Intel, nvidia, AMD memulai "pertempuran penuh"
Jun 17,2022
Serangkaian peristiwa besar satu demi satu telah memberikan lebih banyak ruang imajinasi untuk "kompetisi" dari tiga Giants Intel, Nvidia, dan AMD di sekitar komputasi heterogen CPU+GPU+FPGA/DPU di era digital, dan juga telah menjadi yang baru bidang pembagian di masa depan. anotasi.Intel membuat comeback di bidang GPU independen, dan juga membuat inovasi baru di bidang IPU, dengan bantuan inovasi dalam perangkat keras, perangkat lunak, arsitektur dan proses, serta strategi IDM2.0.
Setelah akuisisi AMD atas Xilinx diselesaikan, itu dibuat untuk kekurangan FPGA. Belum lama ini, AMD mengumumkan akuisisi Penyedia Layanan Cloud Pensando dengan harga sekitar 1,9 miliar dolar AS. Pada titik ini, AMD secara resmi memasuki bidang DPU dan merupakan bagian penting dari cetak biru pusat data. cincin. Meskipun Nvidia terpaksa "melepaskan" dengan mengakuisisi ARM, ia sudah memiliki CPU berbasis ARM sebagai "pasokan" penting, dan telah menyelesaikan DPU melalui akuisisi, berharap untuk membuat perbedaan besar di era heterogenitas.
Pertempuran ketiga raksasa telah menembus ke pedalaman, dan persaingan antara Intel, Nvidia, dan AMD telah menunjukkan situasi "pertempuran komprehensif".
Persaingan untuk "reboot" di bidang GPU
Di bidang komputasi heterogen, GPU dapat dikatakan sebagai "amunisi" yang harus diandalkan.
Sebagai salah satu penerima manfaat terbesar yang didorong oleh era yang heterogen dan aplikasi yang muncul, dengan peningkatan daya komputasi yang berkelanjutan dan persyaratan kinerja AI di bidang server, mobil, kecerdasan buatan, dan komputasi tepi, GPU mengandalkan kelebihan mereka sendiri dalam pemrosesan paralel, dan GPU mereka sendiri bergantung pada kelebihan mereka sendiri dalam paralel mereka sendiri dalam pemrosesan paralel mereka sendiri bergantung pada GPU mereka sendiri dalam paralel mereka sendiri dalam pemrosesan paralel mereka sendiri, dan komputasi umum. Keuntungannya maju dengan pesat, dan pasar dapat terus tumbuh dengan cepat.
Menurut penelitian pasar terverifikasi, pasar GPU global bernilai $ 25,41 miliar pada tahun 2020, dan diperkirakan akan mencapai $ 185,31 miliar pada tahun 2027, dengan tingkat pertumbuhan tahunan rata -rata 32,82%.
Di bidang komputasi heterogen, GPU dapat dikatakan sebagai "amunisi" yang harus diandalkan.
Sebagai salah satu penerima manfaat terbesar yang didorong oleh era yang heterogen dan aplikasi yang muncul, dengan peningkatan daya komputasi yang berkelanjutan dan persyaratan kinerja AI di bidang server, mobil, kecerdasan buatan, dan komputasi tepi, GPU mengandalkan kelebihan mereka sendiri dalam pemrosesan paralel, dan GPU mereka sendiri bergantung pada kelebihan mereka sendiri dalam paralel mereka sendiri dalam pemrosesan paralel mereka sendiri bergantung pada GPU mereka sendiri dalam paralel mereka sendiri dalam pemrosesan paralel mereka sendiri, dan komputasi umum. Keuntungannya maju dengan pesat, dan pasar dapat terus tumbuh dengan cepat.
Menurut penelitian pasar terverifikasi, pasar GPU global bernilai $ 25,41 miliar pada tahun 2020, dan diperkirakan akan mencapai $ 185,31 miliar pada tahun 2027, dengan tingkat pertumbuhan tahunan rata -rata 32,82%.
Saat ini, GPU banyak digunakan dalam PC, game, pusat data, komputasi kinerja tinggi, mobil pintar dan bidang lainnya. Perlu dicatat bahwa game dan PC adalah medan perang utama tradisionalnya, sementara pusat data, komputasi kinerja tinggi dan mobil pintar akan menjadi mesin baru untuk pertumbuhan GPU, dan aplikasi yang berbeda memiliki tuntutan yang berbeda pada GPU.
