Intel, Nvidia, AMD starten einen "vollen Kampf"
Jun 17,2022
Eine Reihe von wichtigen Ereignissen nach dem anderen hat mehr Vorstellungsraum für den "Wettbewerb" der drei Giants Intel, Nvidia und AMD rund um das heterogene Computing CPU+GPU+FPGA/DPU im digitalen Zeitalter bereitgestellt und ist auch neu geworden und ist auch neu geworden und ist auch neu geworden, und ist auch neu geworden Divisionsfeld in der Zukunft. Anmerkung.Intel feiert ein Comeback im Bereich des unabhängigen GPUs und macht mit Hilfe von Innovationen in Hardware, Software, Architektur und Prozess sowie der IDM2.0 -Strategie neue Innovationen im Bereich IPUs.
Nach dem Erwerb von Xilinx durch AMD machte es die Mängel der FPGA wieder wett. Vor nicht allzu langer Zeit kündigte AMD die Übernahme des Cloud -Dienstleisters Pensando für rund 1,9 Milliarden US -Dollar an. Zu diesem Zeitpunkt trat AMD offiziell in das DPU -Feld ein und bildete einen wichtigen Teil seines Rechenzentrums -Blaupauses. Ring. Obwohl Nvidia durch den Erwerb von Arm gezwungen war, CPUs als wichtige "Versorgung" zu erwerben, hat es bereits ARM-basierte CPUs und hat DPUs durch Akquisitionen abgeschlossen, in der Hoffnung, einen großen Unterschied in der Ära der Heterogenität zu bewirken.
Die Schlacht der drei Giants ist bereits in das Hinterland eingedrungen, und der Wettbewerb zwischen Intel, Nvidia und AMD hat eine "umfassende Schlacht" -Sichtung gezeigt.
Der Wettbewerb um "Neustart" im GPU -Feld
Auf dem Gebiet des heterogenen Computers kann GPU als "Munition" bezeichnet werden, auf das sich stützt werden muss.
Als eine der größten Nutznießer, die von der heterogenen Ära und aufstrebenden Anwendungen angetrieben werden, mit der kontinuierlichen Verbesserung der Rechenleistung und der KI -Leistungsanforderungen in den Bereichen Server, Automobile, künstliche Intelligenz und Edge -Computer und allgemeines Computer. Die Vorteile werden sprunghaft voranschreiten, und der Markt kann weiterhin schnell wachsen.
Laut verifizierten Marktforschung beträgt der globale GPU -Markt 2020 einen Wert von 25,41 Milliarden US -Dollar und wird voraussichtlich im Jahr 2027 185,31 Milliarden US -Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 32,82%.
Auf dem Gebiet des heterogenen Computers kann GPU als "Munition" bezeichnet werden, auf das sich stützt werden muss.
Als eine der größten Nutznießer, die von der heterogenen Ära und aufstrebenden Anwendungen angetrieben werden, mit der kontinuierlichen Verbesserung der Rechenleistung und der KI -Leistungsanforderungen in den Bereichen Server, Automobile, künstliche Intelligenz und Edge -Computer und allgemeines Computer. Die Vorteile werden sprunghaft voranschreiten, und der Markt kann weiterhin schnell wachsen.
Laut verifizierten Marktforschung beträgt der globale GPU -Markt 2020 einen Wert von 25,41 Milliarden US -Dollar und wird voraussichtlich im Jahr 2027 185,31 Milliarden US -Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 32,82%.
Derzeit werden GPUs in PCs, Spielen, Rechenzentren, Hochleistungs-Computing, Smart Cars und anderen Feldern häufig verwendet. Es ist erwähnenswert, dass Spiele und PCs die traditionellen Hauptschlachtfelder sind, während Rechenzentren, Hochleistungs-Computing und Smart Cars zu neuen Motoren für das GPU-Wachstum werden und unterschiedliche Anwendungen unterschiedliche Anforderungen an GPUs haben.
Es wird davon ausgegangen, dass sich die Designideen von Spielkonsolen auf die Verbesserung der Erfahrung konzentrieren und sich auf die Optimierung von Hardware wie CPU und GPU und Softwareoptimierung wie die zugrunde liegenden APIs konzentrieren. Die GPU eines PC muss Leistung, Skalierbarkeit und Energieeffizienz ausgleichen. Es gibt hauptsächlich zwei Arten von integrierten GPUs und unabhängigen GPUs. Die meisten der integrierten GPUs wurden als SOCS in die CPU integriert, während der unabhängige GPUs den PCIe -Bus hauptsächlich in Echtzeit mit der CPU kommuniziert. Aus der Sicht des leistungsstarken Computers und der Server hat die GPUs strenge Anforderungen für den schnellen Durchsatz großer Datenvolumina, Superstabilität und langfristiger Betrieb. Das Automobil-GPUs muss Automobilregulierungszertifizierungen wie AEC-Q100 erfüllen und dedizierte Grafik-APIs unterstützen. Der zukünftige Trend besteht darin, dass die Automobil-CPU und die GPU SOC von verteilt bis zentraler Entwicklung bilden werden.
