Intel, Nvidia, AMD bắt đầu một "trận chiến đầy đủ"
Jun 17,2022
Một loạt các sự kiện lớn từng người khác đã cung cấp nhiều không gian tưởng tượng hơn cho "sự cạnh tranh" của ba người khổng lồ Intel, NVIDIA và AMD xung quanh máy tính không đồng nhất CPU+GPU+FPGA/DPU trong thời đại kỹ thuật số và cũng đã trở thành một Lĩnh vực phân chia trong tương lai. chú thích.Intel đang trở lại trong lĩnh vực GPU độc lập, và nó cũng đang thực hiện những đổi mới mới trong lĩnh vực IPU, với sự giúp đỡ của sự đổi mới về phần cứng, phần mềm, kiến trúc và quy trình, cũng như chiến lược IDM2.0.
Sau khi việc mua lại Xilinx của AMD đã được giải quyết, nó đã bù đắp cho những thiếu sót của FPGA. Cách đây không lâu, AMD đã công bố việc mua lại nhà cung cấp dịch vụ đám mây Pensando với giá khoảng 1,9 tỷ đô la Mỹ. Tại thời điểm này, AMD đã chính thức vào trường DPU và chiếm một phần quan trọng trong kế hoạch chi tiết của trung tâm dữ liệu. vòng. Mặc dù NVIDIA đã buộc phải "buông tay" bằng cách mua lại ARM, nhưng nó đã có CPU dựa trên cánh tay như một "nguồn cung" quan trọng và đã hoàn thành DPU thông qua việc mua lại, hy vọng sẽ tạo ra sự khác biệt lớn trong kỷ nguyên không đồng nhất.
Trận chiến ba người khổng lồ đã xâm nhập vào vùng nội địa và sự cạnh tranh giữa Intel, Nvidia và AMD đã cho thấy một tình huống "trận chiến toàn diện".
Cuộc thi "Khởi động lại" trong lĩnh vực GPU
Trong lĩnh vực điện toán không đồng nhất, GPU có thể nói là "đạn dược" phải dựa vào.
Là một trong những người thụ hưởng lớn nhất được thúc đẩy bởi thời kỳ không đồng nhất và các ứng dụng mới nổi, với sự cải tiến liên tục của sức mạnh điện toán và các yêu cầu hiệu suất AI trong các lĩnh vực máy chủ, ô tô, trí tuệ nhân tạo và điện toán cạnh, GPU phụ thuộc vào lợi thế của họ trong việc xử lý song song và điện toán chung. Những lợi thế đang tiến lên bởi những bước nhảy vọt, và thị trường có thể tiếp tục phát triển nhanh chóng.
Theo nghiên cứu thị trường được xác minh, thị trường GPU toàn cầu trị giá 25,41 tỷ đô la vào năm 2020 và dự kiến sẽ đạt 185,31 tỷ đô la vào năm 2027, với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm là 32,82%.
Trong lĩnh vực điện toán không đồng nhất, GPU có thể nói là "đạn dược" phải dựa vào.
Là một trong những người thụ hưởng lớn nhất được thúc đẩy bởi thời kỳ không đồng nhất và các ứng dụng mới nổi, với sự cải tiến liên tục của sức mạnh điện toán và các yêu cầu hiệu suất AI trong các lĩnh vực máy chủ, ô tô, trí tuệ nhân tạo và điện toán cạnh, GPU phụ thuộc vào lợi thế của họ trong việc xử lý song song và điện toán chung. Những lợi thế đang tiến lên bởi những bước nhảy vọt, và thị trường có thể tiếp tục phát triển nhanh chóng.
Theo nghiên cứu thị trường được xác minh, thị trường GPU toàn cầu trị giá 25,41 tỷ đô la vào năm 2020 và dự kiến sẽ đạt 185,31 tỷ đô la vào năm 2027, với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm là 32,82%.
Hiện tại, GPU được sử dụng rộng rãi trong PC, trò chơi, trung tâm dữ liệu, điện toán hiệu suất cao, xe thông minh và các trường khác. Điều đáng chú ý là các trò chơi và PC là các chiến trường chính truyền thống của nó, trong khi các trung tâm dữ liệu, điện toán hiệu suất cao và xe thông minh sẽ trở thành động cơ mới để tăng trưởng GPU và các ứng dụng khác nhau có nhu cầu khác nhau về GPU.
Điều này được hiểu rằng các ý tưởng thiết kế của bảng điều khiển trò chơi tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm, tập trung vào tối ưu hóa phần cứng của các nhà phát triển như CPU và GPU và tối ưu hóa phần mềm như API cơ bản. GPU của PC cần cân bằng hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả năng lượng. Chủ yếu có hai loại GPU tích hợp và GPU độc lập. Hầu hết các GPU tích hợp đã được tích hợp với CPU dưới dạng SOCS, trong khi GPU độc lập chủ yếu sử dụng xe buýt PCIE để liên lạc với CPU trong thời gian thực. Từ quan điểm của điện toán và máy chủ hiệu suất cao, GPU có các yêu cầu nghiêm ngặt đối với thông lượng nhanh của khối lượng dữ liệu lớn, siêu ổn định và hoạt động dài hạn; GPU ô tô cần đáp ứng các chứng nhận điều tiết ô tô như AEC-Q100 và hỗ trợ API đồ họa chuyên dụng và xu hướng trong tương lai là CPU và GPU ô tô sẽ hình thành SOC, từ phân phối đến phát triển tập trung.