Dapat dipahami bahwa ide -ide desain konsol game fokus pada peningkatan pengalaman, dengan fokus pada optimalisasi pengembang perangkat keras seperti CPU dan GPU dan optimasi perangkat lunak seperti API yang mendasari. GPU PC perlu menyeimbangkan kinerja, skalabilitas, dan efisiensi energi. Terutama ada dua jenis GPU terpadu dan GPU independen. Sebagian besar GPU terintegrasi telah diintegrasikan dengan CPU sebagai SOC, sedangkan GPU independen sebagian besar menggunakan bus PCIe untuk berkomunikasi dengan CPU secara real time. Dari perspektif komputasi dan server kinerja tinggi, GPU memiliki persyaratan ketat untuk throughput cepat volume data besar, stabilitas super, dan operasi jangka panjang; GPU otomotif perlu memenuhi sertifikasi regulasi otomotif seperti AEC-Q100, dan dukungan API grafis khusus, dan tren masa depan adalah bahwa CPU dan GPU otomotif akan membentuk SOC, dari didistribusikan hingga pengembangan terpusat.
Setelah bertahun -tahun pertempuran sengit, GPU global memiliki pola oligopolistik. Nvidia adalah hegemon absolut, diikuti oleh AMD, tetapi setelah Intel kembali ke medan perang GPU independen, keseimbangan asli akan dipatahkan.
Melalui inovasi teknologi, perluasan skenario, merger ekstensional dan akuisisi, dan eksplorasi berkelanjutan dari kemampuan komputasi umum GPU berdasarkan tumpukan perangkat lunak CUDA, NVIDIA telah menjadi pemimpin di bidang GPU dan memimpin pengembangan GPU global. Pada tahun fiskal 2022, NVIDIA memiliki rekor pendapatan $ 26,91 miliar, naik 61% tahun-ke-tahun.
Melihat struktur pendapatan NVIDIA, dapat ditemukan bahwa, mendapat manfaat dari permintaan kuat untuk produk arsitektur Ampere Nvidia, game telah menjadi kekuatan pendorong terbesar, dan pasar pusat data memiliki tingkat pertumbuhan tercepat, mencapai ketinggian baru dari US $ 10,61 miliar ; Dan meskipun bisnis otomotif telah menurun, itu akan terus tumbuh di masa depan. akan terus memanen. Tata letak berikutnya juga penuh dengan daya tembak: generasi baru GPU desktop dan GPU laptop telah diluncurkan; Chip GPU Hopper GH100 generasi berikutnya untuk pusat data atau lebih dari 140 miliar transistor akan menggunakan desain 5nm node Multi-Chip Module (MCM) TSMC. Dan chip driving otonom generasi berikutnya direncanakan akan digunakan untuk produksi massal pada tahun 2022, dan daya komputasi akan mencapai 254tops. Saat ini, ia telah memenangkan proyek dari beberapa OEM seperti Weilai, Ideal, Volvo, dan Mercedes-Benz.
Setelah "kemajuan" dalam beberapa tahun terakhir, AMD telah dengan kuat menetapkan posisi kedua di pasar CPU dan GPU. Dalam hal tata letak GPU, pada tahun 2022 AMD akan semakin memperluas pasar kartu grafis dengan GPU Top, Mid-Mid-Mid-Range, dan entry-level baru, dengan dukungan perangkat lunak AMD baru. Di bidang pusat data, AMD juga agresif. Belum lama ini, itu merilis kartu Accelerator Insting MI200 berdasarkan arsitektur GPU, yang didedikasikan untuk akselerasi HPC dan AI. Ini menggunakan arsitektur cDNA generasi kedua (dirancang untuk mengoptimalkan beban kerja komputasi pusat data), adalah multi-chip pertama, GPU pertama yang mendukung memori HBM2E 128GB, dan GPU Exascale-Class (Exascale) pertama. Ini juga memperkenalkan GPU baru untuk pusat data, Radeon Pro V620 generasi berikutnya, yang dirancang untuk memenuhi permintaan yang meningkat untuk akselerasi GPU untuk aplikasi cloud, beban kerja 3D, dan banyak lagi.
Intel, yang memiliki keunggulan terdepan di bidang GPU terintegrasi seperti PC, terus meningkat sejak mengumumkan kembalinya ke medan perang GPU independen beberapa tahun yang lalu. Pada akhir tahun 2020, Intel memulai debutnya arsitektur GPU XE pada hari arsitekturnya, XE Microarchitecture untuk mengatasi kebutuhan mulai dari grafik yang terintegrasi/entri perlu ke pusat data dan komputasi kinerja tinggi. Pada saat yang sama, Intel merilis GPU server pusat data pertamanya, menyelesaikan konstruksi komprehensif arsitektur XPU "CPU+GPU+FPGA".
Pada hari arsitektur 2021, Intel meluncurkan dua GPU diskrit. Pada hari investasi yang diadakan belum lama ini, Intel merilis dua GPU, satu untuk lapangan game dan satu untuk pusat data. Selanjutnya, Intel mengumumkan bahwa kode GPU pusat data yang disebutkan ATS-M akan dirilis pada kuartal ketiga, yang mengintegrasikan beberapa core XE, encoder perangkat keras AV1, memori GDDR6, unit penelusuran ray, dll. kedua. . Tidak hanya itu, untuk bidang PC tradisional, Intel juga bertekad untuk menang, dan meluncurkan kartu grafis seri ARC Ruixuan untuk platform notebook dan kartu grafis seri A3 pertama untuk desktop - GPU Ruixuan A380. Dan, bukan hanya A380, seri Intel Sharp A5 dan seri A7 dengan kinerja yang lebih tinggi juga akan tersedia musim panas ini.
