Intel, Nvidia, AMD începe o „luptă completă”

Competiția pentru „Reboot” în domeniul GPU
În domeniul calculelor eterogene, GPU se poate spune că este „muniția” pe care trebuie să se bazeze.

Ca unul dintre cei mai mari beneficiari conduși de epoca eterogenă și aplicațiile emergente, cu îmbunătățirea continuă a cerințelor de performanță de calcul și a cerințelor de performanță AI în domeniile serverelor, automobilelor, inteligenței artificiale și calculului Edge, GPU se bazează pe propriile lor avantaje în procesarea paralelă și calcule generale. Avantajele avansează în pas, iar piața poate continua să crească rapid.

Conform cercetărilor de piață verificate, piața globală a GPU este în valoare de 25,41 miliarde USD în 2020 și este de așteptat să ajungă la 185,31 miliarde dolari în 2027, cu o rată medie de creștere anuală de 32,82%.

În prezent, GPU-urile sunt utilizate pe scară largă în PC-uri, jocuri, centre de date, calcule de înaltă performanță, mașini inteligente și alte câmpuri. Este demn de remarcat faptul că jocurile și PC-urile sunt principalele sale câmpuri de luptă tradiționale, în timp ce centrele de date, calculul de înaltă performanță și mașinile inteligente vor deveni motoare noi pentru creșterea GPU, iar aplicațiile diferite au cerințe diferite pentru GPU.

Se înțelege că ideile de proiectare ale consolei de jocuri se concentrează pe îmbunătățirea experienței, concentrându -se pe optimizarea hardware -ului de către dezvoltatori, cum ar fi CPU și GPU și optimizarea software -ului, cum ar fi API -urile de bază. GPU -ul unui computer trebuie să echilibreze performanța, scalabilitatea și eficiența energetică. Există în principal două tipuri de GPU -uri integrate și GPU -uri independente. Cea mai mare parte a GPU -urilor integrate au fost integrate cu CPU ca SOCS, în timp ce GPU -urile independente folosește în mare parte autobuzul PCIe pentru a comunica cu CPU în timp real. Din perspectiva calculelor și serverelor de înaltă performanță, GPU-urile au cerințe stricte pentru debitul rapid al volumelor mari de date, super stabilitate și funcționare pe termen lung; GPU-urile auto trebuie să îndeplinească certificările de reglementare auto, cum ar fi AEC-Q100, și să suporte API-uri grafice dedicate, iar tendința viitoare este că CPU-ul auto și GPU va forma SOC, de la dezvoltare distribuită la centralizată.

După ani de bătălii aprige, GPU global are un model oligopolistic. Nvidia este hegemonul absolut, urmat de AMD, dar după ce Intel se va întoarce pe câmpul de luptă GPU independent, echilibrul inițial va fi rupt.

Prin inovația tehnologică, extinderea scenariului, fuziunile extensionale și achizițiile și explorarea continuă a capacităților generale de calcul GPU bazate pe stiva de software CUDA, NVIDIA a devenit lider în domeniul GPU și conduce dezvoltarea globală a GPU. În anul fiscal 2022, Nvidia a avut un venit record de 26,91 miliarde dolari, în creștere cu 61% an de an.

Analizând structura de venituri din Nvidia, se poate constata că, beneficiind de cererea puternică pentru produsele de arhitectură ampere din Nvidia, jocurile a devenit cea mai mare forță motrice, iar piața centrelor de date are cea mai rapidă rată de creștere, atingând un nou nivel maxim de 10,61 miliarde USD ; Și deși afacerea auto a scăzut, va continua să crească în viitor. va continua să recolteze. Următorul său aspect este, de asemenea, plin de putere de foc: a fost lansată o nouă generație de GPU -uri desktop și GPU -uri laptop; Următoarea generație GPU Hopper GH100 CHIP pentru centrele de date sau mai mult de 140 de miliarde de tranzistoare va folosi designul modulului multi-cip (MCM) de 5 NM al TSMC. Și cipul de conducere autonomă de urmărire a noii generație ORIN este planificat să fie utilizat pentru producția în masă în 2022, iar puterea de calcul va ajunge la 254top. În prezent, a câștigat proiecte de la mai multe OEM-uri precum Weilai, Ideal, Volvo și Mercedes-Benz.