Sau nhiều năm chiến đấu khốc liệt, GPU toàn cầu có mô hình độc quyền. Nvidia là bá chủ tuyệt đối, tiếp theo là AMD, nhưng sau khi Intel trở lại chiến trường GPU độc lập, số dư ban đầu sẽ bị phá vỡ.
Thông qua đổi mới công nghệ, mở rộng kịch bản, sáp nhập và mua lại mở rộng và khám phá liên tục các khả năng điện toán chung GPU dựa trên ngăn xếp phần mềm CUDA, NVIDIA đã trở thành công ty hàng đầu trong lĩnh vực GPU và dẫn đầu sự phát triển GPU toàn cầu. Trong năm tài chính 2022, NVIDIA có doanh thu kỷ lục là 26,91 tỷ đô la, tăng 61% so với năm trước.
Nhìn vào cấu trúc doanh thu của NVIDIA, có thể thấy rằng, được hưởng lợi từ nhu cầu mạnh mẽ đối với các sản phẩm kiến trúc AMPERE của NVIDIA, chơi game đã trở thành động lực lớn nhất và thị trường trung tâm dữ liệu có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất, đạt mức cao mới 10,61 tỷ đô la Mỹ ; Và mặc dù doanh nghiệp ô tô đã giảm, nó sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. sẽ tiếp tục thu hoạch. Bố cục tiếp theo của nó cũng chứa đầy hỏa lực: một thế hệ GPU máy tính để bàn và GPU máy tính xách tay mới đã được ra mắt; Chip GPU Hopper GH100 thế hệ tiếp theo cho các trung tâm dữ liệu hoặc hơn 140 tỷ bóng bán dẫn sẽ sử dụng thiết kế mô-đun đa chip 5NM (MCM) của TSMC. Và chip lái xe tự trị thế hệ tiếp theo orin được lên kế hoạch được sử dụng để sản xuất hàng loạt vào năm 2022 và sức mạnh tính toán sẽ đạt 254tops. Hiện tại, nó đã giành được các dự án từ một số OEM như Weilai, Lý tưởng, Volvo và Mercedes-Benz.
Sau "tiến bộ" trong những năm gần đây, AMD đã thiết lập vững chắc vị trí thứ hai trong thị trường CPU và GPU. Về mặt bố cục GPU, vào năm 2022 AMD sẽ mở rộng thị trường card đồ họa với GPU cấp đầu, tầm trung và cấp nhập cảnh mới, với hỗ trợ phần mềm AMD mới. Trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu, AMD cũng tích cực. Cách đây không lâu, nó đã phát hành thẻ tăng tốc MI200 bản năng dựa trên kiến trúc GPU, dành riêng cho gia tốc HPC và AI. Nó sử dụng kiến trúc cDNA thế hệ thứ hai (được thiết kế để tối ưu hóa khối lượng công việc của trung tâm dữ liệu), là đa chip đầu tiên, GPU đầu tiên hỗ trợ 128GB bộ nhớ HBM2E và GPU lớp exascale đầu tiên (exascale). Nó cũng giới thiệu một GPU mới cho trung tâm dữ liệu, Radeon Pro V620 thế hệ tiếp theo, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu gia tăng GPU ngày càng tăng cho các ứng dụng đám mây, khối lượng công việc 3D và hơn thế nữa.
Intel, có lợi thế hàng đầu trong lĩnh vực GPU tích hợp như PCS, đã tiếp tục cải thiện kể từ khi họ tuyên bố trở lại chiến trường GPU độc lập vài năm trước. Vào cuối năm 2020, Intel đã ra mắt kiến trúc XE GPU vào ngày kiến trúc của nó, kiến trúc vi mô XE để giải quyết các nhu cầu từ nhu cầu đồ họa tích hợp/nhập đến trung tâm dữ liệu và điện toán hiệu suất cao. Đồng thời, Intel đã phát hành GPU máy chủ trung tâm dữ liệu đầu tiên của mình, hoàn thành việc xây dựng toàn diện kiến trúc XPU "CPU+GPU+PPGA".
Vào ngày Kiến trúc 2021, Intel sẽ ra mắt hai GPU riêng biệt. Vào ngày đầu tư được tổ chức cách đây không lâu, Intel đã phát hành hai GPU, một cho lĩnh vực chơi game và một cho trung tâm dữ liệu. Tiếp theo, Intel đã thông báo rằng mã GPU trung tâm dữ liệu có tên ATS-M sẽ được phát hành trong quý thứ ba, tích hợp nhiều cõi XE, bộ mã hóa phần cứng AV1, bộ nhớ GDDR6, đơn vị truy tìm tia, v.v. và có thể cung cấp 150 nghìn tỷ hoạt động cho mỗi lần thứ hai. . Không chỉ vậy, đối với trường PC truyền thống, Intel cũng quyết tâm giành chiến thắng và ra mắt card đồ họa ARC Ruixuan Series cho các nền tảng máy tính xách tay và card đồ họa A3 Series đầu tiên cho máy tính để bàn - GPU Ruixuan A380. Và, không chỉ A380, Series Intel Sharp A5 và A7 với hiệu suất cao hơn cũng sẽ có sẵn vào mùa hè này.