Di bidang GPU di mana asap bubuk mesiu ada di mana -mana, Intel, yang penuh dengan daya tembak, dapat menantang AMD dan Nvidia ke segala arah.
Komputasi heterogen "tangan-ke-tangan"
Dari sudut pandang langsung, "teka -teki" heterogen dari tiga raksasa Intel, Nvidia dan AMD telah terbentuk secara kasar.
Di antara ketiga raksasa ini, kombinasi heterogen Intel jelas lebih mendalam. Dalam lima tahun terakhir, Intel, yang telah menetapkan tujuan transformasi "data-sentris", terus memperkaya tata letaknya di bidang pusat data melalui merger dan akuisisi, termasuk akuisisi FPGA berkualitas tinggi, perusahaan EASIC, dan ASIC berkualitas tinggi , ditambah pengembangan GPU independen, IPU, chip neuromorphic, chip komputasi kuantum, dan ONEAPI, alat perangkat lunak pemrograman terpadu untuk penelitian dan pengembangan, menyediakan model pemrograman pengembangan aplikasi yang terpadu dan disederhanakan untuk komputasi heterogen termasuk CPU, GPU, FPGA dan lainnya akselerator, dan mewujudkan portofolio produk yang mencakup berbagai arsitektur.
Ditambah dengan perluasan skala besar baru-baru ini dari strategi IDM2.0, serta serangkaian tindakan untuk membuka x86 dan bergabung dengan kamp RISC-V dengan cara yang tinggi, Intel memiliki lebih banyak "kartu Trump" di era tersebut isomerisasi dan lebih nyaman.
Dari sudut pandang AMD, bisnisnya telah lama berfokus pada dua bidang inti CPU dan GPU, dan FPGA adalah kekurangan terbesar. Namun, setelah AMD mengumumkan bahwa mereka telah menyelesaikan akuisisi Xilinx dalam transaksi all-stock, dengan akumulasi mendalam Xilinx di bidang FPGA, SOC yang dapat diprogram dan ACAP, itu memberikan AMD dengan penguatan awan horizontal dan kemampuan komputasi tepi. "Nutrisi". Penggabungan AMD dan Xilinx tidak hanya akan fokus pada peningkatan daya saing bisnis pusat data secara keseluruhan, tetapi juga mendapatkan lebih banyak chip di era heterogenitas pusat data.
Setelah Pensando diakuisisi oleh AMD, itu berarti bahwa AMD tidak hanya secara resmi memasuki bidang DPU, tetapi juga memungkinkan bisnis AMD untuk sepenuhnya mencakup CPU, GPU, FPGA, DPU, dan membangun teka -teki "kekuatan komputasi" yang pada dasarnya lengkap.
Untuk memenuhi rute "GPU+CPU+DPU", NVIDIA pertama kali mengumumkan akuisisi ARM secara profil tinggi, dan kemudian menghabiskan $ 6,9 miliar untuk mengakuisisi pembuat peralatan jaringan Israel Mellanox untuk memasok DPU. Meskipun akuisisi ARM pada akhirnya "bukan kecelakaan", ia telah berinvestasi besar-besaran dalam pengembangan CPU, dan secara resmi meluncurkan CPU yang dikembangkan sendiri untuk pusat data AI dan aplikasi komputasi kinerja tinggi di Konferensi GTC pada tahun 2021-berdasarkan Arsitektur Neoverse ARM Neoverse dari chip rahmat. Menurut perjanjian tersebut, NVIDIA telah memperoleh lisensi arsitektur ARM hampir 20 tahun, dan CPU berbasis ARM dapat dikembangkan melalui IP berlisensi lisensi di masa depan.
Untuk NVIDIA, penelitian dan pengembangan Grace CPU memiliki signifikansi yang luas. Karena GPU perlu dicocokkan dengan operasi CPU, langkah ini akan membuatnya tidak lagi terbatas dalam CPU, dan kemandirian dan kemandirian CPU juga akan membuat integrasi heterogennya lebih jelas.
Dihadapkan dengan kontes komprehensif, tiga raksasa juga memiliki kekhawatiran tersembunyi yang berbeda.
