Intel, Nvidia, AMD запускає "повну битву"

Змагання за "перезавантаження" у полі GPU
У галузі гетерогенних обчислень, GPU можна сказати, що це "боєприпаси", на які потрібно покладатися.

Як один з найбільших бенефіціарів, керованих неоднорідною епохою та новими додатками, з постійним вдосконаленням обчислювальної потужності та вимогами до ефективності роботи в галузі серверів, автомобілів, штучного інтелекту та обчисленням GPU розраховується на власні переваги паралельною обробкою паралельною обробкою паралельною обробкою паралельною обробкою паралельно і загальні обчислення. Переваги просуваються за стрибками та межами, і ринок може продовжувати зростати.

Згідно з перевіреними дослідженнями ринку, глобальний ринок GPU коштує 25,41 млрд. Дол.

В даний час GPU широко використовуються в ПК, іграх, центрах обробки даних, високоефективних обчислювальних обчисленнях, розумних автомобілях та інших полях. Варто зазначити, що ігри та ПК є його традиційними основними полями битв, тоді як центри обробки даних, високопродуктивні обчислення та розумні машини стануть новими двигунами для зростання GPU, а різні програми мають різні вимоги до GPU.

Зрозуміло, що дизайнерські ідеї ігрових консолей зосереджуються на вдосконаленні досвіду, зосереджуючись на оптимізації обладнання розробників, таких як процесор та графічний процесор та оптимізація програмного забезпечення, такі як основні API. GPU ПК повинен збалансувати продуктивність, масштабованість та енергоефективність. В основному є два типи інтегрованих графічних процесорів та незалежних графічних процесорів. Більшість інтегрованих графічних процесорів були інтегровані з процесором як SOC, тоді як незалежні графічні процесори здебільшого використовують шину PCIE для спілкування з процесором у режимі реального часу. З точки зору високоефективних обчислень та серверів, GPU мають суворі вимоги до швидкої пропускної здатності великих обсягів даних, супер стійкості та довгострокової роботи; Автомобільні графічні процесори повинні відповідати автомобільним регуляторним сертифікатам, таким як AEC-Q100, та підтримувати спеціальні графічні API, а майбутня тенденція полягає в тому, що автомобільний процесор та графічний процесор формуватимуть SOC, від розподіленого до централізованого розвитку.

Після років жорстоких битв глобальний GPU має олігополістичну схему. NVIDIA - це абсолютний гегемон, за яким слідує AMD, але після повернення Intel на незалежне поле бою GPU, початковий баланс буде порушений.

Завдяки технологічним інноваціям, розширенню сценаріїв, розширенням злиття та поглинанням та постійним дослідженням загальних обчислювальних можливостей GPU на основі стека програмного забезпечення CUDA NVIDIA стала лідером у галузі GPU та веде глобальну розробку GPU. У фіскальному 2022 році NVIDIA мав рекордний дохід у розмірі 26,91 млрд. Дол. США, що на 61% більше року.

Дивлячись на структуру доходів NVIDIA, можна встановити, що, користуючись сильним попитом на продукцію архітектури Ampere Nvidia, ігри стали найбільшою рушійною силою, а ринок центрів обробки даних має найшвидший темп зростання, досягнувши нового максимуму в розмірі 10,61 мільярда доларів США в розмірі 10,61 мільярда доларів США ; І хоча автомобільний бізнес відмовився, він буде продовжувати зростати в майбутньому. продовжуватиме збирання врожаю. Наступна його макет також повна вогневої сили: запущено нове покоління робочих графічних процесорів та графічних процесорів для ноутбуків; Чіпа GPU HOPPER GH100 наступного покоління для центрів обробки даних або понад 140 мільярдів транзисторів використовуватимуть дизайн MCM Multi-Chip (MCM) TSMC. А автономний чіп з водінням наступного покоління планується використовувати для масового виробництва у 2022 році, а обчислювальна потужність досягне 254 т. В даний час він виграв проекти з декількох виробників виробників, таких як Weilai, Ideal, Volvo та Mercedes-Benz.