Trong lĩnh vực GPU nơi khói thuốc súng ở khắp mọi nơi, Intel, đầy hỏa lực, có thể thách thức AMD và Nvidia theo mọi hướng.
Tính toán không đồng nhất "tay để tay"
Từ quan điểm trực tiếp, "câu đố" không đồng nhất của ba người khổng lồ Intel, Nvidia và AMD đã được hình thành gần như.
Trong số ba người khổng lồ này, sự kết hợp không đồng nhất của Intel rõ ràng là sâu sắc hơn. Trong năm năm qua, Intel, đã thiết lập mục tiêu chuyển đổi "tập trung vào dữ liệu", đã tiếp tục làm phong phú thêm bố cục của nó trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu thông qua các vụ sáp nhập và mua lại, bao gồm cả việc mua lại các công ty FPGA, Easic và ASIC chất lượng cao, Easic và ASIC , cộng với sự phát triển của GPU độc lập, IPU, chip thần kinh, chip điện toán lượng tử và oneapi, một công cụ phần mềm lập trình thống nhất để nghiên cứu và phát triển, cung cấp một mô hình lập trình phát triển ứng dụng thống nhất và đơn giản Máy gia tốc và nhận ra một danh mục sản phẩm bao gồm nhiều kiến trúc.
Cùng với sự mở rộng quy mô lớn gần đây của chiến lược IDM2.0, cũng như một loạt các hành động để mở X86 và tham gia Trại RISC-V theo cách cao cấp, Intel có nhiều "thẻ Trump" trong thời đại của đồng phân hóa và thoải mái hơn.
Theo quan điểm của AMD, hoạt động kinh doanh của nó từ lâu đã tập trung vào hai lĩnh vực cốt lõi của CPU và GPU, và FPGA là thiếu sót lớn nhất của nó. Tuy nhiên, sau khi AMD thông báo rằng họ đã hoàn thành việc mua lại Xilinx trong một giao dịch toàn bộ cổ phần, với sự tích lũy sâu của Xilinx trong các lĩnh vực của FPGA, SOC và ACAP có thể lập trình, nó đã cung cấp cho AMD tăng cường khả năng điện toán ngang và cạnh. "Dinh dưỡng". Việc sáp nhập AMD và Xilinx sẽ không chỉ tập trung vào việc cải thiện khả năng cạnh tranh kinh doanh của trung tâm dữ liệu, mà còn đạt được nhiều chip hơn trong kỷ nguyên không đồng nhất của trung tâm dữ liệu.
Sau khi Pensando được AMD mua lại, điều đó có nghĩa là AMD không chỉ chính thức tham gia vào lĩnh vực DPU, mà còn cho phép hoạt động kinh doanh của AMD bao gồm hoàn toàn CPU, GPU, FPGA, DPU và xây dựng một "câu đố" sức mạnh điện toán hoàn chỉnh về cơ bản.
Để hoàn thành tuyến đường "GPU+CPU+DPU", NVIDIA lần đầu tiên tuyên bố mua lại ARM theo cách cao cấp, và sau đó chi 6,9 tỷ đô la để mua lại nhà sản xuất thiết bị mạng Mạng của Israel Mellanox để cung cấp DPU. Mặc dù việc mua lại ARM cuối cùng là "không có tai nạn", nhưng nó đã đầu tư rất nhiều vào phát triển CPU và chính thức ra mắt CPU tự phát triển cho Trung tâm dữ liệu AI và các ứng dụng điện toán hiệu suất cao tại Hội nghị GTC năm 2021-dựa trên kiến trúc ARM Neoverse của con chip ân sủng. Theo thỏa thuận, NVIDIA đã có được giấy phép kiến trúc gần 20 năm của ARM và CPU dựa trên ARM có thể được phát triển thông qua IP được cấp phép trong tương lai.
Đối với NVIDIA, nghiên cứu và phát triển của Grace CPU có ý nghĩa sâu rộng. Bởi vì GPU cần phải được khớp với hoạt động CPU, động thái này sẽ khiến nó không còn bị giới hạn trong CPU, và sự tự lực và tự lực của CPU cũng sẽ làm cho sự tích hợp không đồng nhất của nó trở nên rõ ràng hơn.
Đối mặt với một cuộc thi toàn diện, ba người khổng lồ cũng có những lo lắng ẩn giấu khác nhau.
