Intel、Nvidia、AMDは「完全な戦い」を始めます
Jun 17,2022
次々に一連の主要なイベントが、デジタル時代の異種コンピューティングCPU+GPU+FPGA/DPUをめぐる3人の巨人、Nvidia、およびAMDの「競争」のためのより多くの想像力を提供しました。将来の分裂の分野。注釈。Intelは独立したGPUの分野で復活しており、ハードウェア、ソフトウェア、アーキテクチャ、プロセスのイノベーション、およびIDM2.0戦略の助けを借りて、IPUの分野で新しいイノベーションを作成しています。
AMDのXilinxの買収が解決された後、FPGAの欠点を補いました。少し前に、AMDはクラウドサービスプロバイダーのPensandoの買収を約19億米ドルで発表しました。この時点で、AMDは公式にDPUフィールドに入り、データセンターの青写真の重要な部分を構成しました。指輪。 NvidiaはARMを取得することで「手放す」ことを余儀なくされましたが、すでに重要な「供給」としてARMベースのCPUを持っており、取得を通じてDPUを完了し、不均一性の時代に大きな違いをもたらすことを望んでいます。
3人の巨人の戦いはすでに後背地に浸透しており、Intel、Nvidia、およびAMDの間の競争は「包括的な戦い」の状況を示しています。
GPUフィールドでの「再起動」の競争
不均一なコンピューティングの分野では、GPUは依存しなければならない「弾薬」と言えます。
不均一な時代および新興アプリケーションによって推進される最大の受益者の1つとして、サーバー、自動車、人工知能、およびエッジコンピューティングの分野でのコンピューティングパワーとAIパフォーマンス要件の継続的な改善により、GPUは並行処理の独自の利点に依存していますおよび一般的なコンピューティング。利点は飛躍的に進んでおり、市場は急速に成長し続けることができます。
検証済みの市場調査によると、世界のGPU市場は2020年に2,541億ドルの価値があり、2027年には1,8531億ドルに達すると予想されており、平均年間成長率は32.82％です。
不均一なコンピューティングの分野では、GPUは依存しなければならない「弾薬」と言えます。
不均一な時代および新興アプリケーションによって推進される最大の受益者の1つとして、サーバー、自動車、人工知能、およびエッジコンピューティングの分野でのコンピューティングパワーとAIパフォーマンス要件の継続的な改善により、GPUは並行処理の独自の利点に依存していますおよび一般的なコンピューティング。利点は飛躍的に進んでおり、市場は急速に成長し続けることができます。
検証済みの市場調査によると、世界のGPU市場は2020年に2,541億ドルの価値があり、2027年には1,8531億ドルに達すると予想されており、平均年間成長率は32.82％です。
現在、GPUはPC、ゲーム、データセンター、高性能コンピューティング、スマートカー、その他のフィールドで広く使用されています。ゲームやPCは従来の主要な戦場であり、データセンター、高性能コンピューティング、スマートカーはGPU成長のための新しいエンジンになり、アプリケーションが異なることはGPUに異なる需要があります。
ゲームコンソールの設計アイデアは、CPUやGPUなどのハードウェアの開発者の最適化と、基礎となるAPIなどのソフトウェアの最適化に焦点を当てて、エクスペリエンスの改善に焦点を当てていることが理解されています。 PCのGPUは、パフォーマンス、スケーラビリティ、エネルギー効率のバランスをとる必要があります。主に2種類の統合GPUと独立したGPUがあります。統合されたGPUのほとんどはSOCとしてCPUと統合されていますが、独立したGPUは主にPCIeバスを使用してCPUとリアルタイムで通信します。高性能コンピューティングとサーバーの観点から見ると、GPUには、大量のデータボリューム、超安定性、長期操作の高速スループットに関する厳格な要件があります。自動車GPUは、AEC-Q100などの自動車規制認定を満たし、専用のグラフィックスAPIをサポートする必要があり、将来の傾向は、自動車CPUとGPUが分散から集中開発までSOCを形成することです。
長年の激しい戦いの後、グローバルGPUにはオリゴコリスティックなパターンがあります。 Nvidiaは絶対的なヘゲモンであり、AMDが続きますが、Intelが独立したGPUの戦場に戻った後、元のバランスが破られます。