Nach Jahren heftiger Schlachten hat die globale GPU ein oligopolistisches Muster. Nvidia ist das absolute Hegemon, gefolgt von AMD, aber nachdem Intel auf das unabhängige GPU -Schlachtfeld zurückkehrt, wird die ursprüngliche Balance gebrochen.
Durch technologische Innovation, Szenario -Expansion, Erweiterungsfusionen und -akquisitionen und die kontinuierliche Erforschung der GPU -Funktionen für allgemeine Computerfunktionen auf der Grundlage des CUDA -Software -Stacks ist NVIDIA zu einem führenden Unternehmen im GPU -Bereich geworden und leitet die globale GPU -Entwicklung. Im Geschäftsjahr 2022 erzielte NVIDIA einen Rekordumsatz von 26,91 Milliarden US-Dollar, einem Anstieg von 61% gegenüber dem Vorjahr.
Wenn man sich die Umsatzstruktur von NVIDIA ansieht, ist es festgestellt ; Und obwohl das Automobilgeschäft zurückgegangen ist, wird es in Zukunft weiter wachsen. wird weiter ernten. Das nächste Layout ist auch voller Feuerkraft: Eine neue Generation von Desktop -GPUs und Laptop -GPUs wurde gestartet. Der GPU Hopper GH100-Chip der nächsten Generation für Rechenzentren oder mehr als 140 Milliarden Transistoren verwendet das 5-NM-Knoten-Multi-Chip-Modul (MCM) von TSMC. Und der autonome Fahrchip der nächsten Generation ist für die Massenproduktion im Jahr 2022 verwendet, und die Rechenleistung erreicht 254 Tops. Derzeit haben es Projekte von mehreren OEMs wie Weilai, Ideal, Volvo und Mercedes-Benz gewonnen.
Nach "Fortschritt" in den letzten Jahren hat AMD die zweite Position im CPU- und GPU -Markt fest etabliert. In Bezug auf das GPU-Layout wird AMD im Jahr 2022 den Grafikkartenmarkt mit neuem GPUs mit neuer Top-, Mittelklasse und Einstiegsklasse mit neuer AMD-Software-Unterstützung weiter erweitern. Im Bereich der Rechenzentren ist AMD auch aggressiv. Vor nicht allzu langer Zeit veröffentlichte es die Instinct MI200 Accelerator Card basierend auf der GPU -Architektur, die der HPC- und AI -Beschleunigung gewidmet ist. Es verwendet die cDNA-Architektur der zweiten Generation (die zur Optimierung von Workloads von Data Center Computing) ist, ist die erste Multi-Chip, die erste GPU, die 128 GB HBM2E-Speicher und die erste GPU von Exascale-Klasse (Exascale) unterstützt. Außerdem wurde eine neue GPU für das Rechenzentrum eingeführt, die Radeon Pro V620 der nächsten Generation, die die wachsende Nachfrage nach GPU-Beschleunigung für Cloud-Anwendungen, 3D-Workloads und vieles mehr begegnen soll.
Intel, das im Bereich integrierter GPUs wie PCs eine führende Kante hat, hat sich seit seiner Rückkehr zum unabhängigen GPU -Schlachtfeld vor einigen Jahren weiter verbessert. Ende 2020 debütierte Intel an der XE -GPU -Architektur an seinem Architekturtag, der XE -Mikroarchitektur, um die Bedürfnisse von integrierten/Eintragsgrafiken bis hin zu Rechenzentrum und High Performance Computing zu befriedigen. Gleichzeitig veröffentlichte Intel seine erste GPU des Rechenzentrumsservers und absolvierte die umfassende Konstruktion der Hybrid -XPU -Architektur "CPU+GPU+FPGA".
Am Architekturtag 2021 startet Intel zwei diskrete GPUs. An dem Investmenttag, der vor nicht allzu langer Zeit stattfand, veröffentlichte Intel zwei GPUs, einen für das Spielfeld und eine für das Rechenzentrum. Als nächstes kündigte Intel an, dass der GPU-Code-M-Named ATS-M mit dem GPU im dritten Quartal veröffentlicht wird, der mehrere XE-Kerne, AV1-Hardware-Encoder, GDDR6-Speicher, Ray-Tracing-Einheiten usw. integriert und 150 Billionen Vorgänge pro Vorgänge pro liefern kann zweite. . Nicht nur, dass Intel für das traditionelle PC -Feld auch entschlossen ist, die Grafikkarten für Notebook -Plattformen und die erste Grafikkarte der A3 -Serie für Desktops - Ruixuan A380 GPU zu gewinnen. Und nicht nur die A380, die Intel Sharp A5 -Serie und die A7 -Serie mit höherer Leistung werden auch in diesem Sommer erhältlich sein.
