\n
Seg\u00fan un nuevo informe de Jon Peddie Research, la cantidad de nuevas GPU en China es extraordinaria, ya que el pa\u00eds intenta obtener destreza en IA y soberan\u00eda sobre semiconductores. Adem\u00e1s, la cantidad de fabricantes de GPU creci\u00f3 en todo el mundo en los \u00faltimos a\u00f1os a medida que la demanda de inteligencia artificial (IA), computaci\u00f3n de alto rendimiento (HPC) y procesamiento de gr\u00e1ficos aument\u00f3 a un ritmo sin precedentes. Cuando se trata de gr\u00e1ficos discretos para PC, AMD y Nvidia mantienen el liderazgo, mientras que Intel est\u00e1 tratando de ponerse al d\u00eda. <\/p>\n
18 desarrolladores de GPU<\/h2>\n Decenas de empresas desarrollaron tarjetas gr\u00e1ficas y procesadores gr\u00e1ficos discretos en las d\u00e9cadas de 1980 y 1990, pero la competencia feroz por el rendimiento m\u00e1s alto en juegos 3D llev\u00f3 a la gran mayor\u00eda a la quiebra. En 2010, solo AMD y Nvidia pod\u00edan ofrecer GPU independientes competitivas para juegos y computaci\u00f3n, mientras que otros se centraban en GPU integradas o GPU IP. <\/p>\n
A mediados de la d\u00e9cada de 2010, el n\u00famero de desarrolladores de GPU para PC con sede en China aument\u00f3 r\u00e1pidamente, impulsado por el impulso del pa\u00eds por la autosuficiencia tecnol\u00f3gica, as\u00ed como por el advenimiento de la IA y la HPC como megatendencias de alta tecnolog\u00eda. <\/p>\n\nEn total, hay 18 empresas que desarrollan y producen GPU, seg\u00fan Jon Peddie Research. Hay dos empresas que desarrollan GPU vinculadas a SoC principalmente con tel\u00e9fonos inteligentes y port\u00e1tiles en mente, hay seis proveedores de IP de GPU y hay 11 desarrolladores de GPU enfocados en GPU para PC y centros de datos, incluidos AMD, Intel y Nvidia, que dise\u00f1an gr\u00e1ficos. tarjetas que terminan en nuestra lista de las mejores tarjetas gr\u00e1ficas.<\/p>\n
De hecho, si a\u00f1adimos a la lista otras empresas con sede en China como Biren Technology y Tianshu Zhixin, habr\u00eda a\u00fan m\u00e1s dise\u00f1adores de GPU. Sin embargo, Biren y Tianshu Zhixin se centran \u00fanicamente en IA y HPC por ahora, por lo que JPR no los considera desarrolladores de GPU. <\/p>\n
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<\/svg><\/div>\n\n
\n\n\nordenador personal<\/td>\n corriente continua<\/td>\n IP<\/td>\n SoC<\/td>\n<\/tr>\n \nAMD<\/td>\n biren<\/td>\n Brazo<\/td>\n Manzana<\/td>\n<\/tr>\n \nTornillo<\/td>\n tianshu zhixin<\/td>\n DMP<\/td>\n Qualcomm<\/td>\n<\/tr>\n \ninnosilicio<\/td>\n Fila 3 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Tecnolog\u00eda de la imaginaci\u00f3n<\/td>\n Fila 3 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nIntel<\/td>\n Fila 4 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Piensa en silicio<\/td>\n Fila 4 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nJingia<\/td>\n Fila 5 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Verisilic\u00f3n<\/td>\n Fila 5 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nMetaX<\/td>\n Fila 6 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Xi-silicio<\/td>\n Fila 6 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nHilos de Moore<\/td>\n Fila 7 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Fila 7 – Celda 2 <\/span><\/td>\n Fila 7 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nnvidia<\/td>\n Fila 8 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Fila 8 – Celda 2 <\/span><\/td>\n Fila 8 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nSiArt<\/td>\n Fila 9 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Fila 9 – Celda 2 <\/span><\/td>\n Fila 9 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nXiangdixi\u00e1n<\/td>\n Fila 10 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Fila 10 – Celda 2 <\/span><\/td>\n Fila 10 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n\nZhaoxin<\/td>\n Fila 11 – Celda 1 <\/span><\/td>\n Fila 11 – Celda 2 <\/span><\/td>\n Fila 11 – Celda 3 <\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\nChina quiere GPU<\/h2>\n Siendo la segunda econom\u00eda m\u00e1s grande del mundo, China inevitablemente compite contra los EE. UU. y otros pa\u00edses bien desarrollados en t\u00e9rminos de casi todo, incluida la tecnolog\u00eda. China hizo mucho para atraer a ingenieros de todo el mundo y hacer que valiera la pena establecer varias nuevas empresas de dise\u00f1o de chips en el pa\u00eds. De hecho, cientos de nuevas casas de dise\u00f1o de circuitos integrados surgen en China cada a\u00f1o. Desarrollan todo tipo de cosas, desde peque\u00f1os sensores hasta complicados chips de comunicaci\u00f3n, lo que permite la autosuficiencia del pa\u00eds de los proveedores occidentales. <\/p>\n\n\n