Theo các nhà phân tích trong ngành, AMD cũng cần thời gian để tiêu hóa và tích hợp GPU+CPU+DPU+FPGA để mở rộng khả năng cung cấp các giải pháp hàng đầu cho khách hàng đám mây, doanh nghiệp và cạnh; GPU phụ thuộc rất nhiều của NVIDIA có thể phải đối mặt với sự xâm lấn của ASIC trong trường gia tốc trung tâm dữ liệu trong tương lai Intel vẫn là một công ty có gen thuộc về CPU và đầu tư vào GPU cần phải phù hợp với sự tăng trưởng của CPU, vì vậy đó sẽ là một thách thức lớn để đối phó với xung đột phát triển giữa CPU và GPU. Ngoài ra, dưới Baton of IDM2.0, trọng tâm của đầu tư chắc chắn sẽ nghiêng về sản xuất tiên tiến và cách cân bằng sự đổi mới và tích hợp các nguồn lực đầu tư của các XPU chính cũng cần được cân nhắc cẩn thận.
Cần chỉ ra rằng với việc xác định giao thức UCIE của chiplet, thang đo thiết kế có thể được tăng nhiều lần, ví dụ, CPU, GPU và DPU đều có thể được mở rộng theo N lần song song; hoặc để đạt được sự tích hợp dọc, CPU+GPU+DPU có thể được kết hợp thành một chip siêu dị thường hoặc kết hợp hai.
Do đó, làm thế nào để chạy các hệ thống khác nhau song song và làm thế nào để tương tác hiệu quả và thích ứng sẽ trở thành một thách thức mới cho người khổng lồ. Ai có thể dẫn đầu về vấn đề này, người sẽ phóng đại chiến thắng trong tương lai.
Các yếu tố chính ảnh hưởng đến mô hình
Sau khi gắn kết lại trận chiến, trận đấu của ba người khổng lồ cũng sẽ đầy hỏa lực.
Ngoài việc đối phó với đổi mới kiến trúc "XPU+", xây dựng sinh thái và các thử nghiệm thực hiện liên tục, phải nói rằng quy trình và bao bì là chìa khóa để biến ý tưởng thành các sản phẩm thực tế để đạt được điện toán siêu không đồng nhất.
Trước tiên, hãy nói về quy trình và các yếu tố năng suất liên quan.
Cho dù đó là CPU, GPU, DPU hay FPGA, họ đều là những người tiên phong của công nghệ tiên tiến. Nếu bạn muốn chiến đấu chống lại một nhóm thạc sĩ, việc sử dụng công nghệ tiên tiến nhất là King.
Tin tức gần đây cho thấy TSMC gặp khó khăn với năng suất quy trình 3nm. Nếu vấn đề về lợi suất 3nm tiếp tục, nhiều khách hàng có thể mở rộng việc sử dụng nút quy trình 5nm, do đó ảnh hưởng đến các lô hàng chip của khách hàng như AMD, Intel và NVIDIA.
Điều này làm cho các tắc nghẽn cung cấp gây ra bởi tình trạng thiếu công suất một trong những trở ngại mà họ gặp phải. Như Nvidia đã nói trong báo cáo thu nhập của mình, các ràng buộc cung cấp trong tương lai sẽ vẫn là một cơn gió ngược với sự thiếu hụt toàn cầu về năng lực sản xuất chip và wafer. NVIDIA đã báo cáo trả trước TSMC khoảng 1,64 tỷ đô la trong quý 3 năm 2021 và sẽ trả 1,79 tỷ đô la trong quý đầu tiên của năm 2022, đưa toàn bộ đơn đặt hàng dài hạn lên 6,9 tỷ đô la, cao hơn nhiều so với số tiền họ đã trả trước đó.
Lợi thế của Intel so với NVIDIA và AMD là hoạt động kinh doanh phát triển ngày càng tăng. Mặc dù công nghệ của Intel vẫn chưa bị phá vỡ trong 5nm trong Foundry, nhưng nếu nó tuân theo lộ trình công nghệ của nó, nó sẽ ngang tầm với mức đúc của TSMC vào năm 2025. Có lẽ, vào thời điểm đó, Intel hoàn toàn có thể hỗ trợ thiết kế quy trình nâng cao của riêng mình, trở nên thoải mái hơn Trong mức tích hợp không đồng nhất của x86, ARM và RISC-V, và ưu tiên cung cấp về bảo đảm năng lực. Ý nghĩa sâu sắc đằng sau chiến lược IDM 2.0 của nó có thể sâu sắc hơn so với tưởng tượng.
Ngoài ra, điện toán không đồng nhất không thể bỏ qua tích hợp không đồng nhất và bao bì tiên tiến. Sự tiến bộ của tích hợp không đồng nhất và công nghệ đóng gói tiên tiến cho phép xây dựng các hệ thống phức tạp trong một gói duy nhất, có thể nhanh chóng đáp ứng các yêu cầu tiêu thụ năng lượng, khối lượng và hiệu suất của chip trong các hệ thống điện toán không đồng nhất.
