Intel, Nvidia, AMD Comece uma "batalha completa"

A competição por "reinicialização" no campo da GPU
No campo da computação heterogênea, pode -se dizer que a GPU é a "munição" que deve ser confiada.

Como um dos maiores beneficiários impulsionados pela era heterogênea e aplicativos emergentes, com a melhoria contínua do poder de computação e dos requisitos de desempenho da IA ​​nos campos de servidores, automóveis, inteligência artificial e computação de borda, as GPUs dependem de suas próprias vantagens no processamento paralelo e computação geral. As vantagens estão avançando aos trancos e barrancos, e o mercado pode continuar a crescer rapidamente.

De acordo com a pesquisa de mercado verificada, o mercado global de GPU vale US $ 25,41 bilhões em 2020 e deve atingir US $ 185,31 bilhões em 2027, com uma taxa média anual de crescimento de 32,82%.

Atualmente, as GPUs são amplamente utilizadas em PCs, jogos, data centers, computação de alto desempenho, carros inteligentes e outros campos. Vale a pena notar que jogos e PCs são seus principais campos de batalha tradicionais, enquanto data centers, computação de alto desempenho e carros inteligentes se tornarão novos motores para o crescimento da GPU, e aplicações diferentes têm demandas diferentes nas GPUs.

Entende -se que as idéias de design dos consoles de jogos se concentram em melhorar a experiência, com foco na otimização de hardware dos desenvolvedores, como CPU e GPU e otimização de software, como APIs subjacentes. A GPU de um PC precisa equilibrar o desempenho, a escalabilidade e a eficiência energética. Existem principalmente dois tipos de GPUs integradas e GPUs independentes. A maioria das GPUs integradas foi integrada à CPU como SOCS, enquanto as GPUs independentes usam principalmente o barramento PCIE para se comunicar com a CPU em tempo real. Do ponto de vista da computação e dos servidores de alto desempenho, as GPUs têm requisitos rígidos para a taxa de transferência rápida de grandes volumes de dados, super estabilidade e operação de longo prazo; As GPUs automotivas precisam atender a certificações regulatórias automotivas, como AEC-Q100, e suportar APIs de gráficos dedicados, e a tendência futura é que a CPU e a GPU automotivas formarão o SOC, desde o desenvolvimento distribuído até a centralização.

Após anos de batalhas ferozes, a GPU global tem um padrão oligopolista. Nvidia é o hegemon absoluto, seguido pela AMD, mas depois que a Intel retornar ao campo de batalha independente da GPU, o saldo original será quebrado.

Através da inovação tecnológica, expansão do cenário, fusões e aquisições extensionais e a exploração contínua dos recursos de computação geral da GPU com base na pilha de software CUDA, a NVIDIA se tornou líder no campo da GPU e lidera o desenvolvimento global da GPU. No ano fiscal de 2022, a NVIDIA teve uma receita recorde de US $ 26,91 bilhões, um aumento de 61% ano a ano.

Olhando para a estrutura de receita da NVIDIA, pode -se descobrir que, beneficiando -se da forte demanda pelos produtos de arquitetura de ampere da Nvidia, os jogos se tornaram a maior força motriz e o mercado de data center tem a taxa de crescimento mais rápida, atingindo uma nova alta de US $ 10,61 bilhões ; E embora o negócio automotivo tenha diminuído, ele continuará a crescer no futuro. continuará a colher. Seu próximo layout também está cheio de poder de fogo: uma nova geração de GPUs de mesa e GPUs de laptop foi lançada; O chip GH100 GH100 GH100 da próxima geração para data centers ou mais de 140 bilhões de transistores usará o design do módulo multi-chip de 5NM da TSMC (MCM). E o chip de direção autônomo da próxima geração Orin está planejado para ser usado para produção em massa em 2022, e o poder de computação atingirá 254tops. Atualmente, ganhou projetos de vários OEMs, como Weilai, Ideal, Volvo e Mercedes-Benz.

