Yeni bir araştırmaya göre, ülke yapay zeka becerisi ve yarı iletken egemenliği kazanmaya çalışırken, Çin’deki GPU girişimlerinin sayısı olağanüstü. bildiri itibaren Jon Peddie Araştırması. Buna ek olarak, yapay zeka (AI), yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) ve grafik işlemeye olan talep benzeri görülmemiş bir oranda arttıkça, son yıllarda dünya çapında GPU üreticilerinin sayısı arttı. PC’ler için ayrık grafikler söz konusu olduğunda, AMD ve Nvidia liderliği korurken, Intel yetişmeye çalışıyor.
18 GPU Geliştiricisi
1980’lerde ve 1990’larda onlarca şirket grafik kartları ve ayrık grafik işlemcileri geliştirdi, ancak 3D oyunlarda en yüksek performans için kıyasıya rekabet, bunların büyük çoğunluğunu iflas ettirdi. 2010 yılına gelindiğinde, yalnızca AMD ve Nvidia, oyun ve bilgi işlem için rekabetçi bağımsız GPU’lar sunabilirken, diğerleri ya entegre GPU’lara ya da GPU IP’ye odaklandı.
2010’ların ortaları, Çin merkezli PC GPU geliştiricilerinin sayısının, ülkenin teknolojide kendi kendine yeterliliğe yönelik baskısının yanı sıra AI ve HPC’nin yüksek teknoloji mega trendleri olarak ortaya çıkmasıyla hızla arttığını gördü.
Jon Peddie Research’e göre toplamda GPU geliştiren ve üreten 18 şirket var. Öncelikle akıllı telefonlar ve dizüstü bilgisayarlar düşünülerek SoC’ye bağlı GPU’lar geliştiren iki şirket var, altı GPU IP sağlayıcısı var ve PC’ler ve veri merkezleri için GPU’lara odaklanan AMD, Intel ve Nvidia dahil olmak üzere grafik tasarlayan 11 GPU geliştiricisi var. en iyi grafik kartları listemizde yer alan kartlar.
Aslında, diğer Çin merkezli şirketleri de eklersek, Biren Teknoloji ve Tianshu Zhixin listede daha da fazla GPU tasarımcısı olurdu. Ancak Biren ve Tianshu Zhixin şimdilik yalnızca yapay zeka ve HPC’ye odaklanıyor, bu nedenle JPR onları GPU geliştiricileri olarak görmüyor.
| bilgisayar | DC | IP | SoC |
| AMD | Biren | Kol | Elma |
| cıvata | Tianshu Zhixin | VYP | Qualcomm |
| Innosilikon | Satır 3 – Hücre 1 | Hayal Teknolojisi | Satır 3 – Hücre 3 |
| bilgi | Satır 4 – Hücre 1 | silikon düşün | Satır 4 – Hücre 3 |
| jingia | Satır 5 – Hücre 1 | verisilikon | Satır 5 – Hücre 3 |
| Metax | Satır 6 – Hücre 1 | Xi-Silikon | Satır 6 – Hücre 3 |
| Moore Konuları | Satır 7 – Hücre 1 | Satır 7 – Hücre 2 | Satır 7 – Hücre 3 |
| Nvidia | Satır 8 – Hücre 1 | Satır 8 – Hücre 2 | Satır 8 – Hücre 3 |
| Siart | Satır 9 – Hücre 1 | Satır 9 – Hücre 2 | Satır 9 – Hücre 3 |
| Xiangdixian | Satır 10 – Hücre 1 | Satır 10 – Hücre 2 | Satır 10 – Hücre 3 |
| Zhaoksin | Satır 11 – Hücre 1 | Satır 11 – Hücre 2 | Satır 11 – Hücre 3 |
Çin GPU istiyor
Dünyanın en büyük ikinci ekonomisi olan Çin, teknoloji dahil hemen hemen her konuda kaçınılmaz olarak ABD ve diğer gelişmiş ülkelerle rekabet ediyor. Çin, dünyanın dört bir yanından mühendisleri cezbetmek ve ülkede çeşitli çip tasarım girişimleri kurmaya değer kılmak için çok şey yaptı. Aslında, Çin’de her yıl yüzlerce yeni IC tasarım evi ortaya çıkıyor. Küçücük sensörlerden karmaşık iletişim çiplerine kadar her türlü şeyi geliştiriyorlar, böylece ülkenin Batılı tedarikçilerden kendi kendine yeterli olmasını sağlıyorlar.