Im GPU -Feld, auf dem überall Schießpulver Rauch ist, kann Intel, der voller Feuerkraft ist, AMD und Nvidia in alle Richtungen herausfordern.
Heterogenes Computing "Hand-zur-Hand"
Aus direkter Sicht wurden die heterogenen "Rätsel" der drei Riesen Intel, Nvidia und AMD grob gebildet.
Unter diesen drei Riesen ist die heterogene Kombination von Intel offensichtlich tiefer. In den letzten fünf Jahren hat Intel, das ein "datenzentriertes" Transformationsziel festgelegt hat , plus die Entwicklung von unabhängigen GPU, IPU, neuromorphen Chips, Quantencomputing -Chips und Oneapi, einem einheitlichen Programmiersoftware -Tool für Forschung und Entwicklung, bietet ein einheitliches und vereinfachtes Anwendungsentwicklungsprogrammiermodell für heterogenes Computing, einschließlich CPU, GPU, FPGA und anderen Beschleuniger und realisieren ein Produktportfolio, das mehrere Architekturen abdeckt.
In Verbindung mit der jüngsten groß angelegten Erweiterung der IDM2.0-Strategie sowie einer Reihe von Aktionen, um X86 zu eröffnen und in hochkarätiger Weise dem RISC-V-Camp beizutreten, hat Intel im Zeitalter mehr "Trump-Karten" der Isomerisierung und ist komfortabler.
Aus AMDs Sicht hat sich sein Geschäft lange auf die beiden Kernbereiche von CPU und GPU konzentriert, und FPGA ist das größte Mangel. Nachdem AMD angekündigt hatte, die Erwerb von Xilinx in einer All-Stock-Transaktion abgeschlossen zu haben, wobei die tiefe Akkumulation von Xilinx in den Feldern von FPGA, programmierbarem SOC und ACAP die Stärkung der Fähigkeiten für horizontale Wolken und Kanten zur Verfügung stellte. "Ernährung". Die Fusion von AMD und Xilinx konzentriert sich nicht nur auf die Verbesserung der gesamten Unternehmenswettbewerbsfähigkeit des Rechenzentrums, sondern gewinnt auch im Zeitalter der Heterogenität des Rechenzentrums mehr Chips.
Nachdem Pensando von AMD übernommen wurde, bedeutet dies, dass AMD nicht nur offiziell in das Feld der DPU eingetreten war, sondern auch das Geschäft von AMD ermöglichte, CPU, GPU, FPGA, DPU vollständig abzudecken, und baute im Grunde genommen eine vollständige Rechenleistung "Puzzle".
Um seine "GPU+CPU+DPU" -Route zu erfüllen, kündigte Nvidia zunächst die Übernahme von ARM in hochkarätiger Weise an und gab dann 6,9 Milliarden US-Dollar für den Erwerb des israelischen Netzwerks Mellanox für die Lieferung von DPU aus. Obwohl die Übernahme von ARM letztendlich "kein Unfall" war, hat er stark in die CPU-Entwicklung investiert und seine selbst entwickelte CPU für Rechenzentrum-KI- und Hochleistungs-Computing-Anwendungen auf der GTC-Konferenz im Jahr 2021 offiziell auf den Markt des Grace -Chips. Laut der Vereinbarung hat NVIDIA eine fast 20-jährige Architekturlizenz erhalten, und CPUs auf ARM-Basis können in Zukunft durch ARM-Licensed IP entwickelt werden.
Für NVIDIA hat die Forschung und Entwicklung von Grace CPU eine weitreichende Bedeutung. Da die GPU mit der CPU-Operation übereinstimmt, wird dieser Schritt in der CPU nicht mehr begrenzt, und die Eigenverantwortung und die Eigenverantwortung der CPU werden auch seine heterogene Integration offensichtlicher machen.
Angesichts eines umfassenden Wettbewerbs haben die drei Riesen auch unterschiedliche versteckte Sorgen.
Laut Branchenanalysten benötigt AMD auch Zeit, um GPU+CPU+DPU+FPGA zu verdauen und zu integrieren, um seine Fähigkeit zu erweitern, führende Lösungen für Cloud-, Enterprise- und Edge -Kunden bereitzustellen. Die stark verliebte GPU von NVIDIA kann im zukünftigen Bereich der Beschleunigung des Rechenzentrums in der zukünftigen Intel nach wie vor ein Unternehmen sind, dessen Gene zur CPU gehören, und die Investition in die GPU muss dem Wachstum der CPU übereinstimmen. mit dem Entwicklungskonflikt zwischen CPU und GPU. Darüber hinaus steht unter dem Stab von IDM2.0 der Schwerpunkt der Investition unweigerlich auf die fortschrittliche Fertigung zu und wie die Innovation und Integration von Investitionsressourcen von großem XPUs auch sorgfältig abgewogen werden kann.