Після "прогресу" в останні роки AMD міцно створив другу позицію на ринку процесора та GPU. Що стосується макета GPU, у 2022 році AMD додатково розширить ринок відеокарти за допомогою нового GPU на вершині, середнього рівня та початкового рівня, за допомогою нової підтримки програмного забезпечення AMD. У галузі центрів обробки даних AMD також є агресивним. Не так давно він випустив карту прискорювача інстинкту MI200 на основі архітектури GPU, присвяченого прискоренню HPC та AI. Він використовує архітектуру кДНК другого покоління (розроблена для оптимізації обчислювальних навантажень центру обробки даних),-це перший мультипідйомник, перший графічний процесор, який підтримував 128 ГБ пам'яті HBM2E та перший графічний процесор exascale (exascale). Він також представив новий GPU для центру обробки даних, Radeon Pro V620 наступного покоління, розроблений для задоволення зростаючого попиту на прискорення GPU для хмарних додатків, 3D-навантажень тощо.

Intel, яка має передовий край у галузі інтегрованих графічних процесорів, таких як ПК, продовжує вдосконалюватися, оскільки кілька років тому оголосила про повернення на незалежне поле бою GPU. Наприкінці 2020 року Intel дебютував архітектурою GPU XE в день архітектури, мікроархітектура XE для вирішення потреб, починаючи від інтегрованої/вхідної графіки, потребує центру обробки даних та високопродуктивних обчислень. У той же час Intel випустив свій перший графічний процесор сервера центрів обробки даних, завершивши всебічну конструкцію гібридної архітектури XPU "CPU+GPU+FPGA".

У день архітектури 2021 року Intel запускає два дискретні графічні процесори. У день інвестицій, що відбувся недавно, Intel випустив два графічні процесори, один для ігрового поля та один для центру обробки даних. Далі Intel оголосив, що в третьому кварталі буде випущено код GPU Code названий GPU ATS-M, який інтегрує декілька ядер XE, апаратних кодерів AV1, пам’яті GDDR6, одиниць відстеження променів тощо, і може забезпечити 150 трильйонів операцій на наяву друге. . Мало того, що для традиційного поля ПК Intel також визначається перемогти, і запустила графічні картки серії Arc Ruixuan для ноутбуків та перша графічна карта серії A3 для настільних ПК - Ruixuan A380 GPU. І не лише серія A380, серія Intel Sharp A5 та серія A7 з більш високою продуктивністю також будуть доступні цього літа.

У полі GPU, де дим порох є скрізь, Intel, яка повна вогневої сили, може кинути виклик AMD та NVIDIA в усіх напрямках.

Гетерогенні обчислення "руки до руки"
З прямої точки зору, гетерогенні "головоломки" трьох гігантів Intel, Nvidia та AMD були складені грубо.

Серед цих трьох гігантів неоднорідне поєднання Intel, очевидно, є більш глибоким. За останні п’ять років Intel, яка встановила мету трансформації "орієнтованої на дані", продовжувала збагачувати свій макет у полі Центру обробки даних шляхом злиття та поглинання, включаючи придбання високоякісних компаній FPGA, EACIC та ASIC Плюс розробка незалежних GPU, IPU, нейроморфних мікросхем, квантових обчислювальних мікросхем та OneAPI, уніфікованого програмного забезпечення для досліджень та розробок, забезпечують уніфіковану та спрощену модель програмування додатків для неоднорідних обчислень, включаючи процесор, GPU, FPGA та інші прискорювачі та реалізуйте продуктовий портфель, що охоплює декілька архітектур.

У поєднанні з недавньою масштабною розширенням стратегії IDM2.0, а також низкою дій, що відкривають X86 та приєднатися до табору RISC-V гучним чином, Intel має більше "карток Трампа" в епоху ізомеризації і зручніше.