Ancak yapay zeka ve HPC ana vagonuna gerçekten atlamak için Çin’in CPU’lara, GPU’lara ve özel amaçlı hızlandırıcılara ihtiyacı var. Bilgi işlem söz konusu olduğunda, Çinli şirketlerin uzun süredir CPU ve GPU pazar liderlerini yakın zamanda geride bırakması imkansız. Yine de, iyi bir GPU geliştirmek ve üretmek, rekabetçi bir CPU oluşturmaya çalışmaktan daha kolay ve belki de daha verimlidir.
“Yapay zeka eğitimi en büyük motivasyon kaynağıydı [for Chinese GPU companies]JPR başkanı Jon Peddie, Nvidia’nın yüksek fiyatlarından ve (belki de çoğunlukla) Çin’in kendi kendine yeterlilik arzusundan kaçınma,” dedi.
GPU’lar doğası gereği paraleldir; bu, içinde yedeklilik için kullanılabilecek çok sayıda bilgi işlem birimi olduğu anlamına gelir, bu da bir GPU’yu çalışır duruma getirmeyi kolaylaştırır (transistör başına maliyetlerin nispeten düşük ve genel verimlerin iyi olduğu varsayılarak). Ayrıca, GPU’lar temel olarak paralel olduğundan, onları ölçeklendirme tarzında paralel hale getirmek daha kolaydır. Çin merkezli SMIC’in TSMC kadar gelişmiş üretim düğümlerine sahip olmadığını göz önünde bulundurursak, bu şekilde performans ölçeklendirmesi yeterince iyi görünüyor. Aslında, Çinli GPU geliştiricileri TSMC’nin gelişmiş düğümlerine (N7 ve altı) erişimini kaybetse bile, en azından bazıları SMIC’de daha basit GPU tasarımları üretebilir ve AI/HPC ve/veya oyun/eğlence pazarına hitap edebilir.
Bir ülke olarak Çin’in bakış açısına göre, AI ve HPC özellikli GPU’lar, CPU’lardan tartışmasız daha önemli olabilir çünkü AI ve HPC, otonom araçlar ve akıllı şehirler ile gelişmiş geleneksel silahlar gibi tamamen yeni uygulamaları etkinleştirebilir. ABD hükümeti, gelişmiş kitle imha silahlarının gelişimini yavaşlatmak ve hatta sınırlandırmak amacıyla elbette süper bilgisayara bağlı CPU’ların ve GPU’ların Çin’e ihracatını kısıtlıyor, ancak oldukça gelişmiş bir yapay zeka özellikli GPU, otonom bir katil insansız hava aracını ve insansız hava aracı sürülerini mümkün kılabilir. örneğin müthiş bir gücü temsil eder.
GPU Mikromimarisi Nispeten Kolay, Donanım Tasarımı Pahalıdır
Bu arada, bir grup GPU geliştiricisi olsa da, yalnızca ikisinin PC’ler için gerçekten rekabetçi ayrık GPU’lar oluşturabileceğine dikkat edilmelidir. Bunun nedeni belki de bir GPU mimarisi geliştirmenin nispeten kolay olması, ancak onu düzgün bir şekilde uygulamanın ve uygun sürücüleri tasarlamanın gerçekten zor olmasıdır.
CPU ve GPU mikro mimarileri, esasen bilim ve sanatın kesiştiği noktadadır. Peddie, oldukça küçük mühendis grupları tarafından geliştirilebilen karmaşık algoritmalar kümesidir, ancak bunların geliştirilmesinin yıllar alabileceğini söylüyor.
“[Microarchitectures] Peçeteler ve beyaz tahtalar üzerinde işinizi halledin,” dedi Peddie. “[As for costs] sadece mimarların kendileri ise, bu [team] bir kişiden belki üç – dörde kadar düşük olabilir. [But] her türden mimari, bina, roket gemisi, ağ veya işlemci karmaşık bir satranç oyunudur. Üretim sürecinin ve standartların beş yıl sonra nerede olacağını, maliyet-performans ödünleşimlerinin nerede olduğunu, hangi özelliklerin ekleneceğini ve nelerin atılacağını veya göz ardı edileceğini tahmin etmeye çalışmak çok zor ve zaman alıcı bir iştir. […] Mimarlar ne olursa olsun senaryoları üzerinde kafa yorarak çok zaman harcıyorlar — önbelleği %25 büyütsek ne olur, 6.000 FPU’muz olsa, bir PCIe 5.0 G/Ç yapsak zamanında biter mi?”