Es sollte darauf hingewiesen werden, dass mit der Bestimmung des Chiplet -UCIE -Protokolls die Entwurfsskala mehrmals erhöht werden kann, z. Oder um eine vertikale Integration zu erreichen, kann CPU+GPU+DPU zu einem superheterogenen einen einzelnen Chip oder einer Kombination von zwei kombiniert werden.
Daher wird das Ausführen verschiedener Systeme parallel und wie man effizient und adaptiv interagieren, zu einer neuen Herausforderung für Riesen. Wer kann diesbezüglich die Führung übernehmen, wer wird den zukünftigen Sieg vergrößern?
Schlüsselfaktoren, die das Muster beeinflussen
Nach dem Wiederverbinden in den Kampf wird der Showdown der drei Riesen auch voller Feuerkraft sein.
Zusätzlich zur Bewältigung der "XPU+" -Architekturinnovation, der ökologischen Konstruktion und der kontinuierlichen Ausführungstests muss gesagt werden, dass der Prozess und die Verpackung die Schlüssel sind, um Ideen in tatsächliche Produkte zu verwandeln, um superheterogenes Computer zu erreichen.
Lassen Sie uns zuerst über den Prozess und die damit verbundenen Produktivitätsfaktoren sprechen.
Egal, ob es sich um CPU, GPU, DPU oder FPGA handelt, sie sind alle Pioniere der fortschrittlichen Technologie. Wenn Sie gegen eine Gruppe von Meistern kämpfen möchten, ist der Einsatz der fortschrittlichsten Technologie König.
Jüngste Nachrichten zeigen, dass TSMC Schwierigkeiten mit seiner 3NM -Prozessrendite hat. Wenn das 3NM -Renditeproblem fortgesetzt wird, können viele Kunden die Verwendung des 5 -nm -Prozessknotens erweitern, wodurch sich die Chip -Sendungen von Kunden wie AMD, Intel und NVIDIA beeinflussen.
Dies macht Versorgungs Engpässe, die durch Kapazitätsmangel verursacht werden, eines der Hindernisse, denen sie ausgesetzt sind. Wie Nvidia in seinem Gewinnbericht sagte, werden zukünftige Angebotsbeschränkungen angesichts des globalen Mangels an Chip- und Waferproduktionskapazität ein Gegenwind bleiben. NVIDIA hat Berichten zufolge TSMC im dritten Quartal von 2021 rund 1,64 Milliarden US-Dollar im Voraus bezahlt und wird im ersten Quartal von 2022 1,79 Milliarden US-Dollar zahlen, wodurch der gesamte langfristige Auftragsvorschuss auf 6,9 Milliarden US-Dollar erhöht wird, viel höher als zuvor gezahlt.
Der Vorteil von Intel gegenüber Nvidia und AMD ist das wachsende Gießereigeschäft. Obwohl die Intel -Technologie noch nicht durch 5 nm in Foundry gebrochen ist, wird es, wenn sie seiner Technologie -Roadmap folgt, mit dem Gießerei Level von TSMC im Jahr 2025 entspricht In der heterogenen Integrationsniveau von x86, Arm und RISC-V, und der Versorgung in Bezug auf die Kapazitätsgarantie Priorität geben. Die tiefe Bedeutung hinter seiner IDM 2.0 -Strategie kann tiefgreifender sein als imaginär.
Darüber hinaus kann das heterogene Computer die heterogene Integration und die fortgeschrittene Verpackung nicht umgehen. Die Weiterentwicklung der heterogenen Integration und der fortschrittlichen Verpackungstechnologie ermöglicht es, komplexe Systeme in einem einzigen Paket zu erstellen, das den Stromverbrauch, das Volumen und die Leistungsanforderungen von Chips in heterogenen Computersystemen schnell erfüllen kann.
Auf der Ebene der fortgeschrittenen Verpackung scheint Intel als traditionelles IDM mehr Vorteile zu haben, und AMD war ursprünglich ein IDM, aber später vom Chip Manufacturing Business, aber das Unternehmen hat immer noch die Gene von Prozess und Verpackung. AMD hat in den letzten Jahren mit seiner erstmaligen Chiplet- und Interconnect-Technologie in den letzten Jahren einen Vorsprung gehabt, der auf der Verpackungstechnologie der nächsten Generation des Unternehmens, 3D-gestapelter V-Cache, aufgebaut wurde. Auch hier kann Xilinx AMD helfen, da Xilinx eine Reihe von Hochleistungsverpackungen und Verbindungstechnologien für seine adaptive FPGA-Plattform aufgebaut hat.