З точки зору AMD, його бізнес давно орієнтується на два основні сфери процесора та GPU, а FPGA - найбільший недолік. Однак, після того, як AMD оголосив, що завершив придбання Xilinx в рамках всебічної транзакції, з глибоким накопиченням Xilinx у полях FPGA, програмованих SOC та ACAP, він забезпечив AMD з зміцненням горизонтальних хмарних та крайових обчислювальних можливостей. "Харчування". Злиття AMD та XILINX не буде зосереджене лише на покращенні загальної конкурентоспроможності бізнесу Центру обробки даних, але й набути більше мікросхем в епоху неоднорідності центрів обробки даних.

Після того, як Pensando був придбаний AMD, це означає, що AMD не тільки офіційно увійшов у поле ДПУ, але й дозволив бізнесу AMD повністю покрити процесору, GPU, FPGA, DPU та побудував в основному повну обчислювальну силу "головоломку".

Для того, щоб виконати свій маршрут "GPU+CPU+DPU", NVIDIA спочатку оголосила про придбання ARM гучним способом, а потім витратив 6,9 мільярда доларів на придбання ізраїльського виробника мережевого обладнання Mellanox на постачання DPU. Незважаючи на те, що придбання ARM в кінцевому підсумку було "не випадково", воно значно інвестувало в розробку процесора та офіційно запустив свій саморозвинений процесор для AI центру обробки даних та високопродуктивних обчислювальних додатків на конференції GTC у 2021 році-на основі архітектури Arm Neoverse Arm Neoverse чіп Грейс. Згідно з угодою, NVIDIA отримала майже 20-річну архітектурну ліцензію ARM, а процесори на основі ARM можуть бути розроблені через IP-ліцензію IP в майбутньому.

Для NVIDIA дослідження та розробки процесора Грейс мають далекосяжне значення. Оскільки GPU потрібно відповідати операції процесора, цей крок більше не обмежить у процесорі, а самостійність та самостійність процесора також зроблять свою неоднорідну інтеграцію більш очевидною.

Зіткнувшись із всебічним змаганням, три гіганти також мають різні приховані турботи.

За словами галузевих аналітиків, AMD також потребує часу для перетравлення та інтеграції GPU+CPU+DPU+FPGA, щоб розширити свою здатність надавати провідні рішення для клієнтів Cloud, Enterprise та Edge; Сильно покладається GPU NVIDIA може зіткнутися з посяганням на асистенцію в галузі прискорення центрів обробки даних у майбутньому Intel все ще є компанією, гени якої належать до процесора, а інвестиції в GPU повинні відповідати зростанню процесора, тому це буде величезною проблемою вирішити з конфліктом розвитку між процесором та GPU. Крім того, під естафетою IDM2.0, фокус інвестицій неминуче нахилений до передового виробництва, і як збалансувати інновації та інтеграцію інвестиційних ресурсів основних XPU, також потрібно ретельно зважити.

Слід зазначити, що з визначенням протоколу UCIE Chiplet, шкали проектування можна збільшити кілька разів, наприклад, процесор, GPU та DPU можуть бути розширені N разів паралельно; або для досягнення вертикальної інтеграції, CPU+GPU+DPU можна поєднувати в супер-гетерогенному одному мікросхемі або комбінації двох.

Тому, як паралельно запускати різні системи та як ефективно та адаптивно взаємодіяти, стане новим викликом для гігантів. Хто може взяти на себе керівництво в цьому плані, хто збільшить майбутню перемогу.

Ключові фактори, що впливають на закономірність
Після повторного зв’язку до бою, розбір трьох гігантів також буде сповнений вогневої сили.

Окрім подолання архітектурних інновацій "XPU+", екологічної побудови та безперервних тестів виконання, слід сказати, що процес та упаковка-це ключі до перетворення ідей на фактичні продукти для досягнення супергайдогенних обчислень.

Поговоримо спочатку про процес та пов'язані з цим фактори продуктивності.

Будь то процесор, GPU, DPU або FPGA, всі вони є піонерами передових технологій. Якщо ви хочете боротися проти групи майстрів, використання найсучаснішої технології є королем.

