של שתי החברות: אינטל השתמשה בשיטת floating gate, בעוד SK hynix מתמקדת בטכנולוגיית charge trap flash (CTF). Solidigm ממשיכה כיום לייצר כוננים מבוססי floating gate – כולל כונני QLC מתקדמים – אך ייתכן שבעתיד תנסה SK hynix לאחד את קווי הייצור סביב טכנולוגיה אחת, לשם יעילות תפעולית.

השלמת הרכישה גם מסמלת את סיום ההסכם שאפשר לאינטל להמשיך ולייצר פרוסות NAND במפעל של SK hynix בדאליין.

בכך, מסתיימת עסקה אסטרטגית שחיזקה את מעמדה של SK hynix בשוק האחסון הארגוני – שוק הצומח במהירות עם הביקוש ההולך וגובר לעיבוד וניתוח נתונים בהיקפים עצומים.

הפוסט אינטל ו-SK hynix השלימו את עסקת ה-NAND: אינטל קיבלה 1.9 מיליארד ד', SK hynix קיבלה קניין רוחני ועובדים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

חוקרים בפקולטה למדעי המחשב ע"ש טאוב פיתחו שיטה מבוססת AI המאיצה בשלושה סדרי גודל את מהירות שליפת המידע ממאגרי נתונים מבוססי DNA ומשפרת באופן משמעותי את הדיוק. צוות החוקרים כלל את הדוקטורנט עומר צברי, ד"ר דניאלה בר-לב, ד"ר איתי אור, פרופ' איתן יעקבי ופרופ' טובי עציון. 

אחסון מידע ב-DNA הוא תחום מחקר חדש ומבטיח, שעיקרו – שימוש ב-DNA כפלטפורמה לאחסון מידע. ל-DNA יתרונות משמעותיים כמערכת אחסון מידע, ובהם שימור המידע לטווחי זמן עצומים; הפחתה דרמטית בעלויות האנרגטיות והכלכליות ובפגיעה בסביבה; וזינוק בצפיפות המידע, שמשמעותו מזעור דרמטי של נפח האחסון.

בהקשר של "חיי המדף" של המידע – ב-2013 הצליחו חוקרים מדנמרק להפיק DNA מעצם של סוס שחי לפני 700,000 שנה. ב-2021 הצליח צוות בין-לאומי להפיק DNA של ממותות שחיו לפני יותר ממיליון שנה. לשם השוואה, אורך החיים של דיסק מגנטי, כמו אלה המשמשים בחוות שרתים, נמדד בשנים או לכל היותר בעשורים בודדים. לכן ברורה קפיצת הענק הצפויה באחסון ארוך טווח.

בהקשר הכלכלי והאנרגטי ראוי לציין כי ה"ענן", המספק לנו את רוב שירותי המחשוב, מבוסס על חוות שרתים הצורכות כיום כ-3% מצריכת החשמל העולמית ופולטות כ-2% מסך פליטות הפחמן. מאחר שכמות המידע גדלה באופן מעריכי, ברור שהנזק הסביבתי הצפוי מהמשך השימוש בטכנולוגיות הקיימות עתיד לגדול בהתמדה.

באשר לצפיפות המידע – צפיפות המידע ב-DNA גדולה עד פי מאה מיליון בערך מזו של אחסון דיגיטלי. פירוש הדבר הוא כי פוטנציאלית, על כל יחידת נפח המחזיקה כיום 1 מגה-בייט נוכל לאחסן עד 100 טרה-בייט.

DNA היא מולקולה שמורכבת מרצף של תרכובות אורגניות הקרויות נוקלאוטידים. אלה מתחלקים לארבעה סוגים המסומנים באותיות T, G, C, A. בהתאם לכך, אם במחשוב המסורתי מיוצג המידע על ידי שתי ספרות בלבד – 0 ו-1 – הרי שאחסון ב-DNA מבוסס על רצפים של ארבע אותיות, מה שמגדיל דרמטית את מספר הצירופים האפשריים.