技術革新、シナリオの拡大、拡張合併と買収、およびCUDAソフトウェアスタックに基づくGPU一般コンピューティング機能の継続的な調査を通じて、NVIDIAはGPU分野のリーダーになり、グローバルGPU開発をリードしています。 2022年度、Nvidiaの記録的な収益は2691億ドルで、前年比61％増加しました。
Nvidiaの収益構造を見ると、NvidiaのAmpere Architecture Productsの強い需要の恩恵を受けて、ゲームが最大の原動力となり、データセンター市場は最速の成長率を持ち、1061億米ドルの新しい高値に達しました。 ;そして、自動車事業は減少していますが、将来は成長し続けます。収穫を続けます。次のレイアウトは火力でいっぱいです。新世代のデスクトップGPUとラップトップGPUが発売されました。次世代のGPUホッパーGH100データセンター用または1,400億を超えるトランジスタがTSMCの5NMノードマルチチップモジュール（MCM）設計を使用します。そして、次世代の自動運転駆動チップオリンは、2022年に大量生産に使用する予定であり、コンピューティングパワーは254トップに達します。現在、Weilai、Ideal、Volvo、Mercedes-BenzなどのいくつかのOEMからプロジェクトを獲得しています。
近年の「進歩」の後、AMDはCPU市場とGPU市場で2番目のポジションをしっかりと確立しました。 GPUレイアウトに関しては、2022年にAMDは、新しいAMDソフトウェアサポートを備えた新しいトップ、ミッドレンジ、エントリーレベルのGPUでグラフィックカード市場をさらに拡大します。データセンターの分野では、AMDも攻撃的です。少し前に、HPCおよびAIアクセラレーションに特化したGPUアーキテクチャに基づいて、本能MI200アクセラレータカードをリリースしました。第2世代のcDNAアーキテクチャ（データセンターコンピューティングワークロードを最適化するように設計された）、最初のマルチチップ、128GBのHBM2Eメモリをサポートする最初のGPU、および最初のExascaleクラス（Exascale）GPUを使用します。また、クラウドアプリケーション、3DワークロードなどのGPU加速度の増加を満たすように設計された、データセンターの新しいGPU、次世代のRadeon Pro V620を導入しました。
PCSなどの統合GPUの分野で最先端を持っているIntelは、数年前に独立したGPUの戦場への復帰を発表して以来、改善を続けています。 2020年の終わりに、IntelはアーキテクチャデーでXE GPUアーキテクチャをデビューしました。XEマイクロアーキテクチャは、統合/エントリグラフィックスのニーズからデータセンターや高性能コンピューティングに至るまでのニーズに対応します。同時に、Intelは最初のデータセンターサーバーGPUをリリースし、「CPU+GPU+FPGA」ハイブリッドXPUアーキテクチャの包括的な構造を完了しました。
2021年のアーキテクチャ日に、Intelは2つの離散GPUを立ち上げます。少し前に開催された投資日に、Intelは2つのGPUをリリースしました。1つはゲームフィールド用、もう1つはデータセンター用です。次に、Intelは、Data Center GPUコード名ATS-Mが第3四半期にリリースされることを発表しました。これは、複数のXEコア、AV1ハードウェアエンコーダー、GDDR6メモリ、レイトレースユニットなどを統合し、150兆の操作を提供できることを発表しました。 2番目。 。それだけでなく、従来のPCフィールドでは、Intelも勝つことを決意し、ノートブックプラットフォーム用のArc Ruixuanシリーズグラフィックカードとデスクトップ用の最初のA3シリーズグラフィックカード-Ruixuan A380 GPUを起動しました。また、A380だけでなく、Intel Sharp A5シリーズとより高いパフォーマンスを備えたA7シリーズも今年の夏に利用できます。
火薬の煙がいたるところにあるGPUフィールドでは、火力でいっぱいのIntelがAMDとNvidiaにあらゆる方向に挑戦する可能性があります。
不均一なコンピューティング「手から手」
直接的な観点から、3人の巨人インテル、Nvidia、AMDの不均一な「パズル」が大まかに形成されています。
これらの3人の巨人の中で、インテルの不均一な組み合わせは明らかに深遠です。過去5年間、「データ中心の」変換目標を確立したIntelは、高品質のFPGA、EASIC、およびASIC Companiesの買収を含む合併や買収を通じて、データセンターフィールドでのレイアウトを充実させ続けています。 、さらに、独立したGPU、IPU、神経変動チップ、量子コンピューティングチップ、およびONEAPIの開発、研究開発のための統一プログラミングソフトウェアツールは、CPU、GPU、FPGA、その他の異種コンピューティングのための統一された簡素化されたアプリケーション開発プログラミングモデルを提供します。アクセラレータ、および複数のアーキテクチャをカバーする製品ポートフォリオを実現します。