Menurut analis industri, AMD juga membutuhkan waktu untuk mencerna dan mengintegrasikan GPU+CPU+DPU+FPGA untuk memperluas kemampuannya untuk memberikan solusi terkemuka untuk pelanggan cloud, perusahaan dan Edge; GPU Nvidia yang sangat diandalkan mungkin menghadapi perambahan ASIC di bidang akselerasi pusat data di masa depan Intel masih merupakan perusahaan yang gennya milik CPU, dan investasi dalam GPU perlu mencocokkan pertumbuhan CPU, jadi itu akan menjadi tantangan besar untuk berurusan dengan konflik pembangunan antara CPU dan GPU. Selain itu, di bawah tongkat IDM2.0, fokus investasi pasti miring ke arah manufaktur canggih, dan bagaimana menyeimbangkan inovasi dan integrasi sumber daya investasi XPU besar juga perlu ditimbang dengan cermat.
Harus ditunjukkan bahwa dengan penentuan protokol ucie chiplet, skala desain dapat ditingkatkan beberapa kali, misalnya, CPU, GPU dan DPU semuanya dapat diperluas dengan N kali paralel; Atau untuk mencapai integrasi vertikal, CPU+GPU+DPU dapat digabungkan menjadi chip tunggal super heterogen, atau kombinasi dua.
Oleh karena itu, bagaimana menjalankan sistem yang berbeda secara paralel dan bagaimana berinteraksi secara efisien dan adaptif akan menjadi tantangan baru bagi raksasa. Siapa yang dapat memimpin dalam hal ini, siapa yang akan memperbesar kemenangan di masa depan.
Faktor kunci yang mempengaruhi pola
Setelah melakukan pertempuran kembali, pertarungan tiga raksasa juga akan penuh dengan daya tembak.
Selain mengatasi dengan inovasi arsitektur "XPU+", konstruksi ekologis, dan tes eksekusi yang berkelanjutan, harus dikatakan bahwa proses dan pengemasan adalah kunci untuk mengubah ide menjadi produk aktual untuk mencapai komputasi super heterogen.
Mari kita bicara tentang prosesnya terlebih dahulu, dan faktor produktivitas terkait.
Apakah itu CPU, GPU, DPU atau FPGA, mereka semua adalah pelopor teknologi canggih. Jika Anda ingin melawan sekelompok master, penggunaan teknologi paling canggih adalah raja.
Berita terbaru menunjukkan bahwa TSMC mengalami kesulitan dengan hasil proses 3NM -nya. Jika masalah hasil 3NM berlanjut, banyak pelanggan dapat memperpanjang penggunaan node proses 5nm, sehingga mempengaruhi pengiriman chip pelanggan seperti AMD, Intel, dan NVIDIA.
Ini membuat kemacetan pasokan yang disebabkan oleh kekurangan kapasitas salah satu hambatan yang mereka hadapi. Seperti yang dikatakan Nvidia dalam laporan pendapatannya, kendala pasokan di masa depan akan tetap menjadi sakal mengingat kekurangan kapasitas produksi chip dan wafer global. NVIDIA dilaporkan prabayar TSMC sekitar $ 1,64 miliar pada kuartal ketiga 2021 dan akan membayar $ 1,79 miliar pada kuartal pertama 2022, membawa seluruh pesanan jangka panjang menjadi $ 6,9 miliar, jauh lebih tinggi dari yang mereka bayar sebelumnya.
Keuntungan Intel dibandingkan Nvidia dan AMD adalah bisnis pengecoran yang berkembang. Meskipun teknologi Intel belum menembus 5nm di Foundry, jika mengikuti peta jalan teknologinya, itu akan setara dengan tingkat pengecoran TSMC pada tahun 2025. Mungkin, pada waktu itu, Intel dapat sepenuhnya mendukung desain proses canggihnya sendiri, menjadi lebih nyaman Dalam tingkat integrasi heterogen X86, ARM dan RISC-V, dan memberikan prioritas untuk pasokan dalam hal jaminan kapasitas. Makna mendalam di balik strategi IDM 2.0 -nya mungkin lebih mendalam dari yang dibayangkan.
Selain itu, komputasi heterogen tidak dapat melewati integrasi heterogen dan kemasan lanjutan. Kemajuan integrasi heterogen dan teknologi pengemasan canggih memungkinkan untuk membangun sistem yang kompleks dalam satu paket, yang dapat dengan cepat memenuhi konsumsi daya, volume, dan persyaratan kinerja chip dalam sistem komputasi heterogen.
Pada tingkat pengemasan lanjutan, tampaknya Intel, sebagai IDM tradisional, tampaknya memiliki lebih banyak keunggulan, dan AMD awalnya adalah IDM, tetapi kemudian memutar bisnis manufaktur chip, tetapi perusahaan masih memiliki gen proses dan pengemasan. AMD telah memulai selama beberapa tahun terakhir dengan chiplet dan teknologi interkoneksi pertama-tanya, membangun teknologi pengemasan generasi berikutnya perusahaan, 3D menumpuk V-Cache. Di sini juga, Xilinx dapat membantu AMD karena Xilinx telah membangun berbagai kemasan berkinerja tinggi dan teknologi interkoneksi untuk platform FPGA adaptifnya.