Mikro mimarilerin geliştirilmesi yıllar alabildiğinden ve yetenekli tasarımcılar gerektirdiğinden, pazara sunma süresinin her şey olduğu bir dünyada, birçok şirket hazır bir mikro mimari veya hatta Arm veya Imagination Technologies gibi şirketlerden silikonla kanıtlanmış bir GPU IP lisansı alır. . Örneğin, çiplerin ve fiziksel IP’nin sözleşmeli geliştiricisi olan Innosilicon, Fantasy GPU’ları için Imagination’dan GPU mikro mimarisi IP lisansı alır. Imagination’dan bir PowerVR mimarisi kullanan Çin merkezli başka bir GPU geliştiricisi var. Bu arada Zhaoxin, S3 Graphics’ten miras kalan Via Technologies’den aldığı, oldukça yinelenmiş bir GPU mikro mimarisini kullanıyor.
Bir mikro mimari geliştirmenin maliyeti değişebilir, ancak modern üst düzey GPU’ların fiziksel uygulama maliyetleriyle karşılaştırıldığında nispeten düşüktür.
Her ikisi de çok sayıda mühendislik yeteneğine sahip şirketler olan Apple ve Intel, GPU tasarımları için yıllarca Img’ye güvendiler (Apple hala belirli bir dereceye kadar). MediaTek ve diğer küçük SoC tedarikçileri Arm’a güveniyor. Qualcomm, ATI/AMD’yi uzun bir süre kullandı ve Samsung, birkaç yıl kendi grafik motorunu tasarlamaya çalıştıktan sonra AMD’yi kullanıyor.
Yeni Çinli şirketlerden ikisi GPU şirketlerini kurmaları için eski AMD ve Nvidia mimarlarını işe aldı ve diğer ikisi Img kullanıyor. Pazarlama zamanı ve mimar olma becerilerini, ne hakkında endişelenileceğini ve nasıl bir çözüm bulunacağını öğrenmek çok zaman alan bir süreçtir.
Jon Peddie Research başkanı, “Halihazırda bir tasarımı olan ve uzun süredir tasarım yapmakta olan bir şirkete gidebilirseniz, çok fazla zaman ve paradan tasarruf edebilirsiniz – ve pazara sunma süresi her şeydir,” dedi. “Çok fazla yakalama var. AMD veya Nvidia tarafından tasarlanan her GPU kazanan olmadı. [But] iyi bir tasarım ince ayarlarla birkaç nesil sürer.”
Donanım uygulaması ve yazılım geliştirme, yeni üretim düğümleriyle engelleyici derecede pahalıdır. International Business Times, 5nm sınıfı teknoloji kullanılarak yapılan oldukça karmaşık bir cihazın tasarım maliyetlerinin aşar 540 milyon dolar. Bu maliyetler 3nm’de üç katına çıkacaktır.
“Düzen ve kat planı, simülasyon, doğrulama ve sürücüleri eklerseniz, [GPU developer] Maliyetler ve zaman fırladı,” diye açıkladı Peddie. “Donanım tasarımı ve düzeni oldukça basittir: Bir izi yanlış yaparsanız, onu takip etmek için aylar harcayabilirsiniz.”
Dünyada AMD ve Nvidia’nın (46 milyar – 80 milyar transistör) modern oyun veya bilgi işlem GPU’larının karmaşıklığına sahip bir çip geliştirebilen yalnızca birkaç şirket var, ancak Çin merkezli Biren, BR104 ve BR100 ile benzer bir şey yapabilir. cihazlar (BR104’ün yaklaşık 38,5 milyar transistör içerdiğini tahmin ediyoruz).
Düşünceler
Engelleyici maliyetlere rağmen, 11 PC/veri merkezi GPU tasarımcısından sekizi Çin’den ve bu da kendi adına konuşuyor. Belki de yakın gelecekte büyük Amerikan şirketleri dışında kimseden rekabetçi bir ayrık oyun GPU’su görmeyeceğiz. Bunun nedeni kısmen, bir GPU geliştirmenin zor ve zaman alıcı olması ve büyük ölçüde, bu yüksek karmaşıklıktaki GPU’lar için aşırı derecede pahalı bir donanım uygulaması gerektirmesidir. Çin’in rekabetçi girişleri yapıp yapamayacağı henüz belli değil, ancak herhangi bir başarısızlık deneme eksikliğinden kaynaklanmayacak.