Für Nvidia ist es als reine Fabelless in der Verarbeitung und Verpackung der heterogenen Integration etwas unterlegen, und es hängt nicht nur auf dem Gebiet der Hochleistungsanwendungen, sondern auch in Bezug auf Prozess und in Bezug auf Partner ab, sondern auch von Partnern ab. Verpackung.
Im Gegensatz dazu hat Intel in mehrfacher Hinsicht fortgeschritten und weiterhin in Co-EMIB, UCIE, Foveros usw. voranschreitet und erreicht Bump -Tonhöhen unter 10 Mikrometern über die HBI -Technologie, wodurch mehr als das 10 -fache der Zusammenhang zwischen verschiedenen Chips ermöglicht wird. Und vor nicht allzu langer Zeit, die Ponte-Vecchio-Kartenkarten auf der obersten Ebene, die für das Supercomputing entwickelt wurde, überstieg die Anzahl der integrierten Transistoren, die 5 verschiedene Herstellungsprozesse verwendeten und bis zu 47 verschiedene Einheiten (Fliesen) im Inneren einkapseln, zu einem foveros-basierten Basis basieren, der zu einem foveros-basierten Basis wurde. Technologie. Der "Integrator" der 3D-Stapelverpackungstechnologie und der Co-Emib-Verbindungstechnologie.
Laut Daten des Beratungsunternehmens Yole Development werden die Hersteller von Halbleiter im Jahr 2021 in Kapitalausgaben in Höhe von etwa 11,9 Milliarden US -Dollar ausgeben Jährliche Wachstumsrate von 19% bis 2027, wenn der Markt für fortschrittliche Verpackungen 7,87 Milliarden US -Dollar pro Jahr erreichen wird.
Es wird davon ausgegangen, dass sich die Designideen von Spielkonsolen auf die Verbesserung der Erfahrung konzentrieren und sich auf die Optimierung von Hardware wie CPU und GPU und Softwareoptimierung wie die zugrunde liegenden APIs konzentrieren. Die GPU eines PC muss Leistung, Skalierbarkeit und Energieeffizienz ausgleichen. Es gibt hauptsächlich zwei Arten von integrierten GPUs und unabhängigen GPUs. Die meisten der integrierten GPUs wurden als SOCS in die CPU integriert, während der unabhängige GPUs den PCIe -Bus hauptsächlich in Echtzeit mit der CPU kommuniziert. Aus der Sicht des leistungsstarken Computers und der Server hat die GPUs strenge Anforderungen für den schnellen Durchsatz großer Datenvolumina, Superstabilität und langfristiger Betrieb. Das Automobil-GPUs muss Automobilregulierungszertifizierungen wie AEC-Q100 erfüllen und dedizierte Grafik-APIs unterstützen. Der zukünftige Trend besteht darin, dass die Automobil-CPU und die GPU SOC von verteilt bis zentraler Entwicklung bilden werden.
Nach Jahren heftiger Schlachten hat die globale GPU ein oligopolistisches Muster. Nvidia ist das absolute Hegemon, gefolgt von AMD, aber nachdem Intel auf das unabhängige GPU -Schlachtfeld zurückkehrt, wird die ursprüngliche Balance gebrochen.
Durch technologische Innovation, Szenario -Expansion, Erweiterungsfusionen und -akquisitionen und die kontinuierliche Erforschung der GPU -Funktionen für allgemeine Computerfunktionen auf der Grundlage des CUDA -Software -Stacks ist NVIDIA zu einem führenden Unternehmen im GPU -Bereich geworden und leitet die globale GPU -Entwicklung. Im Geschäftsjahr 2022 erzielte NVIDIA einen Rekordumsatz von 26,91 Milliarden US-Dollar, einem Anstieg von 61% gegenüber dem Vorjahr.
Wenn man sich die Umsatzstruktur von NVIDIA ansieht, ist es festgestellt ; Und obwohl das Automobilgeschäft zurückgegangen ist, wird es in Zukunft weiter wachsen. wird weiter ernten. Das nächste Layout ist auch voller Feuerkraft: Eine neue Generation von Desktop -GPUs und Laptop -GPUs wurde gestartet. Der GPU Hopper GH100-Chip der nächsten Generation für Rechenzentren oder mehr als 140 Milliarden Transistoren verwendet das 5-NM-Knoten-Multi-Chip-Modul (MCM) von TSMC. Und der autonome Fahrchip der nächsten Generation ist für die Massenproduktion im Jahr 2022 verwendet, und die Rechenleistung erreicht 254 Tops. Derzeit haben es Projekte von mehreren OEMs wie Weilai, Ideal, Volvo und Mercedes-Benz gewonnen.