Untuk NVIDIA, sebagai fabress murni, ini sedikit lebih rendah daripada Intel dan AMD dalam proses dan pengemasan integrasi heterogen, dan lebih tergantung pada mitra tidak hanya di bidang aplikasi berkinerja tinggi, tetapi juga dalam hal proses dan dalam proses dan proses dan proses dan dalam proses dan proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan dalam proses dan dan dalam proses dan dan dalam proses dan dalam proses dan dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam hal dan dan dalam hal dan dan dalam hal dan dan dalam hal dan dan juga dan kemasan.
Sebaliknya, Intel telah maju dalam berbagai cara dan terus maju dalam co-emib, ucie, foveros, dll. Terutama di bagian pengemasan 3D, Intel telah meluncurkan Foveros Direct, yang mewujudkan transisi ke ikatan tembaga-ke-tembaga langsung , dan mencapai nada gundukan di bawah 10 mikron melalui teknologi HBI, memungkinkan lebih dari 10 kali interkoneksi antara chip yang berbeda. Peningkatan kepadatan. Dan belum lama ini, kartu akselerator tingkat atas Ponte Vecchio dikembangkan untuk superkomputer, jumlah transistor terintegrasi melebihi 100 miliar, menggunakan 5 proses manufaktur yang berbeda, dan merangkum sebanyak 47 unit yang berbeda (ubin) di dalamnya, menjadi berbasis foveros teknologi. "Integrator" dari teknologi pengemasan 3D bertumpuk dan teknologi koneksi bersama.
Menurut data dari perusahaan konsultan Yole Developpement, produsen semikonduktor akan menghabiskan sekitar $ 11,9 miliar dalam pengeluaran modal dalam kemasan lanjutan pada tahun 2021. Badan itu mengatakan pasar pengemasan canggih akan bernilai sekitar $ 2,74 miliar pada tahun 2021, dan memprediksi bahwa pasar akan mencapai senyawa Tingkat pertumbuhan tahunan 19% pada tahun 2027, ketika pasar kemasan lanjutan akan mencapai $ 7,87 miliar per tahun.
Dapat dipahami bahwa ide -ide desain konsol game fokus pada peningkatan pengalaman, dengan fokus pada optimalisasi pengembang perangkat keras seperti CPU dan GPU dan optimasi perangkat lunak seperti API yang mendasari. GPU PC perlu menyeimbangkan kinerja, skalabilitas, dan efisiensi energi. Terutama ada dua jenis GPU terpadu dan GPU independen. Sebagian besar GPU terintegrasi telah diintegrasikan dengan CPU sebagai SOC, sedangkan GPU independen sebagian besar menggunakan bus PCIe untuk berkomunikasi dengan CPU secara real time. Dari perspektif komputasi dan server kinerja tinggi, GPU memiliki persyaratan ketat untuk throughput cepat volume data besar, stabilitas super, dan operasi jangka panjang; GPU otomotif perlu memenuhi sertifikasi regulasi otomotif seperti AEC-Q100, dan dukungan API grafis khusus, dan tren masa depan adalah bahwa CPU dan GPU otomotif akan membentuk SOC, dari didistribusikan hingga pengembangan terpusat.
Setelah bertahun -tahun pertempuran sengit, GPU global memiliki pola oligopolistik. Nvidia adalah hegemon absolut, diikuti oleh AMD, tetapi setelah Intel kembali ke medan perang GPU independen, keseimbangan asli akan dipatahkan.
Melalui inovasi teknologi, perluasan skenario, merger ekstensional dan akuisisi, dan eksplorasi berkelanjutan dari kemampuan komputasi umum GPU berdasarkan tumpukan perangkat lunak CUDA, NVIDIA telah menjadi pemimpin di bidang GPU dan memimpin pengembangan GPU global. Pada tahun fiskal 2022, NVIDIA memiliki rekor pendapatan $ 26,91 miliar, naik 61% tahun-ke-tahun.
Melihat struktur pendapatan NVIDIA, dapat ditemukan bahwa, mendapat manfaat dari permintaan kuat untuk produk arsitektur Ampere Nvidia, game telah menjadi kekuatan pendorong terbesar, dan pasar pusat data memiliki tingkat pertumbuhan tercepat, mencapai ketinggian baru dari US $ 10,61 miliar ; Dan meskipun bisnis otomotif telah menurun, itu akan terus tumbuh di masa depan. akan terus memanen. Tata letak berikutnya juga penuh dengan daya tembak: generasi baru GPU desktop dan GPU laptop telah diluncurkan; Chip GPU Hopper GH100 generasi berikutnya untuk pusat data atau lebih dari 140 miliar transistor akan menggunakan desain 5nm node Multi-Chip Module (MCM) TSMC. Dan chip driving otonom generasi berikutnya direncanakan akan digunakan untuk produksi massal pada tahun 2022, dan daya komputasi akan mencapai 254tops. Saat ini, ia telah memenangkan proyek dari beberapa OEM seperti Weilai, Ideal, Volvo, dan Mercedes-Benz.