Ở cấp độ bao bì nâng cao, dường như Intel, như một IDM truyền thống, dường như có nhiều lợi thế hơn và AMD ban đầu là IDM, nhưng sau đó rút khỏi doanh nghiệp sản xuất chip, nhưng công ty vẫn có gen của quá trình và bao bì. AMD đã có một khởi đầu trong vài năm qua với chiplet và công nghệ kết nối đầu tiên của thị trường, dựa trên công nghệ đóng gói thế hệ tiếp theo của công ty, 3D xếp chồng V-Cache. Ở đây cũng vậy, Xilinx có thể giúp AMD vì Xilinx đã xây dựng một loạt các công nghệ đóng gói hiệu suất cao và các công nghệ kết nối cho nền tảng FPGA thích ứng của nó.
Đối với NVIDIA, là một người không tính thuần túy, nó thấp hơn một chút so với Intel và AMD trong quá trình và đóng gói tích hợp không đồng nhất, và nó phụ thuộc nhiều hơn vào các đối tác không chỉ trong lĩnh vực ứng dụng hiệu suất cao, mà còn về quy trình và Bao bì.
Ngược lại, Intel đã tiến bộ theo nhiều cách và tiếp tục tiến lên trong đồng quản trị và đạt được các cú va chạm dưới 10 micron thông qua công nghệ HBI, cho phép hơn 10 lần kết nối giữa các chip khác nhau. Tăng mật độ. Và cách đây không lâu, thẻ tăng tốc cấp cao nhất Ponte Vecchio được phát triển để siêu máy tính, số lượng bóng bán dẫn tích hợp vượt quá 100 tỷ, sử dụng 5 quy trình sản xuất khác nhau và đóng gói tới 47 đơn vị khác nhau (gạch) Công nghệ. "Nhà tích hợp" của công nghệ đóng gói xếp chồng 3D và công nghệ kết nối đồng phát.
Theo dữ liệu từ công ty tư vấn Yole Developpement, các nhà sản xuất chất bán dẫn sẽ chi khoảng 11,9 tỷ đô la chi phí vốn cho bao bì tiên tiến vào năm 2021. Cơ quan này cho biết thị trường Tốc độ tăng trưởng hàng năm là 19% vào năm 2027, khi thị trường bao bì tiên tiến sẽ đạt 7,87 tỷ đô la mỗi năm.
Điều này được hiểu rằng các ý tưởng thiết kế của bảng điều khiển trò chơi tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm, tập trung vào tối ưu hóa phần cứng của các nhà phát triển như CPU và GPU và tối ưu hóa phần mềm như API cơ bản. GPU của PC cần cân bằng hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả năng lượng. Chủ yếu có hai loại GPU tích hợp và GPU độc lập. Hầu hết các GPU tích hợp đã được tích hợp với CPU dưới dạng SOCS, trong khi GPU độc lập chủ yếu sử dụng xe buýt PCIE để liên lạc với CPU trong thời gian thực. Từ quan điểm của điện toán và máy chủ hiệu suất cao, GPU có các yêu cầu nghiêm ngặt đối với thông lượng nhanh của khối lượng dữ liệu lớn, siêu ổn định và hoạt động dài hạn; GPU ô tô cần đáp ứng các chứng nhận điều tiết ô tô như AEC-Q100 và hỗ trợ API đồ họa chuyên dụng và xu hướng trong tương lai là CPU và GPU ô tô sẽ hình thành SOC, từ phân phối đến phát triển tập trung.
Sau nhiều năm chiến đấu khốc liệt, GPU toàn cầu có mô hình độc quyền. Nvidia là bá chủ tuyệt đối, tiếp theo là AMD, nhưng sau khi Intel trở lại chiến trường GPU độc lập, số dư ban đầu sẽ bị phá vỡ.
Thông qua đổi mới công nghệ, mở rộng kịch bản, sáp nhập và mua lại mở rộng và khám phá liên tục các khả năng điện toán chung GPU dựa trên ngăn xếp phần mềm CUDA, NVIDIA đã trở thành công ty hàng đầu trong lĩnh vực GPU và dẫn đầu sự phát triển GPU toàn cầu. Trong năm tài chính 2022, NVIDIA có doanh thu kỷ lục là 26,91 tỷ đô la, tăng 61% so với năm trước.
Nhìn vào cấu trúc doanh thu của NVIDIA, có thể thấy rằng, được hưởng lợi từ nhu cầu mạnh mẽ đối với các sản phẩm kiến trúc AMPERE của NVIDIA, chơi game đã trở thành động lực lớn nhất và thị trường trung tâm dữ liệu có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất, đạt mức cao mới 10,61 tỷ đô la Mỹ ; Và mặc dù doanh nghiệp ô tô đã giảm, nó sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. sẽ tiếp tục thu hoạch. Bố cục tiếp theo của nó cũng chứa đầy hỏa lực: một thế hệ GPU máy tính để bàn và GPU máy tính xách tay mới đã được ra mắt; Chip GPU Hopper GH100 thế hệ tiếp theo cho các trung tâm dữ liệu hoặc hơn 140 tỷ bóng bán dẫn sẽ sử dụng thiết kế mô-đun đa chip 5NM (MCM) của TSMC. Và chip lái xe tự trị thế hệ tiếp theo orin được lên kế hoạch được sử dụng để sản xuất hàng loạt vào năm 2022 và sức mạnh tính toán sẽ đạt 254tops. Hiện tại, nó đã giành được các dự án từ một số OEM như Weilai, Lý tưởng, Volvo và Mercedes-Benz.
