CPUは「行き詰まり」、中国企業が次々と軌道修正：国産GPUは成功できるのか？

テクノロジー市場調査員のジョン・ペディ・リサーチの最新レポートによると、中国は半導体主権だけでなく人工知能でも優位性を獲得しようとしているため、異常な数のGPUスタートアップ企業が存在するという。

人工知能 (AI)、ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC)、およびグラフィックス処理の需要が前例のない速度で増加するにつれ、世界的な GPU メーカーの数も近年増加しています。 。 PC 用のディスクリート グラフィックス カードに関しては、AMD と Nvidia がリードを維持する一方、Intel が追い上げを図っています。

1980 年代と 1990 年代、世界中の数十の企業がグラフィックス カードと独立したグラフィックス プロセッサを開発していましたが、3D ゲームで最高のパフォーマンスを得るために、熾烈な競争が行われました。大多数の企業が排除されました。

2010 年頃までに、ゲームやコンピューティング向けに競争力のあるスタンドアロン GPU を提供できるのは AMD と Nvidia だけであり、他の企業は統合 GPU または GPU IP に重点を置いていました。

2015 年頃から、中国の技術自給自足の推進と AI とハイパフォーマンス コンピューティングの高度な出現のおかげで、中国の PC GPU 開発者の数が急速に増加し始めました。 -tech 大きなトレンドの出現。

Jon Peddie Research のデータによると、現在合計 18 社が GPU を開発および生産しています。 2 社は主にスマートフォンやラップトップ向けの SoC バウンド GPU を開発し、6 社は GPU IP を開発し、11 社の GPU 開発者は PC やデータセンター向けの GPU に注力しています (AMD、Intel、Nvidia を含む)。

実際、Biren Technology や Tianshu Zhixin などの他の中国企業がリストに追加されると、GPU 企業の数はさらに多くなるでしょう。ただし、Biren Technology と Tianshu Zhixin は現在、AI とハイパフォーマンス コンピューティングのみに焦点を当てているため、JPR は彼らを従来の意味での GPU 開発者とはみなしていません。

中国の技術的救済への道: GPU 開発

世界第 2 位の経済大国として、中国は必然的に米国やその他の先進国と競争することになります。国々 国々はほぼあらゆる面で競争します。中国は世界中から技術者を呼び込むためにあらゆる手を尽くしている。

実際、中国では毎年何百もの新しいIC設計会社が設立されています。彼らは、西側のサプライヤーと自給自足することを目指して、小型センサーから複雑な通信チップに至るまでの製品を開発しています。

しかし、人工知能とハイパフォーマンス コンピューティングの波に真に乗るには、CPU、GPU、および特殊用途のコンピューティング アクセラレーション テクノロジが必要です。

CPUに関しては、中国は製造設備や技術面で米国からの技術封鎖がますます厳しくなり、世界の先進レベルに追いつくことができなくなっているすぐ。しかし、別の話では、競争力のある CPU を構築しようとするよりも、まともな GPU を開発して生産する方が有益であるとも言えます。

「中国企業にとって、人工知能のトレーニングは GPU の独立した研究開発の主な原動力です。その理由は、一方では Nvidia の GPU が高価すぎるためであり、また一方では、 「一方で、それは自給自足の範囲外でもあります。欲望です」と JPR ディレクターのジョン・ペディは言いました。

GPU は本質的に並列デバイスです。内部には冗長性を確保するために多数のコンピューティング ユニットがあります。これにより、GPU の起動と実行が容易になります。トランジスタあたりのコストは比較的低くなります。全体的な収量も良好です。さらに、GPU の並列特性により、スケーラブルな方法での展開が容易になります。

CPU と比較すると、中国の最先端チップ メーカーである SMIC が TSMC ほど進んでいないとしても、GPU は設計と製造におけるプロセス テクノロジーの要件がそれほど厳しくありません。生産技術に関しては、 GPU のパフォーマンス拡張を利用することで、十分に優れたパフォーマンスを達成することも可能です。

実際、中国の GPU 開発者が TSMC の高度なノード (N7 以下) を使用する機会を失ったとしても、少なくとも一部の開発者は SMIC GPU の設計を簡素化し、要件を満たすことができます。 AI、HPC、および一部のゲーム/エンターテイメント市場のニーズ。

さらに、国家的な観点から見ると、AI と HPC 機能を備えた GPU は CPU よりも重要であるとも言えます。AI と HPC は自動運転などのまったく新しいアプリケーションを可能にする可能性があるためです。自動車やスマートシティなどのアプリケーション。

米国政府はスーパーコンピューターベースの CPU および GPU の中国への輸出を強力に制限していますが、GPU は CPU に比べて設計と製造の敷居が比較的低いため、そのような制限の効果ははるかに低くなります。