Após o "progresso" nos últimos anos, a AMD estabeleceu firmemente a segunda posição no mercado de CPU e GPU. Em termos de layout da GPU, na AMD 2022 expandirá ainda mais o mercado de placas gráficas com as GPUs novas, médias e de nível básico, com o novo suporte de software da AMD. No campo dos data centers, a AMD também é agressiva. Há pouco tempo, ele lançou a placa de acelerador do Instinct Mi200 com base na arquitetura da GPU, dedicada à aceleração do HPC e da AI. Ele usa a arquitetura de cDNA de segunda geração (projetada para otimizar cargas de trabalho de computação no data center), é o primeiro multi-chip, a primeira GPU a suportar 128 GB de memória HBM2E e a primeira GPU da classe Exascale (Exascale). Ele também introduziu uma nova GPU para o Data Center, o Radeon Pro V620 da próxima geração, projetado para atender à crescente demanda por aceleração da GPU por aplicativos em nuvem, cargas de trabalho em 3D e muito mais.

A Intel, que tem uma vanguarda no campo de GPUs integradas, como os PCs, continuou a melhorar desde que anunciou seu retorno ao campo de batalha independente da GPU há alguns anos. No final de 2020, a Intel estreou a arquitetura da XE GPU em seu dia de arquitetura, a microarquitetura XE para atender às necessidades que variam de gráficos integrados/de entrada precisam de data center e computação de alto desempenho. Ao mesmo tempo, a Intel lançou sua primeira GPU do Data Center Server, concluindo a construção abrangente da arquitetura XPU híbrida "CPU+GPU+FPGA".

No Dia de Arquitetura 2021, a Intel está lançando duas GPUs discretas. No dia do investimento, realizado há pouco tempo, a Intel lançou duas GPUs, uma para o campo de jogos e outra para o data center. Em seguida, a Intel anunciou que o Data Center GPU codinome ATS-M será lançado no terceiro trimestre, que integra vários núcleos XE, codificadores de hardware AV1, memória GDDR6, unidades de rastreamento de raios etc. e podem fornecer 150 trilhões de operações por segundo. . Não apenas isso, para o campo tradicional de PC, a Intel também está determinada a vencer e lançou as placas gráficas ARC Ruixuan Series para plataformas de notebooks e a primeira placa gráfica da série A3 para desktops - Ruixuan A380 GPU. E, não apenas o A380, a série A5 Intel Sharp e A7 com desempenho superior também estará disponível neste verão.

No campo da GPU, onde a fumaça da pólvora está por toda parte, a Intel, cheia de poder de fogo, pode desafiar a AMD e a Nvidia em todas as direções.

Computação heterogênea "mãos a mão"
Do ponto de vista direto, os "quebra -cabeças" heterogêneos dos três gigantes Intel, Nvidia e AMD foram formados aproximadamente.

Entre esses três gigantes, a combinação heterogênea da Intel é obviamente mais profunda. Nos últimos cinco anos, a Intel, que estabeleceu uma meta de transformação "centrada em dados", continuou a enriquecer seu layout no campo de data center por meio de fusões e aquisições, incluindo a aquisição de empresas de alta qualidade, Easic e ASIC , além do desenvolvimento de GPU independente, IPU, chips neuromórficos, chips de computação quântica e OneAPI, uma ferramenta de software de programação unificada para pesquisa e desenvolvimento, fornece um modelo de programação de aplicativos unificado e simplificado para computação heterogênea, incluindo CPU, GPU, FPGA e outros aceleradores e realizar um portfólio de produtos que cobre várias arquiteturas.

Juntamente com a recente expansão em larga escala da estratégia IDM2.0, bem como uma série de ações para abrir o X86 e ingressar no campo RISC-V de maneira de alto nível, a Intel tem mais "cartões Trump" na época de isomerização e é mais confortável.