Nach "Fortschritt" in den letzten Jahren hat AMD die zweite Position im CPU- und GPU -Markt fest etabliert. In Bezug auf das GPU-Layout wird AMD im Jahr 2022 den Grafikkartenmarkt mit neuem GPUs mit neuer Top-, Mittelklasse und Einstiegsklasse mit neuer AMD-Software-Unterstützung weiter erweitern. Im Bereich der Rechenzentren ist AMD auch aggressiv. Vor nicht allzu langer Zeit veröffentlichte es die Instinct MI200 Accelerator Card basierend auf der GPU -Architektur, die der HPC- und AI -Beschleunigung gewidmet ist. Es verwendet die cDNA-Architektur der zweiten Generation (die zur Optimierung von Workloads von Data Center Computing) ist, ist die erste Multi-Chip, die erste GPU, die 128 GB HBM2E-Speicher und die erste GPU von Exascale-Klasse (Exascale) unterstützt. Außerdem wurde eine neue GPU für das Rechenzentrum eingeführt, die Radeon Pro V620 der nächsten Generation, die die wachsende Nachfrage nach GPU-Beschleunigung für Cloud-Anwendungen, 3D-Workloads und vieles mehr begegnen soll.
Intel, das im Bereich integrierter GPUs wie PCs eine führende Kante hat, hat sich seit seiner Rückkehr zum unabhängigen GPU -Schlachtfeld vor einigen Jahren weiter verbessert. Ende 2020 debütierte Intel an der XE -GPU -Architektur an seinem Architekturtag, der XE -Mikroarchitektur, um die Bedürfnisse von integrierten/Eintragsgrafiken bis hin zu Rechenzentrum und High Performance Computing zu befriedigen. Gleichzeitig veröffentlichte Intel seine erste GPU des Rechenzentrumsservers und absolvierte die umfassende Konstruktion der Hybrid -XPU -Architektur "CPU+GPU+FPGA".
Am Architekturtag 2021 startet Intel zwei diskrete GPUs. An dem Investmenttag, der vor nicht allzu langer Zeit stattfand, veröffentlichte Intel zwei GPUs, einen für das Spielfeld und eine für das Rechenzentrum. Als nächstes kündigte Intel an, dass der GPU-Code-M-Named ATS-M mit dem GPU im dritten Quartal veröffentlicht wird, der mehrere XE-Kerne, AV1-Hardware-Encoder, GDDR6-Speicher, Ray-Tracing-Einheiten usw. integriert und 150 Billionen Vorgänge pro Vorgänge pro liefern kann zweite. . Nicht nur, dass Intel für das traditionelle PC -Feld auch entschlossen ist, die Grafikkarten für Notebook -Plattformen und die erste Grafikkarte der A3 -Serie für Desktops - Ruixuan A380 GPU zu gewinnen. Und nicht nur die A380, die Intel Sharp A5 -Serie und die A7 -Serie mit höherer Leistung werden auch in diesem Sommer erhältlich sein.
Im GPU -Feld, auf dem überall Schießpulver Rauch ist, kann Intel, der voller Feuerkraft ist, AMD und Nvidia in alle Richtungen herausfordern.
Heterogenes Computing "Hand-zur-Hand"
Aus direkter Sicht wurden die heterogenen "Rätsel" der drei Riesen Intel, Nvidia und AMD grob gebildet.
Unter diesen drei Riesen ist die heterogene Kombination von Intel offensichtlich tiefer. In den letzten fünf Jahren hat Intel, das ein "datenzentriertes" Transformationsziel festgelegt hat , plus die Entwicklung von unabhängigen GPU, IPU, neuromorphen Chips, Quantencomputing -Chips und Oneapi, einem einheitlichen Programmiersoftware -Tool für Forschung und Entwicklung, bietet ein einheitliches und vereinfachtes Anwendungsentwicklungsprogrammiermodell für heterogenes Computing, einschließlich CPU, GPU, FPGA und anderen Beschleuniger und realisieren ein Produktportfolio, das mehrere Architekturen abdeckt.
In Verbindung mit der jüngsten groß angelegten Erweiterung der IDM2.0-Strategie sowie einer Reihe von Aktionen, um X86 zu eröffnen und in hochkarätiger Weise dem RISC-V-Camp beizutreten, hat Intel im Zeitalter mehr "Trump-Karten" der Isomerisierung und ist komfortabler.
Aus AMDs Sicht hat sich sein Geschäft lange auf die beiden Kernbereiche von CPU und GPU konzentriert, und FPGA ist das größte Mangel. Nachdem AMD angekündigt hatte, die Erwerb von Xilinx in einer All-Stock-Transaktion abgeschlossen zu haben, wobei die tiefe Akkumulation von Xilinx in den Feldern von FPGA, programmierbarem SOC und ACAP die Stärkung der Fähigkeiten für horizontale Wolken und Kanten zur Verfügung stellte. "Ernährung". Die Fusion von AMD und Xilinx konzentriert sich nicht nur auf die Verbesserung der gesamten Unternehmenswettbewerbsfähigkeit des Rechenzentrums, sondern gewinnt auch im Zeitalter der Heterogenität des Rechenzentrums mehr Chips.