Sau "tiến bộ" trong những năm gần đây, AMD đã thiết lập vững chắc vị trí thứ hai trong thị trường CPU và GPU. Về mặt bố cục GPU, vào năm 2022 AMD sẽ mở rộng thị trường card đồ họa với GPU cấp đầu, tầm trung và cấp nhập cảnh mới, với hỗ trợ phần mềm AMD mới. Trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu, AMD cũng tích cực. Cách đây không lâu, nó đã phát hành thẻ tăng tốc MI200 bản năng dựa trên kiến trúc GPU, dành riêng cho gia tốc HPC và AI. Nó sử dụng kiến trúc cDNA thế hệ thứ hai (được thiết kế để tối ưu hóa khối lượng công việc của trung tâm dữ liệu), là đa chip đầu tiên, GPU đầu tiên hỗ trợ 128GB bộ nhớ HBM2E và GPU lớp exascale đầu tiên (exascale). Nó cũng giới thiệu một GPU mới cho trung tâm dữ liệu, Radeon Pro V620 thế hệ tiếp theo, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu gia tăng GPU ngày càng tăng cho các ứng dụng đám mây, khối lượng công việc 3D và hơn thế nữa.
Intel, có lợi thế hàng đầu trong lĩnh vực GPU tích hợp như PCS, đã tiếp tục cải thiện kể từ khi họ tuyên bố trở lại chiến trường GPU độc lập vài năm trước. Vào cuối năm 2020, Intel đã ra mắt kiến trúc XE GPU vào ngày kiến trúc của nó, kiến trúc vi mô XE để giải quyết các nhu cầu từ nhu cầu đồ họa tích hợp/nhập đến trung tâm dữ liệu và điện toán hiệu suất cao. Đồng thời, Intel đã phát hành GPU máy chủ trung tâm dữ liệu đầu tiên của mình, hoàn thành việc xây dựng toàn diện kiến trúc XPU "CPU+GPU+PPGA".
Vào ngày Kiến trúc 2021, Intel sẽ ra mắt hai GPU riêng biệt. Vào ngày đầu tư được tổ chức cách đây không lâu, Intel đã phát hành hai GPU, một cho lĩnh vực chơi game và một cho trung tâm dữ liệu. Tiếp theo, Intel đã thông báo rằng mã GPU trung tâm dữ liệu có tên ATS-M sẽ được phát hành trong quý thứ ba, tích hợp nhiều cõi XE, bộ mã hóa phần cứng AV1, bộ nhớ GDDR6, đơn vị truy tìm tia, v.v. và có thể cung cấp 150 nghìn tỷ hoạt động cho mỗi lần thứ hai. . Không chỉ vậy, đối với trường PC truyền thống, Intel cũng quyết tâm giành chiến thắng và ra mắt card đồ họa ARC Ruixuan Series cho các nền tảng máy tính xách tay và card đồ họa A3 Series đầu tiên cho máy tính để bàn - GPU Ruixuan A380. Và, không chỉ A380, Series Intel Sharp A5 và A7 với hiệu suất cao hơn cũng sẽ có sẵn vào mùa hè này.
Trong lĩnh vực GPU nơi khói thuốc súng ở khắp mọi nơi, Intel, đầy hỏa lực, có thể thách thức AMD và Nvidia theo mọi hướng.
Tính toán không đồng nhất "tay để tay"
Từ quan điểm trực tiếp, "câu đố" không đồng nhất của ba người khổng lồ Intel, Nvidia và AMD đã được hình thành gần như.
Trong số ba người khổng lồ này, sự kết hợp không đồng nhất của Intel rõ ràng là sâu sắc hơn. Trong năm năm qua, Intel, đã thiết lập mục tiêu chuyển đổi "tập trung vào dữ liệu", đã tiếp tục làm phong phú thêm bố cục của nó trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu thông qua các vụ sáp nhập và mua lại, bao gồm cả việc mua lại các công ty FPGA, Easic và ASIC chất lượng cao, Easic và ASIC , cộng với sự phát triển của GPU độc lập, IPU, chip thần kinh, chip điện toán lượng tử và oneapi, một công cụ phần mềm lập trình thống nhất để nghiên cứu và phát triển, cung cấp một mô hình lập trình phát triển ứng dụng thống nhất và đơn giản Máy gia tốc và nhận ra một danh mục sản phẩm bao gồm nhiều kiến trúc.
Cùng với sự mở rộng quy mô lớn gần đây của chiến lược IDM2.0, cũng như một loạt các hành động để mở X86 và tham gia Trại RISC-V theo cách cao cấp, Intel có nhiều "thẻ Trump" trong thời đại của đồng phân hóa và thoải mái hơn.