Do ponto de vista da AMD, seus negócios se concentram há muito tempo nas duas áreas principais da CPU e GPU, e o FPGA é sua maior falha. No entanto, depois que a AMD anunciou que havia concluído a aquisição da Xilinx em uma transação de All-Stock, com o acúmulo profundo da Xilinx nos campos de FPGA, SOC programável e ACAP, proporcionou à AMD o fortalecimento dos recursos horizontais de nuvem e computação de arestas. "Nutrição". A fusão da AMD e da Xilinx não apenas se concentrará em melhorar sua competitividade geral dos negócios do data center, mas também ganhará mais chips na era da heterogeneidade do data center.

Depois que Pensando foi adquirido pela AMD, isso significa que a AMD não apenas entrou oficialmente no campo da DPU, mas também permitiu que os negócios da AMD cubassem totalmente a CPU, GPU, FPGA, DPU e construíram um poder de computação basicamente completo "Puzzle".

Para cumprir sua rota "GPU+CPU+DPU", a NVIDIA anunciou pela primeira vez a aquisição da ARM de maneira de alto nível e gastou US $ 6,9 bilhões para adquirir a fabricante de equipamentos de rede israelense Mellanox para fornecer DPU. Embora a aquisição da ARM tenha sido "sem acidente", investiu pesadamente no desenvolvimento da CPU e lançou oficialmente sua CPU auto-desenvolvida para a IA do Data Center e aplicativos de computação de alto desempenho na conferência GTC em 2021-baseada na arquitetura do ARM Neoversense do chip de graça. De acordo com o contrato, a NVIDIA obteve a licença de arquitetura de quase 20 anos da ARM, e as CPUs baseadas em ARM podem ser desenvolvidas por meio de IP licenciado pelo ARM no futuro.

Para a NVIDIA, a pesquisa e desenvolvimento da GRACE CPU tem significado de longo alcance. Como a GPU precisa ser comparada à operação da CPU, esse movimento o tornará mais limitado na CPU, e a autoconfiança e a autoconfiança da CPU também tornarão sua integração heterogênea mais óbvia.

Diante de um concurso abrangente, os três gigantes também têm diferentes preocupações ocultas.

De acordo com analistas do setor, a AMD também precisa de tempo para digerir e integrar a GPU+CPU+DPU+FPGA para expandir sua capacidade de fornecer soluções líderes para clientes em nuvem, corporativo e borda; A GPU fortemente baseada na NVIDIA pode enfrentar a invasão da ASIC no campo de aceleração do data center no futuro Intel ainda é uma empresa cujos genes pertencem à CPU, e o investimento na GPU precisa corresponder ao crescimento da CPU, por isso será um enorme desafio para negociar com o conflito de desenvolvimento entre CPU e GPU. Além disso, sob o bastão do IDM2.0, o foco do investimento é inevitavelmente inclinado para a fabricação avançada e como equilibrar a inovação e a integração dos recursos de investimento do XPUS principal também precisam ser cuidadosamente ponderados.

Deve -se ressaltar que, com a determinação do protocolo UCIE de chiplelet, a escala de design pode ser aumentada várias vezes, por exemplo, a CPU, a GPU e a DPU pode ser expandida por n vezes em paralelo; ou para obter integração vertical, a CPU+GPU+DPU pode ser combinada em um único chip super-heterogêneo ou uma combinação de dois.

Portanto, como executar diferentes sistemas em paralelo e como interagir de maneira eficiente e adaptável se tornará um novo desafio para os gigantes. Quem pode assumir a liderança a esse respeito, quem ampliará a vitória futura.

Fatores -chave que afetam o padrão
Depois de serem ligados à batalha, o confronto dos três gigantes também estará cheio de poder de fogo.

Além de lidar com a inovação arquitetônica "XPU+", a construção ecológica e os testes contínuos de execução, deve-se dizer que o processo e a embalagem são as chaves para transformar idéias em produtos reais para obter computação super-heterogênea.

Vamos falar sobre o processo primeiro e os fatores de produtividade relacionados.

Seja CPU, GPU, DPU ou FPGA, todos são pioneiros em tecnologia avançada. Se você deseja lutar contra um grupo de mestres, o uso da tecnologia mais avançada é rei.