Останні новини показують, що TSMC має труднощі зі своїм 3 -нм процесом процесу. Якщо проблема врожайності 3NM триває, багато клієнтів можуть розширити використання вузла 5NM Process, тим самим впливаючи на відправлення чіпів клієнтів, таких як AMD, Intel та Nvidia.

Це робить вузькі місця постачання, спричинені дефіцитом потужностей однією з перешкод, з якими вони стикаються. Як заявив NVIDIA у своєму звіті про прибутки, майбутні обмеження поставок залишатимуться головним вітром, враховуючи глобальний дефіцит виробничих потужностей CHIP та вафель. Як повідомляється, NVIDIA передплачував TSMC близько 1,64 мільярда доларів у третьому кварталі 2021 року і заплатить 1,79 мільярда доларів у першому кварталі 2022 року, принесучи весь довгостроковий порядок до 6,9 мільярда доларів, що значно вище, ніж вони платили раніше.

Перевага Intel перед Nvidia та AMD - це його зростаючий ливарний бізнес. Хоча технологія Intel ще не прорвалася через 5 нм у Foundry, якщо вона дотримується своєї технологічної дорожньої карти, вона буде нарівні з рівнем ливарного рівня TSMC у 2025 році. У гетерогенному рівні інтеграції X86, ARM та RISC-V та надайте пріоритет постачанню з точки зору гарантії потужностей. Глибокий сенс, що стоїть за його стратегією IDM 2.0, може бути більш глибоким, ніж уявляло.

Крім того, неоднорідні обчислення не можуть обійти неоднорідну інтеграцію та вдосконалену упаковку. Просування неоднорідної інтеграції та вдосконаленої технології упаковки дає змогу створювати складні системи в одній упаковці, що може швидко відповідати споживанню електроенергії, обсягу та продуктивності мікросхем в гетерогенних обчислювальних системах.

На рівні розширеної упаковки, здається, що Intel, як традиційний IDM, здається, має більше переваг, і AMD спочатку був ІДМ, але пізніше відірвався з виробничого бізнесу чіпів, але компанія все ще має гени процесу та упаковки. AMD за останні кілька років розпочав головний старт завдяки своїй технології Chiplet та взаємозв'язку першого на ринку, будуючи технологію упаковки нового покоління компанії, 3D складений V-кеш. Тут також Xilinx може допомогти AMD, оскільки Xilinx створив діапазон високоефективних упаковки та технологій взаємозв'язку для своєї адаптивної платформи FPGA.

Для NVIDIA, як чистого фаблеса, вона трохи поступається Intel та AMD у процесі та упаковці неоднорідної інтеграції, і вона більше залежить від партнерів не лише у сфері високопродуктивних застосувань, а й з точки зору процесу та процесу та процесу та процесу процесу та упаковка.

На відміну від цього, Intel просунулася різними способами і продовжувала просуватися в спільному EMIB, UCIE, Foveros тощо. Особливо в 3D-упаковці, Intel запустив Foveros Direct, що реалізує перехід для прямого міді до суперника , і досягає ударів нижче 10 мкм через технологію HBI, що дозволяє більше ніж у 10 разів більше взаємозв'язку між різними чіпами. Збільшення щільності. І не так давно, карта прискорювача верхнього рівня Ponte Vecchio, розроблена для суперкомп'ютерів, кількість інтегрованих транзисторів перевищила 100 мільярдів, використовуючи 5 різних виробничих процесів, і інкапсулюючи аж 47 різних одиниць (плитки) всередині, стаючи на основі Foveros на основі Foveros на основі Foveros на основі Foveros на основі Foveros Технологія. "Інтегратор" технології упаковки 3D та технології з'єднання спільного EMIB.

Згідно з даними консалтингової фірми Yole Development, виробники напівпровідників витратить близько 11,9 мільярдів доларів капітальних витрат на вдосконалену упаковку в 2021 році. Агентство заявило Річний темп зростання в 19% до 2027 року, коли ринок передової упаковки досягне 7,87 мільярда доларів на рік.

З цієї точки зору, майбутня конкуренція також буде повністю розпочата в архітектурних інноваціях, технологіях, упаковці тощо.