GPU マイクロ アーキテクチャは比較的簡単ですが、ハードウェア設計は高価です

ただし、現在は多数の GPU が存在しますが、注意が必要です。しかし、実際に競争力のある PC 用の独立した GPU を作成できるのは 2 社だけです。これは、GPU アーキテクチャの開発が比較的簡単であるためと考えられますが、それを正しく実装し、適切なドライバーを設計するのは非常に困難です。

CPU と GPU のマイクロアーキテクチャは、基本的には「科学と芸術の交差点」です。これらのアーキテクチャは複雑なアルゴリズムのセットであり、開発チームは非常に小規模ですが、最大で数年かかる場合があります。

マイクロアーキテクチャはナプキンやホワイトボード上で行われていることがわかります。コストに関しては、建築家自身だけの場合、チームの規模は 1 人、場合によっては 3 ～ 4 人です。しかし、あらゆる種類の建築物、建物、ロケット船、ネットワーク、プロセッサーは複雑なチェスゲームです。

たとえば、5 年後の製造プロセスと標準を予測しようとする場合、費用対効果のトレードオフ、追加すべき機能、および放棄または無視すべき機能はすべて非常に重要です。トリッキーで時間のかかる作業。

アーキテクトは、キャッシュを 25% 大きくする場合、FPU が 6000 個ある場合、PCIe 5.0 I/O バスを使用する場合など、頭の中で仮定を立てることに多くの時間を費やします。作った？ ？これは時間内に完了できますか?等々。

マイクロアーキテクチャの開発には何年もかかることがあり、才能のあるデザイナーが必要であるため、市場投入までの時間が極めて重要な世界では、多くの企業が単純にライセンスを取得しています。市販のマイクロアーキテクチャや、Arm や Imagination Technologies などの企業の実績のある GPU IP。

たとえば、中国の Innosilicon は、Fantasy GPU で使用するために、英国の企業 Imagination から GPU マイクロアーキテクチャ IP のライセンスを取得しています。

Imagination の PowerVR アーキテクチャを使用する中国の GPU 開発者もいます。一方、別の GPU メーカーである Zhaoxin は、Via Technologies が入手した GPU マイクロアーキテクチャを使用しています。

マイクロアーキテクチャの開発コストはさまざまですが、最新のハイエンド GPU での物理実装のコストと比較すると比較的低くなります。

長年にわたり、Apple と Intel という優れたエンジニアリング人材を擁する 2 社は、GPU 設計に Img を利用してきました。 MediaTek やその他の小規模 SoC ベンダーは Arm に依存しています。クアルコムは長い間 ATI/AMD を使用し、サムスンは数年間独自のグラフィックス エンジンを設計しようとした後、AMD に切り替えました。

最近、中国の新興 GPU 企業 2 社が元 AMD と NVIDIA のアーキテクトを雇用し、他の 2 社は IMG を使用しています。市場に参入し、アーキテクトとしてのスキル、何を心配すべきか、解決策を見つける方法を学ぶには、非常に時間がかかります。

「すでに設計計画を持っていて、それを長期間設計してきた会社を見つけることができれば、時間とお金を大幅に節約でき、市場では"時間がすべてです。"

"このプロセスには問題が多すぎます。AMD や Nvidia が設計したすべての GPU が勝者になるわけではありません。ただし、優れたアーキテクチャ設計は、いくつかのプロセスを経て成功する可能性があります。何世代にもわたる調整を経て、徐々に改善してきました」と研究機関ジョン・ペディ・リサーチの担当者は語った。

新しい生産プロセスの場合、ハードウェア実装とソフトウェア開発のコストが高すぎます。 International Business Times の推定によると、5nm レベルの技術を使用して製造された 装置の設計コストは 5 億 4,000 万米ドルを超えています。プロセスが3nmになると設計コストは3倍になります。

「レイアウトとフロアプラン、シミュレーション、検証、ドライバーをすべて考慮すると、GPU 開発のコストと時間が爆発的に増加します」と Peddie 氏は説明しました。

「ハードウェアの設計とレイアウトは非常に簡単です。行を間違えると、トラブルシューティングに数か月かかることがあります。」

現在、世界にはAMD や Nvidia のレベルで最新のゲームまたはコンピューティング GPU (460 億から 800 億のトランジスタ規模) チップを開発できる企業は世界でもほとんどありません。

しかし、中国のBiren Technologyが少し前にリリースしたBR104とBR100は、ほぼ同じレベルに達しています。 (BR104 には約 385 億個のトランジスタが含まれていると推測されます)。

現在、世界の PC/データセンター GPU 設計サプライヤー 11 社のうち 8 社が中国製であり、それがそれを物語っています。

おそらく近い将来、アメリカ企業以外からは競争力のあるインディー ゲーム GPU が登場しなくなるでしょう。中国が競争力のある競争相手を投入できるかどうかはまだ分からない。

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