Le CPU est "bloqué" et les entreprises chinoises changent de cap les unes après les autres : les GPU nationaux peuvent-ils réussir ?

La Chine compte un nombre inhabituel de startups GPU alors que le pays tente de gagner sa domination dans le domaine de l'intelligence artificielle ainsi que de la souveraineté des semi-conducteurs, selon un nouveau rapport du chercheur en marché technologique Jon Peddie Research.

Alors que la demande en intelligence artificielle (IA), en calcul haute performance (HPC) et en traitement graphique augmente à un rythme sans précédent, le nombre de fabricants mondiaux de GPU a également augmenté ces dernières années. En ce qui concerne les cartes graphiques discrètes pour PC, AMD et Nvidia conservent la tête, tandis qu'Intel tente de rattraper son retard.

Dans les années 1980 et 1990, des dizaines d'entreprises dans le monde développaient des cartes graphiques et des processeurs graphiques indépendants. Cependant, afin d'obtenir les plus hautes performances dans les jeux 3D, la grande majorité d'entre elles se livraient une concurrence brutale. éliminé.

Vers 2010, seuls AMD et Nvidia étaient en mesure de proposer des GPU discrets compétitifs pour les jeux et l'informatique, tandis que d'autres sociétés se concentraient sur les GPU intégrés ou GPU IP.

À partir de 2015 environ, le nombre de développeurs de GPU pour PC en Chine a commencé à augmenter rapidement, grâce aux efforts de la Chine vers l'autosuffisance technologique et à l'émergence de l'IA et du calcul haute performance en tant que mégatendances de haute technologie.

Selon les données de Jon Peddie Research, 18 entreprises au total développent et produisent actuellement des GPU. Deux sociétés développent principalement des GPU liés aux SoC pour les smartphones et les ordinateurs portables, six développent des IP GPU et 11 développeurs de GPU se concentrent sur les GPU pour PC et centres de données, notamment AMD, Intel et Nvidia.

En fait, si d'autres sociétés chinoises telles que Biren Technology et Tianshu Zhixin s'ajoutent à la liste, le nombre de sociétés de GPU sera encore plus grand. Cependant, Biren Technology et Tianshu Zhixin se concentrent actuellement uniquement sur l'IA et le calcul haute performance, donc JPR ne les considère pas comme des développeurs de GPU au sens traditionnel du terme.

La route de la Chine vers le salut technologique : le développement des GPU

En tant que deuxième économie mondiale, la Chine sera inévitablement en concurrence avec les États-Unis et d’autres pays développés dans presque tous les aspects. La Chine fait tout ce qu’elle peut pour attirer les ingénieurs du monde entier.

En fait, en Chine, des centaines de nouvelles entreprises de conception de circuits intégrés sont créées chaque année. Ils développent des produits allant des minuscules capteurs aux puces de communication complexes dans le but de devenir autosuffisants auprès des fournisseurs occidentaux.

Mais pour vraiment sauter sur la vague de l'intelligence artificielle et du calcul haute performance, vous avez besoin de processeurs, de GPU et de technologies d'accélération informatique spécialisées.

En parlant de processeurs, la Chine est confrontée à un blocus technologique de plus en plus strict de la part des États-Unis en termes d'équipements et de technologies de fabrication, et il est impossible de rattraper bientôt le niveau avancé mondial. Cependant, d’un autre côté, on peut dire que développer et produire un GPU décent est plus fructueux que d’essayer de construire un CPU compétitif.

"Pour les entreprises chinoises, la formation à l'intelligence artificielle est le principal moteur de la recherche et du développement indépendant des GPU. D'une part, c'est parce que les GPU de NVIDIA sont trop chers, et d'autre part, c'est aussi hors de le désir d'autosuffisance", a déclaré Jon, directeur de JPR Peddie.

Le GPU est essentiellement un périphérique parallèle, avec un grand nombre d'unités de calcul à l'intérieur pour la redondance, ce qui rend le GPU plus facile à démarrer et à utiliser, le coût par transistor est relativement faible et le rendement global est également bon. De plus, la nature parallèle des GPU facilite leur déploiement de manière évolutive.

Par rapport aux processeurs, les GPU ont des exigences moins strictes en matière de technologie de processus dans la conception et la fabrication. Même si le fabricant de puces le plus avancé de Chine, SMIC, n'a pas de processus de production aussi avancés que TSMC, les GPU peuvent toujours être utilisés pour atteindre des performances suffisamment impressionnantes dans un environnement. manière d’échelle des performances.

En fait, même si les développeurs de GPU chinois perdent l'opportunité d'utiliser les nœuds avancés de TSMC (N7 et inférieurs), au moins certains d'entre eux peuvent toujours produire des conceptions de GPU plus simples au SMIC et répondre aux besoins de l'IA, du HPC et d'une partie de les besoins du marché du jeu/divertissement.

De plus, d'un point de vue national, les GPU dotés de capacités d'IA et de HPC peuvent également être considérés comme plus importants que les CPU, car l'IA et le HPC peuvent permettre des applications complètement nouvelles, telles que les véhicules autonomes et les villes intelligentes.

Bien que le gouvernement américain ait vigoureusement restreint l'exportation de CPU et de GPU basés sur des superordinateurs vers la Chine, le seuil relativement bas pour la conception et la fabrication des GPU par rapport aux CPU rend l'effet de cette restriction beaucoup moins évident que celui des CPU.