Nachdem Pensando von AMD übernommen wurde, bedeutet dies, dass AMD nicht nur offiziell in das Feld der DPU eingetreten war, sondern auch das Geschäft von AMD ermöglichte, CPU, GPU, FPGA, DPU vollständig abzudecken, und baute im Grunde genommen eine vollständige Rechenleistung "Puzzle".
Um seine "GPU+CPU+DPU" -Route zu erfüllen, kündigte Nvidia zunächst die Übernahme von ARM in hochkarätiger Weise an und gab dann 6,9 Milliarden US-Dollar für den Erwerb des israelischen Netzwerks Mellanox für die Lieferung von DPU aus. Obwohl die Übernahme von ARM letztendlich "kein Unfall" war, hat er stark in die CPU-Entwicklung investiert und seine selbst entwickelte CPU für Rechenzentrum-KI- und Hochleistungs-Computing-Anwendungen auf der GTC-Konferenz im Jahr 2021 offiziell auf den Markt des Grace -Chips. Laut der Vereinbarung hat NVIDIA eine fast 20-jährige Architekturlizenz erhalten, und CPUs auf ARM-Basis können in Zukunft durch ARM-Licensed IP entwickelt werden.
Für NVIDIA hat die Forschung und Entwicklung von Grace CPU eine weitreichende Bedeutung. Da die GPU mit der CPU-Operation übereinstimmt, wird dieser Schritt in der CPU nicht mehr begrenzt, und die Eigenverantwortung und die Eigenverantwortung der CPU werden auch seine heterogene Integration offensichtlicher machen.
Angesichts eines umfassenden Wettbewerbs haben die drei Riesen auch unterschiedliche versteckte Sorgen.
Laut Branchenanalysten benötigt AMD auch Zeit, um GPU+CPU+DPU+FPGA zu verdauen und zu integrieren, um seine Fähigkeit zu erweitern, führende Lösungen für Cloud-, Enterprise- und Edge -Kunden bereitzustellen. Die stark verliebte GPU von NVIDIA kann im zukünftigen Bereich der Beschleunigung des Rechenzentrums in der zukünftigen Intel nach wie vor ein Unternehmen sind, dessen Gene zur CPU gehören, und die Investition in die GPU muss dem Wachstum der CPU übereinstimmen. mit dem Entwicklungskonflikt zwischen CPU und GPU. Darüber hinaus steht unter dem Stab von IDM2.0 der Schwerpunkt der Investition unweigerlich auf die fortschrittliche Fertigung zu und wie die Innovation und Integration von Investitionsressourcen von großem XPUs auch sorgfältig abgewogen werden kann.
Es sollte darauf hingewiesen werden, dass mit der Bestimmung des Chiplet -UCIE -Protokolls die Entwurfsskala mehrmals erhöht werden kann, z. Oder um eine vertikale Integration zu erreichen, kann CPU+GPU+DPU zu einem superheterogenen einen einzelnen Chip oder einer Kombination von zwei kombiniert werden.
Daher wird das Ausführen verschiedener Systeme parallel und wie man effizient und adaptiv interagieren, zu einer neuen Herausforderung für Riesen. Wer kann diesbezüglich die Führung übernehmen, wer wird den zukünftigen Sieg vergrößern?
Schlüsselfaktoren, die das Muster beeinflussen
Nach dem Wiederverbinden in den Kampf wird der Showdown der drei Riesen auch voller Feuerkraft sein.
Zusätzlich zur Bewältigung der "XPU+" -Architekturinnovation, der ökologischen Konstruktion und der kontinuierlichen Ausführungstests muss gesagt werden, dass der Prozess und die Verpackung die Schlüssel sind, um Ideen in tatsächliche Produkte zu verwandeln, um superheterogenes Computer zu erreichen.
Lassen Sie uns zuerst über den Prozess und die damit verbundenen Produktivitätsfaktoren sprechen.
Egal, ob es sich um CPU, GPU, DPU oder FPGA handelt, sie sind alle Pioniere der fortschrittlichen Technologie. Wenn Sie gegen eine Gruppe von Meistern kämpfen möchten, ist der Einsatz der fortschrittlichsten Technologie König.
Jüngste Nachrichten zeigen, dass TSMC Schwierigkeiten mit seiner 3NM -Prozessrendite hat. Wenn das 3NM -Renditeproblem fortgesetzt wird, können viele Kunden die Verwendung des 5 -nm -Prozessknotens erweitern, wodurch sich die Chip -Sendungen von Kunden wie AMD, Intel und NVIDIA beeinflussen.