După „progres” în ultimii ani, AMD a stabilit ferm a doua poziție pe piața CPU și GPU. În ceea ce privește aspectul GPU, în 2022 AMD va extinde și mai mult piața de cărți grafice cu un nou GPU-uri de top, de rază medie și la nivel de intrare, cu un nou suport software AMD. În domeniul centrelor de date, AMD este, de asemenea, agresiv. Nu cu mult timp în urmă, a lansat cardul de accelerație Instinct MI200 bazat pe arhitectura GPU, dedicată HPC și AI Acceleration. Utilizează arhitectura ADNc de a doua generație (concepută pentru a optimiza sarcinile de lucru pentru calcularea centrelor de date), este primul multi-chip, primul GPU care acceptă 128 GB de memorie HBM2E și primul GPU din clasa Exascale (Exascale). De asemenea, a introdus un nou GPU pentru Centrul de date, următoarea generație Radeon Pro V620, concepută pentru a răspunde cererii crescânde de accelerare a GPU pentru aplicații cloud, sarcini de lucru 3D și multe altele.

Intel, care are un avantaj de vârf în domeniul GPU -urilor integrate, cum ar fi PCS, a continuat să se îmbunătățească de când și -a anunțat revenirea pe câmpul de luptă independent GPU în urmă cu câțiva ani. La sfârșitul anului 2020, Intel a debutat arhitectura XE GPU în ziua de arhitectură, microarhitectura XE pentru a se adresa nevoilor care variază de la graficele integrate/de intrare, până la centrul de date și calculul de înaltă performanță. În același timp, Intel a lansat primul său GPU Server Center Center, completând construcția cuprinzătoare a arhitecturii XPU „CPU+GPU+FPGA”.

În ziua de arhitectură 2021, Intel lansează două GPU -uri discrete. În ziua de investiții deținută nu cu mult timp în urmă, Intel a lansat două GPU -uri, unul pentru câmpul de jocuri și unul pentru centrul de date. În continuare, Intel a anunțat că Codul GPU al centrului de date, numit ATS-M, va fi lansat în trimestrul al treilea, care integrează mai multe nuclee XE, codificatoare hardware AV1, memorie GDDR6, unități de urmărire a razelor etc. și poate oferi 150 de trilioane de operații pe al doilea. . Nu numai că, pentru câmpul tradițional PC, Intel este, de asemenea, hotărât să câștige și a lansat cărțile grafice Arc Ruixuan Series pentru platformele de notebook și prima placă grafică din seria A3 pentru desktop - Ruixuan A380 GPU. Și, nu doar A380, seria Intel Sharp A5 și seria A7 cu performanțe mai mari vor fi, de asemenea, disponibile în această vară.

În câmpul GPU, unde fumul de praf de pușcă este peste tot, Intel, care este plin de putere de foc, poate contesta AMD și NVIDIA în toate direcțiile.

Calcul eterogen „de la mână”
Din punct de vedere direct, s -au format aproximativ „puzzle -uri” eterogene ale celor trei giganți Intel, Nvidia și AMD.

Printre acești trei giganți, combinația eterogenă a lui Intel este evident mai profundă. În ultimii cinci ani, Intel, care a stabilit un obiectiv de transformare „centrat pe date”, a continuat să-și îmbogățească aspectul în domeniul centrului de date prin fuziuni și achiziții, inclusiv achiziția de companii FPGA, Easic și ASIC de înaltă calitate , plus dezvoltarea GPU, IPU independentă, cipuri neuromorfice, cipuri de calcul cuantic și OneApi, un instrument software de programare unificat pentru cercetare și dezvoltare, oferă un model de programare de dezvoltare a aplicațiilor unificat și simplificat pentru calcule eterogene, inclusiv CPU, GPU, FPGA și alte altele acceleratoare și realizează un portofoliu de produse care acoperă mai multe arhitecturi.

Împreună cu extinderea recentă pe scară largă a strategiei IDM2.0, precum și o serie de acțiuni pentru a deschide x86 și a se alătura taberei RISC-V într-o manieră cu profil înalt, Intel are mai multe „cărți Trump” în epocă de izomerizare și este mai confortabil.