כדי לכתוב (לאחסן) את המידע בטכנולוגיה זו דרושה סינתזה (DNA Synthesis) – יצירה של מולקולות DNA לפי הרצף שמקודד את המידע; וכדי לקרוא את המידע נדרש ריצוף (DNA sequencing).

פיתוח טכנולוגיית אחסון ב-DNA מלווה באתגרים טכנולוגיים רבים. ראשית, גם הסינתזה וגם הריצוף הם תהליכים ארוכים ורועשים המכניסים שגיאות במידע שנוצר. אלה הן בעיקר שגיאות הסרה, הוספה והחלפה (Insertion/Deletion/Substitution). בנוסף, עקב מגבלותיו של תהליך הסינתזה נוצרים במהלכו עותקים רבים לכל אחת ממולקולות ה-DNA המקודדות את המידע. אלה נשמרים יחד, ללא סדר, בכלי אחסון המהווה את מערכת הזיכרון. במהלך הריצוף מתקבלים עותקים שגויים רבים של מולקולות אלה; מרביתם מכילים שגיאות וחלקם אף נעלמים לגמרי. המחקר הנוכחי מציג פתרון חישובי כולל לאחזור המידע ולתיקון השגיאות במערכות מורכבות אלה, זאת באמצעות אלגוריתמים ושיטות חדשניות לקידוד המידע ולאחזורו. באמצעות ניסויים מראים החוקרים כי הפתרון שפיתחו מאפשר לקצר את משך אחזור המידע וקריאתו מימים שלמים ל-10 דקות.

השיטה שפיתחו חוקרי הטכניון, DNAformer, מורכבת ממודל AI שאומן על בסיס דאטה סימולטיבי (שיוצר באמצעות סימולטור שפותח בטכניון) כך שיידע לשחזר רצפי DNA על בסיס עותקים שגויים שלהם. בנוסף, השיטה מכילה גם קוד לתיקון-שגיאות ייעודי וייחודי ל-DNA, ששומר את המידע בצורה עמידה בפני שגיאות. מעל כל זה פותח מנגנון בטיחות נוסף, שיודע לזהות רצפי DNA רועשים במיוחד ולהפעיל עליהם כלים אלגוריתמיים חזקים בצורה יעילה. בסוף התהליך, הכול מומר חזרה למידע דיגיטלי.

השיטה החדשה שהציגו החוקרים מאפשרת קריאה של 100 מגה-בייט של מידע במהירות גדולה פי 3,200 מזו של השיטה המדויקת ביותר שהייתה קיימת עד כה, ללא אובדן דיוק. בהשוואה לשיטות אחרות שנחשבו מהירות עד לפיתוח זה, השיטה החדשה מציגה שיפור דיוק של עד 40% בנוסף לשיפור זמנים ניכר. יכולות אלו הודגמו על מידע בנפח 3.1 מגה-בייט, שכלל תמונת סטילס צבעונית, קטע קול שאורכו 24 שניות, המציג את דבריו של האסטרונאוט ניל ארמסטרונג על הירח, וטקסט כתוב על מעלותיו של ה-DNA כשיטת אחסון מבטיחה. [כאן]

החוקרים מתכוונים לפתח על בסיסDNAformer  גרסאות המותאמות לצרכים שונים. הם מסבירים גם כי הטכנולוגיה שפיתחו היא סקליבילית ואדפטיבלית, כלומר אפשר יהיה להתאים אותה לכמויות מידע גדולות מאוד המתאימות לצורכי השוק ולטכנולוגיות סינתוז וריצוף עתידיות. 

המחקר נתמך על ידי הנציבות האירופית למחקר (מענק ERC), על ידי הרשות האירופית לחדשנות (מענק EIC, פרוייקט DiDAX) וכן על ידי הקרן הלאומית למדע (ISF).

הפוסט חוקרים בטכניון פיתחו טכנולוגיה לקידוד, שחזור וקריאה מהירה של מידע המאוחסן ב-DNA הופיע לראשונה ב-Chiportal.