IDM2.0戦略の最近の大規模な拡張と、x86を開き、著名な方法でRISC-Vキャンプに参加する一連のアクションと相まって、Intelはその時代に「より多くの「トランプカード」を持っています。異性化とより快適です。
AMDの観点から見ると、そのビジネスは長い間CPUとGPUの2つの中核分野に焦点を当てており、FPGAは最大の欠点です。しかし、AMDがFPGA、プログラム可能なSOC、ACAPの分野でのXilinxの深い蓄積により、XilinxのZilinxの買収を完了したことを発表した後、AMDに水平クラウドとエッジコンピューティング機能の強化を提供しました。 "栄養"。 AMDとXilinxの合併は、データセンターのビジネス競争力を改善することに焦点を当てているだけでなく、データセンターの不均一性の時代により多くのチップを獲得します。
PensandoがAMDに買収された後、AMDは公式にDPUの分野に入っただけでなく、AMDのビジネスがCPU、GPU、FPGA、DPUを完全にカバーすることを許可し、基本的に完全なコンピューティングパワー「パズル」を構築することもできます。
「GPU+CPU+DPU」ルートを満たすために、Nvidiaは最初にARMの買収を有名な方法で発表し、その後69億ドルを費やしてイスラエルのネットワーク機器メーカーMellanoxを取得してDPUを供給しました。 ARMの買収は最終的には「偶然ではありません」が、CPU開発に多額の投資を行い、2021年のGTC会議でData Center AIおよび高性能コンピューティングアプリケーションの自己開発CPUを公式に開始しました。グレースチップの。契約によると、NvidiaはARMの20年近くのアーキテクチャライセンスを取得しており、将来、ARMベースのCPUはARMライセンスIPを通じて開発できます。
Nvidiaにとって、Grace CPUの研究開発には広範囲にわたる重要性があります。 GPUはCPU操作と一致する必要があるため、この動きはCPUでもはや制限されなくなり、CPUの自立と自立も不均一な統合をより明白にします。
包括的なコンテストに直面して、3人の巨人は異なる隠れた心配を持っています。
業界のアナリストによると、AMDはGPU+CPU+DPU+FPGAを消化および統合する時間も必要とし、クラウド、エンタープライズ、エッジの顧客に主要なソリューションを提供する能力を拡大します。 Nvidiaの大きく依存しているGPUは、将来のデータセンター加速分野でのASICの侵入に直面する可能性があります。Intelは遺伝子がCPUに属している会社であり、GPUへの投資はCPUの成長と一致する必要があります。 CPUとGPUの間の開発競合により。さらに、IDM2.0のバトンの下では、投資の焦点は必然的に高度な製造に向かって傾いており、主要なXPUの投資リソースの革新と統合のバランスを取る方法も慎重に計量する必要があります。
Chiplet UCIEプロトコルの決定により、設計スケールを数回増やすことができることを指摘する必要があります。たとえば、CPU、GPU、DPUはすべて並列でn回拡張できることです。または、垂直統合を実現するために、CPU+GPU+DPUを、1つのチップ、または2つの組み合わせに組み合わせることができます。
したがって、さまざまなシステムを並行して実行する方法と、効率的かつ適応的に対話する方法は、巨人にとって新しい課題になります。この点で誰がリードを奪うことができ、誰が将来の勝利を拡大するでしょう。
パターンに影響を与える重要な要因
戦いに再び渡した後、3人の巨人の対決も火力でいっぱいになります。
「XPU+」の建築革新、生態学的構造、および実行の継続的なテストに対処することに加えて、プロセスとパッケージングは、超相分野のコンピューティングを実現するためにアイデアを実際の製品に変える鍵であると言わなければなりません。
最初にプロセスについて、および関連する生産性要因について話しましょう。
CPU、GPU、DPU、またはFPGAであろうと、それらはすべて高度な技術の先駆者です。マスターのグループと戦いたい場合は、最も先進的な技術の使用が王様です。