Setelah "kemajuan" dalam beberapa tahun terakhir, AMD telah dengan kuat menetapkan posisi kedua di pasar CPU dan GPU. Dalam hal tata letak GPU, pada tahun 2022 AMD akan semakin memperluas pasar kartu grafis dengan GPU Top, Mid-Mid-Mid-Range, dan entry-level baru, dengan dukungan perangkat lunak AMD baru. Di bidang pusat data, AMD juga agresif. Belum lama ini, itu merilis kartu Accelerator Insting MI200 berdasarkan arsitektur GPU, yang didedikasikan untuk akselerasi HPC dan AI. Ini menggunakan arsitektur cDNA generasi kedua (dirancang untuk mengoptimalkan beban kerja komputasi pusat data), adalah multi-chip pertama, GPU pertama yang mendukung memori HBM2E 128GB, dan GPU Exascale-Class (Exascale) pertama. Ini juga memperkenalkan GPU baru untuk pusat data, Radeon Pro V620 generasi berikutnya, yang dirancang untuk memenuhi permintaan yang meningkat untuk akselerasi GPU untuk aplikasi cloud, beban kerja 3D, dan banyak lagi.
Intel, yang memiliki keunggulan terdepan di bidang GPU terintegrasi seperti PC, terus meningkat sejak mengumumkan kembalinya ke medan perang GPU independen beberapa tahun yang lalu. Pada akhir tahun 2020, Intel memulai debutnya arsitektur GPU XE pada hari arsitekturnya, XE Microarchitecture untuk mengatasi kebutuhan mulai dari grafik yang terintegrasi/entri perlu ke pusat data dan komputasi kinerja tinggi. Pada saat yang sama, Intel merilis GPU server pusat data pertamanya, menyelesaikan konstruksi komprehensif arsitektur XPU "CPU+GPU+FPGA".
Pada hari arsitektur 2021, Intel meluncurkan dua GPU diskrit. Pada hari investasi yang diadakan belum lama ini, Intel merilis dua GPU, satu untuk lapangan game dan satu untuk pusat data. Selanjutnya, Intel mengumumkan bahwa kode GPU pusat data yang disebutkan ATS-M akan dirilis pada kuartal ketiga, yang mengintegrasikan beberapa core XE, encoder perangkat keras AV1, memori GDDR6, unit penelusuran ray, dll. kedua. . Tidak hanya itu, untuk bidang PC tradisional, Intel juga bertekad untuk menang, dan meluncurkan kartu grafis seri ARC Ruixuan untuk platform notebook dan kartu grafis seri A3 pertama untuk desktop - GPU Ruixuan A380. Dan, bukan hanya A380, seri Intel Sharp A5 dan seri A7 dengan kinerja yang lebih tinggi juga akan tersedia musim panas ini.
Di bidang GPU di mana asap bubuk mesiu ada di mana -mana, Intel, yang penuh dengan daya tembak, dapat menantang AMD dan Nvidia ke segala arah.
Komputasi heterogen "tangan-ke-tangan"
Dari sudut pandang langsung, "teka -teki" heterogen dari tiga raksasa Intel, Nvidia dan AMD telah terbentuk secara kasar.
Di antara ketiga raksasa ini, kombinasi heterogen Intel jelas lebih mendalam. Dalam lima tahun terakhir, Intel, yang telah menetapkan tujuan transformasi "data-sentris", terus memperkaya tata letaknya di bidang pusat data melalui merger dan akuisisi, termasuk akuisisi FPGA berkualitas tinggi, perusahaan EASIC, dan ASIC berkualitas tinggi , ditambah pengembangan GPU independen, IPU, chip neuromorphic, chip komputasi kuantum, dan ONEAPI, alat perangkat lunak pemrograman terpadu untuk penelitian dan pengembangan, menyediakan model pemrograman pengembangan aplikasi yang terpadu dan disederhanakan untuk komputasi heterogen termasuk CPU, GPU, FPGA dan lainnya akselerator, dan mewujudkan portofolio produk yang mencakup berbagai arsitektur.
Ditambah dengan perluasan skala besar baru-baru ini dari strategi IDM2.0, serta serangkaian tindakan untuk membuka x86 dan bergabung dengan kamp RISC-V dengan cara yang tinggi, Intel memiliki lebih banyak "kartu Trump" di era tersebut isomerisasi dan lebih nyaman.
Dari sudut pandang AMD, bisnisnya telah lama berfokus pada dua bidang inti CPU dan GPU, dan FPGA adalah kekurangan terbesar. Namun, setelah AMD mengumumkan bahwa mereka telah menyelesaikan akuisisi Xilinx dalam transaksi all-stock, dengan akumulasi mendalam Xilinx di bidang FPGA, SOC yang dapat diprogram dan ACAP, itu memberikan AMD dengan penguatan awan horizontal dan kemampuan komputasi tepi. "Nutrisi". Penggabungan AMD dan Xilinx tidak hanya akan fokus pada peningkatan daya saing bisnis pusat data secara keseluruhan, tetapi juga mendapatkan lebih banyak chip di era heterogenitas pusat data.