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<\/picture><\/p>\n<\/div>\n<\/div>(Cr\u00e9dito de la imagen: hilos de Moore)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nPero para realmente subirse al tren de la IA y la HPC, China necesita CPU, GPU y aceleradores especiales. Cuando se trata de inform\u00e1tica, es imposible que las empresas chinas dejen atr\u00e1s a los l\u00edderes del mercado de CPU y GPU en el corto plazo. Sin embargo, podr\u00eda decirse que es m\u00e1s f\u00e1cil y quiz\u00e1s m\u00e1s fruct\u00edfero desarrollar y producir una GPU decente que intentar construir una CPU competitiva. <\/p>\n
\u00abLa capacitaci\u00f3n en IA fue el gran motivador [for Chinese GPU companies]y evitar los altos precios de Nvidia y (quiz\u00e1s principalmente) el deseo de China de autosuficiencia\u00bb, dijo Jon Peddie, director de JPR. <\/p>\n
Las GPU son intr\u00ednsecamente paralelas, lo que significa que hay muchas unidades de c\u00f3mputo en su interior que se pueden usar para la redundancia, lo que facilita la puesta en marcha de una GPU (suponiendo que los costos por transistor sean relativamente bajos y que los rendimientos generales sean decentes). Adem\u00e1s, dado que las GPU son fundamentalmente paralelas, es m\u00e1s f\u00e1cil paralelizarlas de manera escalable. Teniendo en cuenta que SMIC con sede en China no tiene nodos de producci\u00f3n tan avanzados como los de TSMC, esta forma de escalar el rendimiento parece lo suficientemente buena. De hecho, incluso si los desarrolladores chinos de GPU pierden el acceso a los nodos avanzados de TSMC (N7 e inferiores), al menos algunos de ellos a\u00fan podr\u00edan producir dise\u00f1os de GPU m\u00e1s simples en SMIC y abordar el mercado de AI\/HPC y\/o juegos\/entretenimiento. <\/p>\n
Desde la perspectiva de China como pa\u00eds, las GPU compatibles con IA y HPC pueden ser posiblemente m\u00e1s importantes que las CPU, ya que la IA y la HPC pueden habilitar aplicaciones completamente nuevas, como veh\u00edculos aut\u00f3nomos y ciudades inteligentes, as\u00ed como armas convencionales avanzadas. El gobierno de EE. UU., por supuesto, restringe las exportaciones de CPU y GPU vinculadas a supercomputadoras a China en un intento por ralentizar o incluso limitar el desarrollo de armas avanzadas de destrucci\u00f3n masiva, pero una GPU bastante sofisticada con capacidad de IA puede habilitar un dron asesino aut\u00f3nomo y enjambres de drones. representan una fuerza formidable, por ejemplo. <\/p>\n
La microarquitectura GPU es relativamente f\u00e1cil, el dise\u00f1o de hardware es costoso<\/h2>\n Mientras tanto, debe tenerse en cuenta que si bien hay un mont\u00f3n de desarrolladores de GPU, solo dos pueden construir GPU discretas competitivas para PC. Quiz\u00e1s se deba a que es relativamente f\u00e1cil desarrollar una arquitectura de GPU, pero es realmente dif\u00edcil implementarla correctamente y dise\u00f1ar controladores adecuados. <\/p>\n
Las microarquitecturas de CPU y GPU se encuentran esencialmente en la intersecci\u00f3n de la ciencia y el arte. Son conjuntos de algoritmos sofisticados que pueden ser desarrollados por grupos de ingenieros bastante peque\u00f1os, pero su desarrollo puede llevar a\u00f1os, dice Peddie. <\/p>\n
\u00ab[Microarchitectures] hacer en servilletas y pizarras blancas\u00bb, dijo Peddie. \u00ab[As for costs] si son s\u00f3lo los propios arquitectos, que [team] puede ser tan bajo como una persona a tal vez tres o cuatro. [But] arquitectura de cualquier tipo, edificios, cohetes, redes o procesadores es un juego de ajedrez complicado. Tratar de anticipar d\u00f3nde estar\u00e1n el proceso de fabricaci\u00f3n y los est\u00e1ndares dentro de cinco a\u00f1os, d\u00f3nde est\u00e1n las compensaciones de costo-rendimiento, qu\u00e9 caracter\u00edsticas agregar y qu\u00e9 descartar o ignorar es un trabajo muy complicado y que requiere mucho tiempo. [\u2026] Los arquitectos dedican mucho tiempo