最近のニュースは、TSMCが3NMプロセスの利回りに困難があることを示しています。 3nmの収量の問題が継続する場合、多くの顧客は5nmプロセスノードの使用を延長し、それによりAMD、Intel、Nvidiaなどの顧客のチップ出荷に影響を与える可能性があります。
これにより、容量不足によって引き起こされる供給ボトルネックが、彼らが直面する障害の1つになります。 Nvidiaが収益報告書で述べたように、チップとウェーハの生産能力が世界的に不足していることを考えると、将来の供給の制約は逆風のままです。 NVIDIAは、2021年の第3四半期にTSMCを約16億4,000万ドル前払いしており、2022年第1四半期に17億9000万ドルを支払っており、長期注文前の前払い金は69億ドルになり、以前に支払ったものよりもはるかに高くなります。
NvidiaとAMDよりもIntelの利点は、その成長の鋳造事業です。 Intelのテクノロジーはまだ鋳造工場で5nmを突破していませんが、テクノロジーのロードマップに従う場合、2025年にTSMCの鋳造レベルと同等になります。 X86、ARMおよびRISC-Vの不均一な統合レベルで、容量保証の観点から供給を優先します。 IDM 2.0戦略の背後にある深い意味は、想像よりも深いかもしれません。
さらに、不均一なコンピューティングは、不均一な統合と高度なパッケージングをバイパスすることはできません。不均一な統合と高度なパッケージングテクノロジーの進歩により、複雑なシステムを単一のパッケージに構築することが可能になり、異種コンピューティングシステムのチップの消費電力、ボリューム、パフォーマンス要件を迅速に満たすことができます。
高度なパッケージレベルでは、従来のIDMとしてのIntelはより多くの利点があり、AMDは元々IDMでしたが、後にチップ製造業を除外しましたが、同社はまだプロセスとパッケージの遺伝子を持っています。 AMDは、過去数年間、最初から市場へのチップレットと相互接続テクノロジーで、同社の次世代パッケージングテクノロジーである3DスタッキングVキャッシュに基づいて、有利なスタートを切ってきました。ここでも、XilinxはADITIVE FPGAプラットフォーム用のさまざまな高性能パッケージと相互接続テクノロジーを構築しているため、AMDを支援できます。
Nvidiaの場合、純粋な偽物として、それは不均一な統合のプロセスとパッケージングにおいてIntelとAMDよりわずかに劣り、高性能アプリケーションの分野だけでなく、プロセスとプロセスとの面でもパートナーに依存しています。パッケージング。
対照的に、Intelは複数の方法で進歩しており、Co-EMIB、UCIE、FOVEROSなどで前進し続けています。特に3Dパッケージングパートでは、IntelはFoveros Directを発売しました。 、およびHBIテクノロジーを介して10ミクロン未満のバンプピッチを達成し、異なるチップ間の相互接続の10倍以上を可能にします。そして少し前まで、スーパーコンピューティング用に開発されたトップレベルのアクセラレータカードポンテヴェッキオは、統合トランジスタの数が1,000億を超え、5つの異なる製造プロセスを使用し、内部に最大47種類のユニット（タイル）をカプセル化し、フォーバーベースのものになりました。テクノロジー。 3DスタッキングパッケージテクノロジーとCO-EMIB接続テクノロジーの「インテグレーター」。
コンサルティング会社Yole Developementのデータによると、半導体メーカーは2021年に高度な包装に約119億ドルの資本支出を費やします。代理店は、高度な包装市場は2021年に約27億4,000万ドルに相当すると述べ、市場が複合施設を達成すると予測しています。高度な包装市場が年間78億7000万ドルに達する2027年までに19％の年間成長率。
ゲームコンソールの設計アイデアは、CPUやGPUなどのハードウェアの開発者の最適化と、基礎となるAPIなどのソフトウェアの最適化に焦点を当てて、エクスペリエンスの改善に焦点を当てていることが理解されています。 PCのGPUは、パフォーマンス、スケーラビリティ、エネルギー効率のバランスをとる必要があります。主に2種類の統合GPUと独立したGPUがあります。統合されたGPUのほとんどはSOCとしてCPUと統合されていますが、独立したGPUは主にPCIeバスを使用してCPUとリアルタイムで通信します。高性能コンピューティングとサーバーの観点から見ると、GPUには、大量のデータボリューム、超安定性、長期操作の高速スループットに関する厳格な要件があります。自動車GPUは、AEC-Q100などの自動車規制認定を満たし、専用のグラフィックスAPIをサポートする必要があり、将来の傾向は、自動車CPUとGPUが分散から集中開発までSOCを形成することです。