Theo quan điểm của AMD, hoạt động kinh doanh của nó từ lâu đã tập trung vào hai lĩnh vực cốt lõi của CPU và GPU, và FPGA là thiếu sót lớn nhất của nó. Tuy nhiên, sau khi AMD thông báo rằng họ đã hoàn thành việc mua lại Xilinx trong một giao dịch toàn bộ cổ phần, với sự tích lũy sâu của Xilinx trong các lĩnh vực của FPGA, SOC và ACAP có thể lập trình, nó đã cung cấp cho AMD tăng cường khả năng điện toán ngang và cạnh. "Dinh dưỡng". Việc sáp nhập AMD và Xilinx sẽ không chỉ tập trung vào việc cải thiện khả năng cạnh tranh kinh doanh của trung tâm dữ liệu, mà còn đạt được nhiều chip hơn trong kỷ nguyên không đồng nhất của trung tâm dữ liệu.
Sau khi Pensando được AMD mua lại, điều đó có nghĩa là AMD không chỉ chính thức tham gia vào lĩnh vực DPU, mà còn cho phép hoạt động kinh doanh của AMD bao gồm hoàn toàn CPU, GPU, FPGA, DPU và xây dựng một "câu đố" sức mạnh điện toán hoàn chỉnh về cơ bản.
Để hoàn thành tuyến đường "GPU+CPU+DPU", NVIDIA lần đầu tiên tuyên bố mua lại ARM theo cách cao cấp, và sau đó chi 6,9 tỷ đô la để mua lại nhà sản xuất thiết bị mạng Mạng của Israel Mellanox để cung cấp DPU. Mặc dù việc mua lại ARM cuối cùng là "không có tai nạn", nhưng nó đã đầu tư rất nhiều vào phát triển CPU và chính thức ra mắt CPU tự phát triển cho Trung tâm dữ liệu AI và các ứng dụng điện toán hiệu suất cao tại Hội nghị GTC năm 2021-dựa trên kiến trúc ARM Neoverse của con chip ân sủng. Theo thỏa thuận, NVIDIA đã có được giấy phép kiến trúc gần 20 năm của ARM và CPU dựa trên ARM có thể được phát triển thông qua IP được cấp phép trong tương lai.
Đối với NVIDIA, nghiên cứu và phát triển của Grace CPU có ý nghĩa sâu rộng. Bởi vì GPU cần phải được khớp với hoạt động CPU, động thái này sẽ khiến nó không còn bị giới hạn trong CPU, và sự tự lực và tự lực của CPU cũng sẽ làm cho sự tích hợp không đồng nhất của nó trở nên rõ ràng hơn.
Đối mặt với một cuộc thi toàn diện, ba người khổng lồ cũng có những lo lắng ẩn giấu khác nhau.
Theo các nhà phân tích trong ngành, AMD cũng cần thời gian để tiêu hóa và tích hợp GPU+CPU+DPU+FPGA để mở rộng khả năng cung cấp các giải pháp hàng đầu cho khách hàng đám mây, doanh nghiệp và cạnh; GPU phụ thuộc rất nhiều của NVIDIA có thể phải đối mặt với sự xâm lấn của ASIC trong trường gia tốc trung tâm dữ liệu trong tương lai Intel vẫn là một công ty có gen thuộc về CPU và đầu tư vào GPU cần phải phù hợp với sự tăng trưởng của CPU, vì vậy đó sẽ là một thách thức lớn để đối phó với xung đột phát triển giữa CPU và GPU. Ngoài ra, dưới Baton of IDM2.0, trọng tâm của đầu tư chắc chắn sẽ nghiêng về sản xuất tiên tiến và cách cân bằng sự đổi mới và tích hợp các nguồn lực đầu tư của các XPU chính cũng cần được cân nhắc cẩn thận.
Cần chỉ ra rằng với việc xác định giao thức UCIE của chiplet, thang đo thiết kế có thể được tăng nhiều lần, ví dụ, CPU, GPU và DPU đều có thể được mở rộng theo N lần song song; hoặc để đạt được sự tích hợp dọc, CPU+GPU+DPU có thể được kết hợp thành một chip siêu dị thường hoặc kết hợp hai.
Do đó, làm thế nào để chạy các hệ thống khác nhau song song và làm thế nào để tương tác hiệu quả và thích ứng sẽ trở thành một thách thức mới cho người khổng lồ. Ai có thể dẫn đầu về vấn đề này, người sẽ phóng đại chiến thắng trong tương lai.
Các yếu tố chính ảnh hưởng đến mô hình
Sau khi gắn kết lại trận chiến, trận đấu của ba người khổng lồ cũng sẽ đầy hỏa lực.
Ngoài việc đối phó với đổi mới kiến trúc "XPU+", xây dựng sinh thái và các thử nghiệm thực hiện liên tục, phải nói rằng quy trình và bao bì là chìa khóa để biến ý tưởng thành các sản phẩm thực tế để đạt được điện toán siêu không đồng nhất.
Trước tiên, hãy nói về quy trình và các yếu tố năng suất liên quan.
Cho dù đó là CPU, GPU, DPU hay FPGA, họ đều là những người tiên phong của công nghệ tiên tiến. Nếu bạn muốn chiến đấu chống lại một nhóm thạc sĩ, việc sử dụng công nghệ tiên tiến nhất là King.