mentalmente a ejecutar escenarios hipot\u00e9ticos: \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si hici\u00e9ramos el cach\u00e9 un 25 % m\u00e1s grande, qu\u00e9 pasar\u00eda si tuvi\u00e9ramos 6000 FPU, si hici\u00e9ramos una E\/S PCIe 5.0, estar\u00eda disponible a tiempo? <\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nDado que las microarquitecturas pueden tardar a\u00f1os en desarrollarse y requieren dise\u00f1adores talentosos, en un mundo donde el tiempo de comercializaci\u00f3n lo es todo, muchas empresas obtienen licencias de una microarquitectura lista para usar o incluso una IP de GPU probada con silicio de empresas como Arm o Imagination Technologies. . Por ejemplo, Innosilicon, un desarrollador por contrato de chips e IP f\u00edsica, otorga licencias de IP de microarquitectura GPU de Imagination para sus GPU Fantasy. Hay otro desarrollador de GPU con sede en China que utiliza una arquitectura PowerVR de Imagination. Mientras tanto, Zhaoxin utiliza una microarquitectura de GPU altamente reiterada que adquiri\u00f3 de Via Technologies, que la hered\u00f3 de S3 Graphics. <\/p>\n
El costo de desarrollar una microarquitectura puede variar, pero es relativamente bajo en comparaci\u00f3n con los costos de una implementaci\u00f3n f\u00edsica de una GPU moderna de gama alta. <\/p>\n
Durante a\u00f1os, Apple e Intel, ambas empresas con mucho talento en ingenier\u00eda, confiaron en Img para sus dise\u00f1os de GPU (Apple todav\u00eda lo hace hasta cierto punto). MediaTek y otros proveedores de SoC m\u00e1s peque\u00f1os conf\u00edan en Arm. Qualcomm us\u00f3 ATI\/AMD durante un per\u00edodo prolongado y Samsung usa AMD despu\u00e9s de varios a\u00f1os de intentar dise\u00f1ar su propio motor gr\u00e1fico. <\/p>\n
Dos de las nuevas empresas chinas han contratado ex arquitectos de AMD y Nvidia para iniciar sus empresas de GPU, y otras dos utilizan Img. El tiempo de comercializaci\u00f3n y el aprendizaje de las habilidades de un arquitecto, de qu\u00e9 preocuparse y c\u00f3mo encontrar una soluci\u00f3n es un proceso que consume mucho tiempo. <\/p>\n
\u00abSi puede ir a una empresa que ya tiene un dise\u00f1o y ha estado dise\u00f1ando durante mucho tiempo, puede ahorrar mucho tiempo y dinero, y el tiempo de comercializaci\u00f3n lo es todo\u00bb, dijo el director de Jon Peddie Research. \u00abHay tantas trampas. No todas las GPU dise\u00f1adas por AMD o Nvidia han sido ganadoras. [But] un buen dise\u00f1o dura un par de generaciones con ajustes\u00bb. <\/p>\n
La implementaci\u00f3n de hardware y el desarrollo de software son prohibitivamente costosos con nuevos nodos de producci\u00f3n. International Business Times estima que los costes de dise\u00f1o de un dispositivo bastante complejo fabricado con tecnolog\u00eda de clase de 5nm superan los 540 millones de d\u00f3lares. Estos costos se triplicar\u00e1n a 3nm. <\/p>\n
\u00abSi incluye dise\u00f1o y plano de planta, simulaci\u00f3n, verificaci\u00f3n y controladores, entonces el [GPU developer] los costes y el tiempo se disparan\u00bb, explic\u00f3 Peddie. \u00abEl dise\u00f1o y la disposici\u00f3n del hardware son bastante sencillos: si se equivoca en un rastro, puede pasar meses localiz\u00e1ndolo\u00bb. <\/p>\n
Hay solo unas pocas empresas en el mundo que pueden desarrollar un chip con la complejidad de los juegos modernos o GPU de c\u00f3mputo de AMD y Nvidia (46 mil millones – 80 mil millones de transistores), sin embargo, Biren, con sede en China, podr\u00eda hacer algo similar con su BR104 y BR100. dispositivos (especulamos que el BR104 incluye unos 38.500 millones de transistores). <\/p>\n
Pensamientos <\/h2>\n A pesar de los costos prohibitivos, ocho de los 11 dise\u00f1adores de GPU para PC\/centros de datos son de China, lo que habla por s\u00ed solo. Tal vez no veamos una GPU de juegos discreta competitiva de nadie, excepto de las grandes empresas estadounidenses en el futuro cercano. Esto se debe en parte a que es dif\u00edcil y lleva mucho tiempo desarrollar una GPU y, en gran medida, requiere una implementaci\u00f3n de hardware prohibitivamente costosa para estas GPU de alta complejidad. Queda por ver si China puede o no presentar participantes competitivos, pero cualquier falla no se derivar\u00e1 de la falta de intentos. <\/p>\n<\/div>\n
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