Din punctul de vedere al AMD, activitatea sa s -a concentrat de mult pe cele două zone de bază ale CPU și GPU, iar FPGA este cea mai mare neajuns. Cu toate acestea, după ce AMD a anunțat că a finalizat achiziția Xilinx într-o tranzacție cu toate stocurile, cu acumularea profundă a Xilinx în câmpurile FPGA, SOC programabile și ACAP, a furnizat AMD întărirea capacităților de calcul orizontale de cloud și margine. "Nutriție". Fuziunea AMD și Xilinx nu se va concentra doar pe îmbunătățirea competitivității generale a afacerii centrelor de date, dar va câștiga mai multe cipuri în epoca eterogenității centrelor de date.

După ce Pensando a fost achiziționat de AMD, înseamnă că AMD nu numai că a intrat oficial în domeniul DPU, dar a permis și afacerea AMD să acopere complet CPU, GPU, FPGA, DPU și a construit un „puzzle” de calcul complet complet.

Pentru a-și îndeplini ruta „GPU+CPU+DPU”, Nvidia a anunțat pentru prima dată achiziția ARM într-o manieră cu profil înalt, apoi a cheltuit 6,9 miliarde de dolari pentru a achiziționa producătorul de echipamente de rețea israeliene Mellanox pentru a furniza DPU. Deși achiziția ARM a fost în cele din urmă „nu a fost accident”, a investit foarte mult în dezvoltarea procesorului și a lansat oficial CPU-ul auto-dezvoltat pentru AI Centre de date și aplicații de calcul de înaltă performanță la Conferința GTC din 2021-bazată pe ARM Neoverse Architecture a Grației Chip. Conform acordului, NVIDIA a obținut licența de arhitectură de aproape 20 de ani a ARM, iar procesoarele bazate pe ARM poate fi dezvoltată prin intermediul IP-ului licențiat ARM în viitor.

Pentru Nvidia, cercetarea și dezvoltarea CPU GRACE are o semnificație de anvergură. Deoarece GPU trebuie să fie asociat cu operațiunea CPU, această mișcare nu va mai fi limitată în procesor, iar încrederea în sine și încrederea în sine a CPU vor face, de asemenea, mai evident integrarea eterogenă.

Față de un concurs cuprinzător, cei trei giganți au, de asemenea, diferite griji ascunse.

Potrivit analiștilor din industrie, AMD are nevoie, de asemenea, de timp pentru a digera și integra GPU+CPU+DPU+FPGA pentru a -și extinde capacitatea de a oferi soluții de lider pentru clienții cloud, întreprindere și margine; GPU -ul puternic bazat pe Nvidia se poate confrunta cu înfrângerea ASIC în domeniul accelerației centrelor de date în viitorul Intel este încă o companie ale cărei gene aparțin CPU, iar investiția în GPU trebuie să se potrivească cu creșterea procesorului, deci va fi o provocare uriașă de a face față cu conflictul de dezvoltare între CPU și GPU. În plus, sub bagheta IDM2.0, concentrarea investițiilor este inevitabil înclinată către producția avansată, iar modul de echilibrare a inovației și integrării resurselor de investiții ale XPU -urilor majore trebuie, de asemenea, cântărite cu atenție.

Trebuie subliniat faptul că, odată cu determinarea protocolului UCIE Chiplet, scala de proiectare poate fi crescută de mai multe ori, de exemplu, CPU, GPU și DPU pot fi extinse de n ori în paralel; Sau pentru a obține integrarea verticală, CPU+GPU+DPU poate fi combinat într-un singur cip super-eterogen sau o combinație de două.

Prin urmare, modul de a rula diferite sisteme în paralel și cum să interacționezi eficient și adaptiv va deveni o nouă provocare pentru giganți. Cine poate prelua conducerea în această privință, cine va mări câștigul viitor.

Factorii cheie care afectează modelul
După ce a atașat în luptă, confruntarea celor trei uriași va fi, de asemenea, plină de putere de foc.

Pe lângă faptul că face față inovației arhitecturale „XPU+”, construcției ecologice și testelor continue de execuție, trebuie spus că procesul și ambalajul sunt cheile pentru transformarea ideilor în produse reale pentru a obține un calcul super-eterogen.

Să vorbim mai întâi despre proces și despre factorii de productivitate conexi.

Fie că este vorba de CPU, GPU, DPU sau FPGA, toți sunt pionieri ai tehnologiei avansate. Dacă doriți să luptați împotriva unui grup de maeștri, utilizarea celei mai avansate tehnologii este rege.