Setelah Pensando diakuisisi oleh AMD, itu berarti bahwa AMD tidak hanya secara resmi memasuki bidang DPU, tetapi juga memungkinkan bisnis AMD untuk sepenuhnya mencakup CPU, GPU, FPGA, DPU, dan membangun teka -teki "kekuatan komputasi" yang pada dasarnya lengkap.
Untuk memenuhi rute "GPU+CPU+DPU", NVIDIA pertama kali mengumumkan akuisisi ARM secara profil tinggi, dan kemudian menghabiskan $ 6,9 miliar untuk mengakuisisi pembuat peralatan jaringan Israel Mellanox untuk memasok DPU. Meskipun akuisisi ARM pada akhirnya "bukan kecelakaan", ia telah berinvestasi besar-besaran dalam pengembangan CPU, dan secara resmi meluncurkan CPU yang dikembangkan sendiri untuk pusat data AI dan aplikasi komputasi kinerja tinggi di Konferensi GTC pada tahun 2021-berdasarkan Arsitektur Neoverse ARM Neoverse dari chip rahmat. Menurut perjanjian tersebut, NVIDIA telah memperoleh lisensi arsitektur ARM hampir 20 tahun, dan CPU berbasis ARM dapat dikembangkan melalui IP berlisensi lisensi di masa depan.
Untuk NVIDIA, penelitian dan pengembangan Grace CPU memiliki signifikansi yang luas. Karena GPU perlu dicocokkan dengan operasi CPU, langkah ini akan membuatnya tidak lagi terbatas dalam CPU, dan kemandirian dan kemandirian CPU juga akan membuat integrasi heterogennya lebih jelas.
Dihadapkan dengan kontes komprehensif, tiga raksasa juga memiliki kekhawatiran tersembunyi yang berbeda.
Menurut analis industri, AMD juga membutuhkan waktu untuk mencerna dan mengintegrasikan GPU+CPU+DPU+FPGA untuk memperluas kemampuannya untuk memberikan solusi terkemuka untuk pelanggan cloud, perusahaan dan Edge; GPU Nvidia yang sangat diandalkan mungkin menghadapi perambahan ASIC di bidang akselerasi pusat data di masa depan Intel masih merupakan perusahaan yang gennya milik CPU, dan investasi dalam GPU perlu mencocokkan pertumbuhan CPU, jadi itu akan menjadi tantangan besar untuk berurusan dengan konflik pembangunan antara CPU dan GPU. Selain itu, di bawah tongkat IDM2.0, fokus investasi pasti miring ke arah manufaktur canggih, dan bagaimana menyeimbangkan inovasi dan integrasi sumber daya investasi XPU besar juga perlu ditimbang dengan cermat.
Harus ditunjukkan bahwa dengan penentuan protokol ucie chiplet, skala desain dapat ditingkatkan beberapa kali, misalnya, CPU, GPU dan DPU semuanya dapat diperluas dengan N kali paralel; Atau untuk mencapai integrasi vertikal, CPU+GPU+DPU dapat digabungkan menjadi chip tunggal super heterogen, atau kombinasi dua.
Oleh karena itu, bagaimana menjalankan sistem yang berbeda secara paralel dan bagaimana berinteraksi secara efisien dan adaptif akan menjadi tantangan baru bagi raksasa. Siapa yang dapat memimpin dalam hal ini, siapa yang akan memperbesar kemenangan di masa depan.
Faktor kunci yang mempengaruhi pola
Setelah melakukan pertempuran kembali, pertarungan tiga raksasa juga akan penuh dengan daya tembak.
Selain mengatasi dengan inovasi arsitektur "XPU+", konstruksi ekologis, dan tes eksekusi yang berkelanjutan, harus dikatakan bahwa proses dan pengemasan adalah kunci untuk mengubah ide menjadi produk aktual untuk mencapai komputasi super heterogen.
Mari kita bicara tentang prosesnya terlebih dahulu, dan faktor produktivitas terkait.
Apakah itu CPU, GPU, DPU atau FPGA, mereka semua adalah pelopor teknologi canggih. Jika Anda ingin melawan sekelompok master, penggunaan teknologi paling canggih adalah raja.
Berita terbaru menunjukkan bahwa TSMC mengalami kesulitan dengan hasil proses 3NM -nya. Jika masalah hasil 3NM berlanjut, banyak pelanggan dapat memperpanjang penggunaan node proses 5nm, sehingga mempengaruhi pengiriman chip pelanggan seperti AMD, Intel, dan NVIDIA.