長年の激しい戦いの後、グローバルGPUにはオリゴコリスティックなパターンがあります。 Nvidiaは絶対的なヘゲモンであり、AMDが続きますが、Intelが独立したGPUの戦場に戻った後、元のバランスが破られます。
技術革新、シナリオの拡大、拡張合併と買収、およびCUDAソフトウェアスタックに基づくGPU一般コンピューティング機能の継続的な調査を通じて、NVIDIAはGPU分野のリーダーになり、グローバルGPU開発をリードしています。 2022年度、Nvidiaの記録的な収益は2691億ドルで、前年比61％増加しました。
Nvidiaの収益構造を見ると、NvidiaのAmpere Architecture Productsの強い需要の恩恵を受けて、ゲームが最大の原動力となり、データセンター市場は最速の成長率を持ち、1061億米ドルの新しい高値に達しました。 ;そして、自動車事業は減少していますが、将来は成長し続けます。収穫を続けます。次のレイアウトは火力でいっぱいです。新世代のデスクトップGPUとラップトップGPUが発売されました。次世代のGPUホッパーGH100データセンター用または1,400億を超えるトランジスタがTSMCの5NMノードマルチチップモジュール（MCM）設計を使用します。そして、次世代の自動運転駆動チップオリンは、2022年に大量生産に使用する予定であり、コンピューティングパワーは254トップに達します。現在、Weilai、Ideal、Volvo、Mercedes-BenzなどのいくつかのOEMからプロジェクトを獲得しています。
近年の「進歩」の後、AMDはCPU市場とGPU市場で2番目のポジションをしっかりと確立しました。 GPUレイアウトに関しては、2022年にAMDは、新しいAMDソフトウェアサポートを備えた新しいトップ、ミッドレンジ、エントリーレベルのGPUでグラフィックカード市場をさらに拡大します。データセンターの分野では、AMDも攻撃的です。少し前に、HPCおよびAIアクセラレーションに特化したGPUアーキテクチャに基づいて、本能MI200アクセラレータカードをリリースしました。第2世代のcDNAアーキテクチャ（データセンターコンピューティングワークロードを最適化するように設計された）、最初のマルチチップ、128GBのHBM2Eメモリをサポートする最初のGPU、および最初のExascaleクラス（Exascale）GPUを使用します。また、クラウドアプリケーション、3DワークロードなどのGPU加速度の増加を満たすように設計された、データセンターの新しいGPU、次世代のRadeon Pro V620を導入しました。
PCSなどの統合GPUの分野で最先端を持っているIntelは、数年前に独立したGPUの戦場への復帰を発表して以来、改善を続けています。 2020年の終わりに、IntelはアーキテクチャデーでXE GPUアーキテクチャをデビューしました。XEマイクロアーキテクチャは、統合/エントリグラフィックスのニーズからデータセンターや高性能コンピューティングに至るまでのニーズに対応します。同時に、Intelは最初のデータセンターサーバーGPUをリリースし、「CPU+GPU+FPGA」ハイブリッドXPUアーキテクチャの包括的な構造を完了しました。
2021年のアーキテクチャ日に、Intelは2つの離散GPUを立ち上げます。少し前に開催された投資日に、Intelは2つのGPUをリリースしました。1つはゲームフィールド用、もう1つはデータセンター用です。次に、Intelは、Data Center GPUコード名ATS-Mが第3四半期にリリースされることを発表しました。これは、複数のXEコア、AV1ハードウェアエンコーダー、GDDR6メモリ、レイトレースユニットなどを統合し、150兆の操作を提供できることを発表しました。 2番目。 。それだけでなく、従来のPCフィールドでは、Intelも勝つことを決意し、ノートブックプラットフォーム用のArc Ruixuanシリーズグラフィックカードとデスクトップ用の最初のA3シリーズグラフィックカード-Ruixuan A380 GPUを起動しました。また、A380だけでなく、Intel Sharp A5シリーズとより高いパフォーマンスを備えたA7シリーズも今年の夏に利用できます。
火薬の煙がいたるところにあるGPUフィールドでは、火力でいっぱいのIntelがAMDとNvidiaにあらゆる方向に挑戦する可能性があります。