Dies macht Versorgungs Engpässe, die durch Kapazitätsmangel verursacht werden, eines der Hindernisse, denen sie ausgesetzt sind. Wie Nvidia in seinem Gewinnbericht sagte, werden zukünftige Angebotsbeschränkungen angesichts des globalen Mangels an Chip- und Waferproduktionskapazität ein Gegenwind bleiben. NVIDIA hat Berichten zufolge TSMC im dritten Quartal von 2021 rund 1,64 Milliarden US-Dollar im Voraus bezahlt und wird im ersten Quartal von 2022 1,79 Milliarden US-Dollar zahlen, wodurch der gesamte langfristige Auftragsvorschuss auf 6,9 Milliarden US-Dollar erhöht wird, viel höher als zuvor gezahlt.
Der Vorteil von Intel gegenüber Nvidia und AMD ist das wachsende Gießereigeschäft. Obwohl die Intel -Technologie noch nicht durch 5 nm in Foundry gebrochen ist, wird es, wenn sie seiner Technologie -Roadmap folgt, mit dem Gießerei Level von TSMC im Jahr 2025 entspricht In der heterogenen Integrationsniveau von x86, Arm und RISC-V, und der Versorgung in Bezug auf die Kapazitätsgarantie Priorität geben. Die tiefe Bedeutung hinter seiner IDM 2.0 -Strategie kann tiefgreifender sein als imaginär.
Darüber hinaus kann das heterogene Computer die heterogene Integration und die fortgeschrittene Verpackung nicht umgehen. Die Weiterentwicklung der heterogenen Integration und der fortschrittlichen Verpackungstechnologie ermöglicht es, komplexe Systeme in einem einzigen Paket zu erstellen, das den Stromverbrauch, das Volumen und die Leistungsanforderungen von Chips in heterogenen Computersystemen schnell erfüllen kann.
Auf der Ebene der fortgeschrittenen Verpackung scheint Intel als traditionelles IDM mehr Vorteile zu haben, und AMD war ursprünglich ein IDM, aber später vom Chip Manufacturing Business, aber das Unternehmen hat immer noch die Gene von Prozess und Verpackung. AMD hat in den letzten Jahren mit seiner erstmaligen Chiplet- und Interconnect-Technologie in den letzten Jahren einen Vorsprung gehabt, der auf der Verpackungstechnologie der nächsten Generation des Unternehmens, 3D-gestapelter V-Cache, aufgebaut wurde. Auch hier kann Xilinx AMD helfen, da Xilinx eine Reihe von Hochleistungsverpackungen und Verbindungstechnologien für seine adaptive FPGA-Plattform aufgebaut hat.
Für Nvidia ist es als reine Fabelless in der Verarbeitung und Verpackung der heterogenen Integration etwas unterlegen, und es hängt nicht nur auf dem Gebiet der Hochleistungsanwendungen, sondern auch in Bezug auf Prozess und in Bezug auf Partner ab, sondern auch von Partnern ab. Verpackung.
Im Gegensatz dazu hat Intel in mehrfacher Hinsicht fortgeschritten und weiterhin in Co-EMIB, UCIE, Foveros usw. voranschreitet und erreicht Bump -Tonhöhen unter 10 Mikrometern über die HBI -Technologie, wodurch mehr als das 10 -fache der Zusammenhang zwischen verschiedenen Chips ermöglicht wird. Und vor nicht allzu langer Zeit, die Ponte-Vecchio-Kartenkarten auf der obersten Ebene, die für das Supercomputing entwickelt wurde, überstieg die Anzahl der integrierten Transistoren, die 5 verschiedene Herstellungsprozesse verwendeten und bis zu 47 verschiedene Einheiten (Fliesen) im Inneren einkapseln, zu einem foveros-basierten Basis basieren, der zu einem foveros-basierten Basis wurde. Technologie. Der "Integrator" der 3D-Stapelverpackungstechnologie und der Co-Emib-Verbindungstechnologie.
Laut Daten des Beratungsunternehmens Yole Development werden die Hersteller von Halbleiter im Jahr 2021 in Kapitalausgaben in Höhe von etwa 11,9 Milliarden US -Dollar ausgeben Jährliche Wachstumsrate von 19% bis 2027, wenn der Markt für fortschrittliche Verpackungen 7,87 Milliarden US -Dollar pro Jahr erreichen wird.
Aus dieser Sicht wird der zukünftige Wettbewerb auch in diesen Aspekten möglicherweise auch in Architekturinnovationen, Technologie, Verpackung usw. vollständig eingeführt. In diesen Aspekten müssen die drei Riesen möglicherweise alles abdecken.