La microarchitecture GPU est relativement simple, mais la conception matérielle est coûteuse

Cependant, il convient de noter que bien qu'il existe actuellement de nombreux développeurs de GPU, seuls deux peuvent véritablement créer des GPU indépendants compétitifs pour PC. Cela peut être dû au fait qu'il est relativement facile de développer une architecture GPU, mais qu'il est très difficile de la mettre en œuvre correctement et de concevoir des pilotes appropriés.

La microarchitecture CPU et GPU est fondamentalement "l'intersection de la science et de l'art". Ces architectures sont des ensembles complexes d’algorithmes, et les équipes qui les développent peuvent être assez petites, mais cela peut prendre plusieurs années.

On peut comprendre que la microarchitecture se fait sur des serviettes et des tableaux blancs. Quant au coût, s’il ne s’agit que de l’architecte lui-même, la taille de l’équipe peut être d’une seule personne, voire de trois ou quatre personnes. Mais tout type d’architecture, de bâtiment, de fusée, de réseau ou de processeur est un jeu d’échecs complexe.

Par exemple, essayer de prédire le processus de fabrication et les normes dans cinq ans, les compromis coût-performance, les fonctionnalités à ajouter, les fonctionnalités à abandonner ou à ignorer, ce sont toutes des tâches très délicates et chronophages. .

Les architectes passent beaucoup de temps à faire des hypothèses dans leur tête. Par exemple, si le cache est agrandi de 25 %, s'il y a 6 000 FPU, faut-il créer un bus d'E/S PCIe 5.0 ? Cela peut-il être terminé à temps ? Et ainsi de suite.

Étant donné que le développement de microarchitectures peut prendre des années et nécessite des designers talentueux, dans un monde où les délais de mise sur le marché sont essentiels, de nombreuses entreprises se contentent d'obtenir des licences auprès d'entreprises comme Arm ou Imagination Technologies. ou IP GPU éprouvée.

Par exemple, la société chinoise Innosilicon concède sous licence la propriété intellectuelle de la microarchitecture GPU de la société britannique Imagination pour une utilisation dans son GPU Fantasy.

Il existe également un développeur de GPU chinois qui utilise l'architecture PowerVR d'Imagination. Pendant ce temps, un autre fabricant de GPU, Zhaoxin, utilise une microarchitecture GPU obtenue par Via Technologies.

Le coût de développement d'une microarchitecture peut varier, mais est relativement faible par rapport aux coûts de mise en œuvre physique des GPU haut de gamme modernes.

Depuis des années, Apple et Intel, deux sociétés dotées d'importants talents en ingénierie, s'appuient sur Img pour la conception de GPU. MediaTek et d'autres petits fournisseurs de SoC s'appuient sur Arm. Qualcomm a longtemps utilisé ATI/AMD et Samsung est passé à AMD après avoir essayé de concevoir son propre moteur graphique pendant plusieurs années.

Récemment, deux nouvelles sociétés chinoises de GPU ont embauché d'anciens architectes AMD et NVIDIA, et deux autres utilisent IMG. Le temps nécessaire pour entrer sur le marché et acquérir les compétences d’architecte, savoir de quoi s’inquiéter et comment trouver des solutions est un processus qui prend beaucoup de temps.

"Si vous pouvez trouver une entreprise qui a déjà un plan de conception et qui le conçoit depuis longtemps, vous pouvez économiser beaucoup de temps et d'argent, et sur le marché, le temps est primordial

." " Il y aura trop de problèmes dans ce processus. Tous les GPU conçus par AMD ou Nvidia ne seront pas gagnants. Cependant, une bonne conception architecturale peut s'améliorer lentement après plusieurs générations d'ajustements. " a déclaré le responsable.

Pour les nouveaux processus de production, le coût de mise en œuvre du matériel et de développement logiciel est trop élevé. Selon les estimations de l'International Business Times, le coût de conception des équipements fabriqués à l'aide de la technologie de niveau 5 nm dépasse 540 millions de dollars. Si le processus est de 3 nm, le coût de conception augmentera trois fois.

« Si vous prenez en compte l'aménagement et le plan d'étage, la simulation, la vérification et les pilotes, le coût et le temps de développement du GPU explosent », a expliqué Peddie.

"La conception et la configuration du matériel sont très simples : si vous vous trompez sur une ligne, cela peut prendre des mois de dépannage."

Actuellement, seules quelques entreprises dans le monde peuvent développer du matériel doté des capacités d'AMD. et des puces GPU de jeu ou informatiques modernes de niveau Nvidia (à l'échelle de 46 à 80 milliards de transistors).

Cependant, les BR104 et BR100 lancés il n'y a pas si longtemps par la société chinoise Biren Technology ont atteint des niveaux presque similaires. (On suppose que le BR104 contient environ 38,5 milliards de transistors).

Actuellement, 8 des 11 fournisseurs de conception de GPU pour PC/centre de données dans le monde viennent de Chine, ce qui parle de lui-même.

Peut-être que dans un avenir proche, nous ne verrons pas de GPU de jeux indépendants compétitifs, sauf ceux de sociétés américaines. Reste à savoir si la Chine pourra lancer un concurrent compétitif.

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