不均一なコンピューティング「手から手」
直接的な観点から、3人の巨人インテル、Nvidia、AMDの不均一な「パズル」が大まかに形成されています。
これらの3人の巨人の中で、インテルの不均一な組み合わせは明らかに深遠です。過去5年間、「データ中心の」変換目標を確立したIntelは、高品質のFPGA、EASIC、およびASIC Companiesの買収を含む合併や買収を通じて、データセンターフィールドでのレイアウトを充実させ続けています。 、さらに、独立したGPU、IPU、神経変動チップ、量子コンピューティングチップ、およびONEAPIの開発、研究開発のための統一プログラミングソフトウェアツールは、CPU、GPU、FPGA、その他の異種コンピューティングのための統一された簡素化されたアプリケーション開発プログラミングモデルを提供します。アクセラレータ、および複数のアーキテクチャをカバーする製品ポートフォリオを実現します。
IDM2.0戦略の最近の大規模な拡張と、x86を開き、著名な方法でRISC-Vキャンプに参加する一連のアクションと相まって、Intelはその時代に「より多くの「トランプカード」を持っています。異性化とより快適です。
AMDの観点から見ると、そのビジネスは長い間CPUとGPUの2つの中核分野に焦点を当てており、FPGAは最大の欠点です。しかし、AMDがFPGA、プログラム可能なSOC、ACAPの分野でのXilinxの深い蓄積により、XilinxのZilinxの買収を完了したことを発表した後、AMDに水平クラウドとエッジコンピューティング機能の強化を提供しました。 "栄養"。 AMDとXilinxの合併は、データセンターのビジネス競争力を改善することに焦点を当てているだけでなく、データセンターの不均一性の時代により多くのチップを獲得します。
PensandoがAMDに買収された後、AMDは公式にDPUの分野に入っただけでなく、AMDのビジネスがCPU、GPU、FPGA、DPUを完全にカバーすることを許可し、基本的に完全なコンピューティングパワー「パズル」を構築することもできます。
「GPU+CPU+DPU」ルートを満たすために、Nvidiaは最初にARMの買収を有名な方法で発表し、その後69億ドルを費やしてイスラエルのネットワーク機器メーカーMellanoxを取得してDPUを供給しました。 ARMの買収は最終的には「偶然ではありません」が、CPU開発に多額の投資を行い、2021年のGTC会議でData Center AIおよび高性能コンピューティングアプリケーションの自己開発CPUを公式に開始しました。グレースチップの。契約によると、NvidiaはARMの20年近くのアーキテクチャライセンスを取得しており、将来、ARMベースのCPUはARMライセンスIPを通じて開発できます。
Nvidiaにとって、Grace CPUの研究開発には広範囲にわたる重要性があります。 GPUはCPU操作と一致する必要があるため、この動きはCPUでもはや制限されなくなり、CPUの自立と自立も不均一な統合をより明白にします。
包括的なコンテストに直面して、3人の巨人は異なる隠れた心配を持っています。
業界のアナリストによると、AMDはGPU+CPU+DPU+FPGAを消化および統合する時間も必要とし、クラウド、エンタープライズ、エッジの顧客に主要なソリューションを提供する能力を拡大します。 Nvidiaの大きく依存しているGPUは、将来のデータセンター加速分野でのASICの侵入に直面する可能性があります。Intelは遺伝子がCPUに属している会社であり、GPUへの投資はCPUの成長と一致する必要があります。 CPUとGPUの間の開発競合により。さらに、IDM2.0のバトンの下では、投資の焦点は必然的に高度な製造に向かって傾いており、主要なXPUの投資リソースの革新と統合のバランスを取る方法も慎重に計量する必要があります。
Chiplet UCIEプロトコルの決定により、設計スケールを数回増やすことができることを指摘する必要があります。たとえば、CPU、GPU、DPUはすべて並列でn回拡張できることです。または、垂直統合を実現するために、CPU+GPU+DPUを、1つのチップ、または2つの組み合わせに組み合わせることができます。
したがって、さまざまなシステムを並行して実行する方法と、効率的かつ適応的に対話する方法は、巨人にとって新しい課題になります。この点で誰がリードを奪うことができ、誰が将来の勝利を拡大するでしょう。
パターンに影響を与える重要な要因
戦いに再び渡した後、3人の巨人の対決も火力でいっぱいになります。