Notícias recentes mostram que o TSMC tem dificuldades com seu rendimento de 3NM. Se o problema de rendimento de 3 nm continuar, muitos clientes poderão estender o uso do nó do processo de 5 nm, afetando assim as remessas de chip de clientes como AMD, Intel e NVIDIA.

Isso faz com que os gargalos de suprimentos causassem escassez de capacidade um dos obstáculos que eles enfrentam. Como a NVIDIA disse em seu relatório de ganhos, futuras restrições de oferta permanecerão um vento de cabeça, dada a escassez global da capacidade de produção de chip e wafer. A NVIDIA teria pré-pago o TSMC de US $ 1,64 bilhão no terceiro trimestre de 2021 e pagará US $ 1,79 bilhão no primeiro trimestre de 2022, elevando todo o avanço do pedido de longo prazo para US $ 6,9 bilhões, muito mais alto do que o que pagou anteriormente.

A vantagem da Intel sobre a NVIDIA e a AMD é seu crescente negócio de fundição. Embora a tecnologia da Intel ainda não tenha sido divulgada em 5 nm na fundição, se seguir seu roteiro de tecnologia, estará a par do nível de fundição da TSMC em 2025. Talvez, naquela época, a Intel possa suportar totalmente seu próprio design de processo avançado, se tornar mais confortável no nível de integração heterogêneo de X86, ARM e RISC-V, e priorize a oferta em termos de garantia de capacidade. O profundo significado por trás de sua estratégia IDM 2.0 pode ser mais profundo do que se imaginou.

Além disso, a computação heterogênea não pode ignorar a integração heterogênea e a embalagem avançada. O avanço da integração heterogênea e da tecnologia avançada de embalagens possibilita a criação de sistemas complexos em um único pacote, que pode atender rapidamente aos requisitos de consumo de energia, volume e desempenho dos chips em sistemas de computação heterogênea.

No nível avançado de embalagem, parece que a Intel, como um IDM tradicional, parece ter mais vantagens, e a AMD era originalmente um IDM, mas depois girou do negócio de fabricação de chips, mas a empresa ainda tem os genes de processo e embalagem. A AMD teve uma vantagem nos últimos anos com sua tecnologia de primeira linha e a tecnologia Interconect, construindo na tecnologia de embalagem de próxima geração da empresa, 3D empilhado em V-Cache. Aqui também, o Xilinx pode ajudar a AMD porque a Xilinx construiu uma variedade de tecnologias de embalagem de alto desempenho e interconexão para sua plataforma FPGA adaptativa.

Para a NVIDIA, como um fábulo puro, é ligeiramente inferior à Intel e AMD no processo e na embalagem da integração heterogênea, e depende mais de parceiros não apenas no campo de aplicações de alto desempenho, mas também em termos de processo e embalagem.

Por outro lado, a Intel avançou de várias maneiras e continuou a avançar em co-Emibe, Ucie, Foveros etc., especialmente na parte de embalagem 3D, a Intel lançou o Foveros Direct, que realiza a transição para a ligação direta de cobre para cobre e atinge arremessos abaixo de 10 mícrons através da tecnologia HBI, permitindo mais de 10 vezes a interconexão entre diferentes chips. Aumentar a densidade. E não faz muito tempo, a placa de acelerador de nível superior Ponte Vecchio se desenvolveu para supercomputação, o número de transistores integrados excedeu 100 bilhões, usando 5 processos de fabricação diferentes e encapsulando até 47 unidades diferentes (ladrilhos) dentro, tornando-se uma base de Foveros tecnologia. O "integrador" da tecnologia de embalagens empilhadas em 3D e tecnologia de conexão co-Emib.

De acordo com dados da empresa de consultoria Yole Development,, os fabricantes de semicondutores gastarão cerca de US $ 11,9 bilhões em despesas de capital em embalagens avançadas em 2021. A agência disse Taxa de crescimento anual de 19% até 2027, quando o mercado avançado de embalagens atingirá US $ 7,87 bilhões por ano.

Desse ponto de vista, a futura competição também será totalmente lançada em inovação arquitetônica, tecnologia, embalagem etc. Nesses aspectos, os três gigantes podem precisar cobrir tudo.