芯片异构:竞争格局扑朔迷离( 二 )


苹果或许与英伟达有着同样的考虑 。 本月初 , “跨界选手”苹果携地球最强桌面芯片M1Ultra抢别人“饭碗” , 产品性能超越一众CPU与GPU的专业选手 。
芯谋研究分析师张先扬向采访人员表示 , 2022年3月9日苹果公布的自研芯片M1Ultra是基于Chiplet工艺 , 该技术提供了2.5TB/s的超高带宽 , 远远领先于目前公布的UCIe1.0标准 。 也就是说 , 苹果的Chiplet产品路线通过与台积电的合作就可以完成 , 且领跑于当前UCIe标准 , 因此对苹果来说 , 加入该联盟不是必选项 。
“异构”格局扑朔迷离
此前 , 全球异构计算领域一直维持在互相制衡的三国杀格局 。 但UCIe联盟的出现打破了原有的平衡 , 英特尔和AMD的亲密互动 , 英伟达的似离非离 , 让整个形势变得扑朔迷离 。 尽管合纵连横是上上之策 , 但打铁还需自身硬 , 想要在异构计算的壁垒中率先突围 , 实力才是硬道理 , 所以三巨头都在各自擅长的领域内大动干戈 。
芯片异构:竞争格局扑朔迷离
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“三巨头”分别都有自己主导的异构计算体系 。 池宪念介绍道 , 英特尔主导的异构计算体系主要为其自身系列产品和服务使用 , 在PC与高性能移动计算领域具有优势;以IBM、谷歌、英伟达为主的OpenPower联盟则以IBMPower芯片架构技术为基础 , 主要面向高性能计算领域应用;以AMD、高通、ARM、三星、北京华夏芯等为主体的HSA(heterogeneoussystemarchitecture , 异构计算系统)联盟 , 是完全开放的异构计算联盟 , ARM、高通、三星等巨头参与其中 , 在高性能移动计算领域具有优势 。
CPU龙头英特尔作为业界唯一拥有CPU、独立GPU、IPU、ASIC、FPGA、各种加速器的企业 。 在最近的投资者会议中提出了一个新架构-FalconShores , 计划于2024年完成 , 这是一款将X86和XeGPU整合到一个Xeon插槽中的新架构 。
英特尔中国研究院院长宋继强向《中国电子报》采访人员表示 , 将X86的主芯片加上GPU的性能整合在一起 , 这是一个创新 。 在性能上 , FalconShores将提供超过5倍的每瓦性能、超过5倍的计算密度以及超过5倍的内存容量和带宽 。
在采访人员问到英特尔与其他几家相比有哪些优势时 , 宋继强指出 , 一是技术基础稳固且强大;二是英特尔能有架构和多种不同加速器去处理合适的应用负载;三是英特尔提出了“软件优先” 。 这对开发者来说尤为重要 。
GPU龙头英伟达在去年的GTC2021上公布了其专为人工智能和超算使用需求打造的GraceCPU系列产品 , 并且打造了全新的芯片路线“GPU+DPU+CPU” 。 而在今年的GTC2022上 , 英伟达宣布推出首款面向AI基础设施和高性能计算的基于ArmNeoverse的数据中心专属CPU-“GraceCPU超级芯片” 。
GraceCPU超级芯片是专为AI、HPC、云计算和超大规模应用而设计 , 由两个CPU芯片组成 , 两者通过NVLink-C2C进行互连 。 并且能够在单个插座(socket)中容纳144个Arm核心 , 在SPECrate2017_int_base基准测试中的模拟性能达到业界领先的740分 。 根据NVIDIA实验室使用同类编译器估算 , 这一结果较当前的DGXA100要高1.5倍以上 。
黄仁勋对其偏爱有加 , 赞扬道:“Garce的一切都令人惊叹 , 我们预计Grace超级芯片届时将是最强大的CPU , 是尚未发布的第5代顶级CPU的2到3倍 。 ”
对于英伟达来说 , GraceCPU的出现使英伟达的CPU产品不再受英特尔和AMD的限制 , 英伟达虽然是全球GPU霸主 , 但GPU只负责运算加速 , 需要依靠CPU下达指令才能执行 , 所以GPU和CPU的沟通就显得格外重要 。
尽管此前闹得沸沸扬扬的ARM收购案虽然以失败告终 , 但这也是英伟达向外界传递的信号 , 对于增强自身在异构方面的决心展露无遗 。
新晋FPGA龙头AMD在合并赛灵思完成后 , 摆脱各个行业只能第二的处境 , AMD就此成为继英特尔后又一家兼具CPU、GPU、FPGA三大产品线的半导体厂商 , 未来AMD的CPU将与赛灵思的FPGA结合为CPU+FPGA的异构模式 。 赛灵思深耕的FPGA产品 , 2020年在FPGA市场 , 赛灵思全球和中国境内市场份额均达到50%~55% 。 对于赛灵思的收购 , AMD总裁兼首席执行官苏姿丰表示 , AMD通过有效整合赛灵思在FPGA方面的优势 , 能够提供具有更广泛高性能的计算产品组合 , 提供从CPU到GPU、ASIC、FPGA系统级解决方案 。 同时 , 借助赛灵思在5G、通信、自动驾驶和行业领域的资源 , AMD能够将高性能计算能力带入更多领域 , 扩展到更广泛的客户群体中 。 而且AMD未来可实现FPGA在现成CPU上运行编程语言 , 并研发出用于实现某些功能或软件堆栈的定制ASIC产品 。