Ini membuat kemacetan pasokan yang disebabkan oleh kekurangan kapasitas salah satu hambatan yang mereka hadapi. Seperti yang dikatakan Nvidia dalam laporan pendapatannya, kendala pasokan di masa depan akan tetap menjadi sakal mengingat kekurangan kapasitas produksi chip dan wafer global. NVIDIA dilaporkan prabayar TSMC sekitar $ 1,64 miliar pada kuartal ketiga 2021 dan akan membayar $ 1,79 miliar pada kuartal pertama 2022, membawa seluruh pesanan jangka panjang menjadi $ 6,9 miliar, jauh lebih tinggi dari yang mereka bayar sebelumnya.
Keuntungan Intel dibandingkan Nvidia dan AMD adalah bisnis pengecoran yang berkembang. Meskipun teknologi Intel belum menembus 5nm di Foundry, jika mengikuti peta jalan teknologinya, itu akan setara dengan tingkat pengecoran TSMC pada tahun 2025. Mungkin, pada waktu itu, Intel dapat sepenuhnya mendukung desain proses canggihnya sendiri, menjadi lebih nyaman Dalam tingkat integrasi heterogen X86, ARM dan RISC-V, dan memberikan prioritas untuk pasokan dalam hal jaminan kapasitas. Makna mendalam di balik strategi IDM 2.0 -nya mungkin lebih mendalam dari yang dibayangkan.
Selain itu, komputasi heterogen tidak dapat melewati integrasi heterogen dan kemasan lanjutan. Kemajuan integrasi heterogen dan teknologi pengemasan canggih memungkinkan untuk membangun sistem yang kompleks dalam satu paket, yang dapat dengan cepat memenuhi konsumsi daya, volume, dan persyaratan kinerja chip dalam sistem komputasi heterogen.
Pada tingkat pengemasan lanjutan, tampaknya Intel, sebagai IDM tradisional, tampaknya memiliki lebih banyak keunggulan, dan AMD awalnya adalah IDM, tetapi kemudian memutar bisnis manufaktur chip, tetapi perusahaan masih memiliki gen proses dan pengemasan. AMD telah memulai selama beberapa tahun terakhir dengan chiplet dan teknologi interkoneksi pertama-tanya, membangun teknologi pengemasan generasi berikutnya perusahaan, 3D menumpuk V-Cache. Di sini juga, Xilinx dapat membantu AMD karena Xilinx telah membangun berbagai kemasan berkinerja tinggi dan teknologi interkoneksi untuk platform FPGA adaptifnya.
Untuk NVIDIA, sebagai fabress murni, ini sedikit lebih rendah daripada Intel dan AMD dalam proses dan pengemasan integrasi heterogen, dan lebih tergantung pada mitra tidak hanya di bidang aplikasi berkinerja tinggi, tetapi juga dalam hal proses dan dalam proses dan proses dan proses dan dalam proses dan proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan proses dan dalam proses dan dan dalam proses dan dan dalam proses dan dan dalam proses dan dalam proses dan dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam proses dan dalam hal dan dan dalam hal dan dan dalam hal dan dan dalam hal dan dan juga dan kemasan.
Sebaliknya, Intel telah maju dalam berbagai cara dan terus maju dalam co-emib, ucie, foveros, dll. Terutama di bagian pengemasan 3D, Intel telah meluncurkan Foveros Direct, yang mewujudkan transisi ke ikatan tembaga-ke-tembaga langsung , dan mencapai nada gundukan di bawah 10 mikron melalui teknologi HBI, memungkinkan lebih dari 10 kali interkoneksi antara chip yang berbeda. Peningkatan kepadatan. Dan belum lama ini, kartu akselerator tingkat atas Ponte Vecchio dikembangkan untuk superkomputer, jumlah transistor terintegrasi melebihi 100 miliar, menggunakan 5 proses manufaktur yang berbeda, dan merangkum sebanyak 47 unit yang berbeda (ubin) di dalamnya, menjadi berbasis foveros teknologi. "Integrator" dari teknologi pengemasan 3D bertumpuk dan teknologi koneksi bersama.
Menurut data dari perusahaan konsultan Yole Developpement, produsen semikonduktor akan menghabiskan sekitar $ 11,9 miliar dalam pengeluaran modal dalam kemasan lanjutan pada tahun 2021. Badan itu mengatakan pasar pengemasan canggih akan bernilai sekitar $ 2,74 miliar pada tahun 2021, dan memprediksi bahwa pasar akan mencapai senyawa Tingkat pertumbuhan tahunan 19% pada tahun 2027, ketika pasar kemasan lanjutan akan mencapai $ 7,87 miliar per tahun.
Dari sudut pandang ini, persaingan masa depan juga akan sepenuhnya diluncurkan dalam inovasi arsitektur, teknologi, pengemasan, dll. Dalam aspek -aspek ini, tiga raksasa mungkin perlu mencakup semuanya.