Știrile recente arată că TSMC are dificultăți cu randamentul procesului de 3 nm. Dacă problema randamentului 3NM continuă, mulți clienți pot extinde utilizarea nodului procesului 5NM, afectând astfel transporturile de cipuri de clienți precum AMD, Intel și Nvidia.

Acest lucru face ca blocajele de aprovizionare cauzate de deficiențele de capacitate, unul dintre obstacolele cu care se confruntă. După cum a spus NVIDIA în raportul său de câștiguri, constrângerile viitoare de aprovizionare vor rămâne un vârf de cap, având în vedere deficitul global de capacitate de producție de cipuri și wafer. Se presupune că NVIDIA a plătit TSMC aproximativ 1,64 miliarde de dolari în al treilea trimestru din 2021 și va plăti 1,79 miliarde de dolari în primul trimestru din 2022, aducând întregul avans pe termen lung la 6,9 miliarde de dolari, mult mai mare decât ceea ce au plătit mai devreme.

Avantajul Intel față de Nvidia și AMD este activitatea sa de turnătorie în creștere. Deși tehnologia Intel nu a trecut încă prin 5 NM în Foundry, dacă urmează foaia de parcurs a tehnologiei, aceasta va fi la fel cu nivelul de turnătorie TSMC în 2025. Poate că, la acea vreme, Intel poate susține pe deplin propriul său design avansat de proces, devine mai confortabil În nivelul de integrare eterogen al X86, ARM și RISC-V și acordă prioritate furnizării în ceea ce privește garanția de capacitate. Semnificația profundă din spatele strategiei sale IDM 2.0 poate fi mai profundă decât imaginată.

În plus, calcularea eterogenă nu poate ocoli integrarea eterogenă și ambalajele avansate. Avansarea integrării eterogene și a tehnologiei avansate de ambalare face posibilă construirea de sisteme complexe într -un singur pachet, care poate satisface rapid consumul de energie, volumul și cerințele de performanță ale cipurilor în sisteme de calcul eterogene.

La nivelul avansat de ambalaje, se pare că Intel, ca IDM tradițional, pare să aibă mai multe avantaje, iar AMD a fost inițial un IDM, dar mai târziu a scos activitatea de fabricație a cipurilor, dar compania are încă genele de proces și ambalaje. AMD a avut un început de cap în ultimii ani, cu primul său pe piață și tehnologia de interconectare, bazându-se pe tehnologia de ambalare a generației următoare a companiei, 3D Stacked V-Cache. Și aici, Xilinx poate ajuta AMD, deoarece Xilinx a construit o serie de tehnologii de ambalare și interconectare de înaltă performanță pentru platforma sa FPGA adaptivă.

Pentru Nvidia, ca o fables pur, este ușor inferioară Intel și AMD în procesul și ambalarea integrării eterogene și depinde mai mult de parteneri nu numai în domeniul aplicațiilor de înaltă performanță, ci și în ceea ce privește procesul și ambalaj.

În schimb, Intel a avansat în mai multe moduri și a continuat să avanseze în co-EMIB, UCIE, FOVEROS, etc. În special în partea de ambalare 3D, Intel a lansat Foveros Direct, care realizează tranziția la legătura directă de la cupru la cupru și realizează gropi de bump sub 10 microni prin tehnologia HBI, permițând mai mult de 10 ori interconectarea între diferite cipuri. Și nu cu mult timp în urmă, cardul de accelerație de nivel superior Ponte Vecchio dezvoltat pentru supercomputarea, numărul tranzistoarelor integrate a depășit 100 de miliarde, folosind 5 procese de fabricație diferite și încapsulând până la 47 de unități diferite (țiglă) în interior, devenind un tehnologie. „Integratorul” tehnologiei de ambalare 3D și tehnologia de conectare la co-EMIB.

Conform datelor de la firma de consultanță Yole Developpement, producătorii de semiconductori vor cheltui aproximativ 11,9 miliarde de dolari în cheltuieli de capital în ambalaje avansate în 2021. Agenția a declarat Rata de creștere anuală de 19% până în 2027, când piața avansată de ambalaje va ajunge la 7,87 miliarde de dolari pe an.

Din acest punct de vedere, viitoarea competiție va fi, de asemenea, lansată pe deplin în inovație arhitecturală, tehnologie, ambalaje, etc. În aceste aspecte, cei trei giganți ar putea avea nevoie să acopere totul.