「XPU+」の建築革新、生態学的構造、および実行の継続的なテストに対処することに加えて、プロセスとパッケージングは、超相分野のコンピューティングを実現するためにアイデアを実際の製品に変える鍵であると言わなければなりません。
最初にプロセスについて、および関連する生産性要因について話しましょう。
CPU、GPU、DPU、またはFPGAであろうと、それらはすべて高度な技術の先駆者です。マスターのグループと戦いたい場合は、最も先進的な技術の使用が王様です。
最近のニュースは、TSMCが3NMプロセスの利回りに困難があることを示しています。 3nmの収量の問題が継続する場合、多くの顧客は5nmプロセスノードの使用を延長し、それによりAMD、Intel、Nvidiaなどの顧客のチップ出荷に影響を与える可能性があります。
これにより、容量不足によって引き起こされる供給ボトルネックが、彼らが直面する障害の1つになります。 Nvidiaが収益報告書で述べたように、チップとウェーハの生産能力が世界的に不足していることを考えると、将来の供給の制約は逆風のままです。 NVIDIAは、2021年の第3四半期にTSMCを約16億4,000万ドル前払いしており、2022年第1四半期に17億9000万ドルを支払っており、長期注文前の前払い金は69億ドルになり、以前に支払ったものよりもはるかに高くなります。
NvidiaとAMDよりもIntelの利点は、その成長の鋳造事業です。 Intelのテクノロジーはまだ鋳造工場で5nmを突破していませんが、テクノロジーのロードマップに従う場合、2025年にTSMCの鋳造レベルと同等になります。 X86、ARMおよびRISC-Vの不均一な統合レベルで、容量保証の観点から供給を優先します。 IDM 2.0戦略の背後にある深い意味は、想像よりも深いかもしれません。
さらに、不均一なコンピューティングは、不均一な統合と高度なパッケージングをバイパスすることはできません。不均一な統合と高度なパッケージングテクノロジーの進歩により、複雑なシステムを単一のパッケージに構築することが可能になり、異種コンピューティングシステムのチップの消費電力、ボリューム、パフォーマンス要件を迅速に満たすことができます。
高度なパッケージレベルでは、従来のIDMとしてのIntelはより多くの利点があり、AMDは元々IDMでしたが、後にチップ製造業を除外しましたが、同社はまだプロセスとパッケージの遺伝子を持っています。 AMDは、過去数年間、最初から市場へのチップレットと相互接続テクノロジーで、同社の次世代パッケージングテクノロジーである3DスタッキングVキャッシュに基づいて、有利なスタートを切ってきました。ここでも、XilinxはADITIVE FPGAプラットフォーム用のさまざまな高性能パッケージと相互接続テクノロジーを構築しているため、AMDを支援できます。
Nvidiaの場合、純粋な偽物として、それは不均一な統合のプロセスとパッケージングにおいてIntelとAMDよりわずかに劣り、高性能アプリケーションの分野だけでなく、プロセスとプロセスとの面でもパートナーに依存しています。パッケージング。
対照的に、Intelは複数の方法で進歩しており、Co-EMIB、UCIE、FOVEROSなどで前進し続けています。特に3Dパッケージングパートでは、IntelはFoveros Directを発売しました。 、およびHBIテクノロジーを介して10ミクロン未満のバンプピッチを達成し、異なるチップ間の相互接続の10倍以上を可能にします。そして少し前まで、スーパーコンピューティング用に開発されたトップレベルのアクセラレータカードポンテヴェッキオは、統合トランジスタの数が1,000億を超え、5つの異なる製造プロセスを使用し、内部に最大47種類のユニット（タイル）をカプセル化し、フォーバーベースのものになりました。テクノロジー。 3DスタッキングパッケージテクノロジーとCO-EMIB接続テクノロジーの「インテグレーター」。
コンサルティング会社Yole Developementのデータによると、半導体メーカーは2021年に高度な包装に約119億ドルの資本支出を費やします。代理店は、高度な包装市場は2021年に約27億4,000万ドルに相当すると述べ、市場が複合施設を達成すると予測しています。高度な包装市場が年間78億7000万ドルに達する2027年までに19％の年間成長率。
この観点から、将来の競争は、建築革新、テクノロジー、パッケージなどで完全に開始されます。これらの側面では、3人の巨人がすべてをカバーする必要があるかもしれません。