Tin tức gần đây cho thấy TSMC gặp khó khăn với năng suất quy trình 3nm. Nếu vấn đề về lợi suất 3nm tiếp tục, nhiều khách hàng có thể mở rộng việc sử dụng nút quy trình 5nm, do đó ảnh hưởng đến các lô hàng chip của khách hàng như AMD, Intel và NVIDIA.
Điều này làm cho các tắc nghẽn cung cấp gây ra bởi tình trạng thiếu công suất một trong những trở ngại mà họ gặp phải. Như Nvidia đã nói trong báo cáo thu nhập của mình, các ràng buộc cung cấp trong tương lai sẽ vẫn là một cơn gió ngược với sự thiếu hụt toàn cầu về năng lực sản xuất chip và wafer. NVIDIA đã báo cáo trả trước TSMC khoảng 1,64 tỷ đô la trong quý 3 năm 2021 và sẽ trả 1,79 tỷ đô la trong quý đầu tiên của năm 2022, đưa toàn bộ đơn đặt hàng dài hạn lên 6,9 tỷ đô la, cao hơn nhiều so với số tiền họ đã trả trước đó.
Lợi thế của Intel so với NVIDIA và AMD là hoạt động kinh doanh phát triển ngày càng tăng. Mặc dù công nghệ của Intel vẫn chưa bị phá vỡ trong 5nm trong Foundry, nhưng nếu nó tuân theo lộ trình công nghệ của nó, nó sẽ ngang tầm với mức đúc của TSMC vào năm 2025. Có lẽ, vào thời điểm đó, Intel hoàn toàn có thể hỗ trợ thiết kế quy trình nâng cao của riêng mình, trở nên thoải mái hơn Trong mức tích hợp không đồng nhất của x86, ARM và RISC-V, và ưu tiên cung cấp về bảo đảm năng lực. Ý nghĩa sâu sắc đằng sau chiến lược IDM 2.0 của nó có thể sâu sắc hơn so với tưởng tượng.
Ngoài ra, điện toán không đồng nhất không thể bỏ qua tích hợp không đồng nhất và bao bì tiên tiến. Sự tiến bộ của tích hợp không đồng nhất và công nghệ đóng gói tiên tiến cho phép xây dựng các hệ thống phức tạp trong một gói duy nhất, có thể nhanh chóng đáp ứng các yêu cầu tiêu thụ năng lượng, khối lượng và hiệu suất của chip trong các hệ thống điện toán không đồng nhất.
Ở cấp độ bao bì nâng cao, dường như Intel, như một IDM truyền thống, dường như có nhiều lợi thế hơn và AMD ban đầu là IDM, nhưng sau đó rút khỏi doanh nghiệp sản xuất chip, nhưng công ty vẫn có gen của quá trình và bao bì. AMD đã có một khởi đầu trong vài năm qua với chiplet và công nghệ kết nối đầu tiên của thị trường, dựa trên công nghệ đóng gói thế hệ tiếp theo của công ty, 3D xếp chồng V-Cache. Ở đây cũng vậy, Xilinx có thể giúp AMD vì Xilinx đã xây dựng một loạt các công nghệ đóng gói hiệu suất cao và các công nghệ kết nối cho nền tảng FPGA thích ứng của nó.
Đối với NVIDIA, là một người không tính thuần túy, nó thấp hơn một chút so với Intel và AMD trong quá trình và đóng gói tích hợp không đồng nhất, và nó phụ thuộc nhiều hơn vào các đối tác không chỉ trong lĩnh vực ứng dụng hiệu suất cao, mà còn về quy trình và Bao bì.
Ngược lại, Intel đã tiến bộ theo nhiều cách và tiếp tục tiến lên trong đồng quản trị và đạt được các cú va chạm dưới 10 micron thông qua công nghệ HBI, cho phép hơn 10 lần kết nối giữa các chip khác nhau. Tăng mật độ. Và cách đây không lâu, thẻ tăng tốc cấp cao nhất Ponte Vecchio được phát triển để siêu máy tính, số lượng bóng bán dẫn tích hợp vượt quá 100 tỷ, sử dụng 5 quy trình sản xuất khác nhau và đóng gói tới 47 đơn vị khác nhau (gạch) Công nghệ. "Nhà tích hợp" của công nghệ đóng gói xếp chồng 3D và công nghệ kết nối đồng phát.
Theo dữ liệu từ công ty tư vấn Yole Developpement, các nhà sản xuất chất bán dẫn sẽ chi khoảng 11,9 tỷ đô la chi phí vốn cho bao bì tiên tiến vào năm 2021. Cơ quan này cho biết thị trường Tốc độ tăng trưởng hàng năm là 19% vào năm 2027, khi thị trường bao bì tiên tiến sẽ đạt 7,87 tỷ đô la mỗi năm.
Từ quan điểm này, cuộc thi tương lai cũng sẽ được đưa ra đầy đủ về đổi mới kiến trúc, công nghệ, bao bì, v.v. Trong các khía cạnh này, ba người khổng lồ có thể cần phải bao gồm mọi thứ.