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英特尔、英伟达、AMD 打响“全面战役”

作者: IT之家   责任编辑:刘沙 2022-06-20 13:10:29
来源:IT之家关键字:英特尔,英伟达,AMD,芯片

一系列接二连三的大事件,为英特尔、英伟达、AMD三大巨头围绕数字化时代的异构计算CPU+GPU+FPGA/DPU的“竞夺”提供了更多的想象空间,也成为了日后分野的新注解。

英特尔在独立GPU领域卷土重来,在IPU领域亦不断出新,借助在硬件、软件、架构和制程方面的革新以及IDM2.0战略重兵压阵。

AMD收购赛灵思落定之后,补齐了FPGA的短板,前不久AMD又宣布以约19亿美元收购云服务提供商Pensando,至此AMD正式进入DPU领域,为其数据中心蓝图补上关键一环。英伟达虽收购Arm被迫“放手”,但已有基于Arm的CPU作为重要“补给”,并通过收购补齐DPU,欲在异构时代大展身手。

三大巨头的火拼已然深入腹地,英特尔、英伟达、AMD的争夺已呈现出“全面战役”的态势。

在异构计算领域,GPU可说是必须倚重的“弹药”。

作为异构时代和新兴应用驱动下的最大受益者之一,随着服务器、汽车、人工智能、边缘计算等领域对算力和AI性能需求的不断提升,GPU凭借自身在并行处理和通用计算的优势高歌猛进,市场得以持续高速成长。

据VerifiedMarketResearch的数据,2020年全球GPU市场价值为254.1亿美元,2027年有望达到1853.1亿美元,年平均增速高达32.82%。

目前GPU被广泛地运用于PC、游戏、数据中心、高性能计算、智能汽车等领域。值得注意的是,游戏与PC是其传统主战场,而数据中心、高性能计算和智能汽车将成为GPU增长的新引擎,不同应用对GPU的需求也各有侧重。

据了解,游戏主机的设计思路着重提升体验,侧重开发人员对CPU、GPU等硬件优化和底层API等软件优化。而PC的GPU需在性能、拓展性、能效方面做到平衡,主要有集成GPU和独立GPU两类,大部分集成GPU已与CPU集成为SoC,而独立GPU多采用PCIe总线与CPU实时通信。从高性能计算和服务器来看,对GPU具有大数据量的快速吞吐、超强稳定性、长时间运行等严格要求;汽车GPU需满足诸如AEC-Q100等车规认证,并支持专用的图形API,并且未来的趋势是汽车CPU将和GPU组成SoC,从分布式向中心化发展。

在多年鏖战之后,全球GPU呈现寡头垄断的格局,英伟达是绝对的霸主,AMD紧随其后,但在英特尔重返独立GPU战场之后,原本的平衡将被打破。

通过技术革新、场景拓展、外延并购,加上依托于CUDA软件堆栈对GPU通用计算能力的不断发掘,英伟达成为GPU领域的佼佼者,引领全球GPU发展。2022财年,英伟达收入创纪录,达到269.1亿美元,同比增长61%。

翻看英伟达的营收结构可以发现,受益于对英伟达Ampere架构产品的强劲需求,游戏成最大动力,数据中心市场增速最快,创106.1亿美元新高;而汽车业务虽有下滑,但后续仍将持续收获。其下一步布局也是火力全开:已推出新一代桌面GPU和笔记本电脑GPU;面向数据中心的下一代GPUHopperGH100芯片或超过1400亿个晶体管,并将采用台积电5nm节点的多芯片模块(MCM)设计。且下一代自动驾驶芯片Orin计划用于2022年量产,算力将达到254TOPS,目前已经获得蔚来、理想、沃尔沃、奔驰等多家整车厂项目。

经过近些年的“突飞猛进”,AMD在CPU和GPU市场均站稳了市场第二的位置。在GPU布局上,2022年AMD通过新的顶级、中端和入门级GPU,进一步扩展显卡市场,同时配备新的AMDSoftware支持。在数据中心领域,AMD也激进不止,前不久发布了基于GPU架构的InstinctMI200加速卡,致力于HPC和AI加速。其采用第二代CDNA架构(专为优化数据中心计算工作负载而设计),是首个多芯片、首个支持128GBHBM2E显存的GPU,也是首款Exascale级(百亿亿次级)GPU。同时还推出了新型面向数据中心GPU——下一代RadeonProV620,旨在满足云应用、3D工作负载等对GPU加速日益增长的需求。

在PC等集成GPU领域占据领先优势的英特尔,自前几年宣布重回独立GPU战场之后,招数凌厉,不断精进。2020年底,英特尔在其架构日中首次推出XeGPU架构,Xe微架构可满足从集成/入门图形需求到数据中心和高性能计算的需求。同时,英特尔发布了其首款数据中心服务器GPU,完成了“CPU+GPU+FPGA”混合XPU架构的全面构建。

在2021年架构日上,英特尔即重磅推出两款独立GPU。而在前不久举办的投资日上,英特尔发布两款GPU,分别面向游戏领域和数据中心。接着,英特尔宣称,代号为ATS-M的数据中心GPU将于第三季度发布,其集成多个Xe内核、AV1硬件编码器、GDDR6内存、光线追踪单元等,可提供每秒150万亿次运算。不止如此,面向传统阵地PC领域,英特尔也志在必得,分别推出了面向笔记本电脑平台的Arc锐炫系列显卡和面向台式机的首款A3系列显卡——锐炫A380GPU。而且,不仅仅是A380,具有更高性能的英特尔锐炫A5系列和A7系列也将于今年夏季面市。

在硝烟四起的GPU领域,火力全开的英特尔或将全方位向AMD与英伟达发起挑战。

直接来看,英特尔、英伟达和AMD三大巨头的异构“拼图”均已大致成形。

在这三大巨头中,显然英特尔的异构组合更具底蕴。过去五年来,确立“以数据为中心”转型目标的英特尔,持续通过并购等动作丰富自身在数据中心领域的布局,包括收购优质的FPGA、eASIC、ASIC公司,再加上研发独立GPU、IPU、神经拟态芯片、量子计算芯片,以及研发统一编程软件工具oneAPI,为CPU、GPU、FPGA和其他加速器在内的异构计算提供统一简化的应用程序开发编程模型,实现了覆盖多重架构的产品组合。

加之最近IDM2.0策略的大举扩张,以及宣称开放x86、高调加入RISC-V阵营的一系列动作,让英特尔在异构化时代手握多张“王牌”,更加游刃有余。

而从AMD来看,其业务长期聚焦在CPU和GPU两大核心领域,FPGA则是其最大短板。但在AMD宣布以全股份交易方式完成了对赛灵思的收购之后,凭借赛灵思在FPGA、可编程SoC及ACAP领域的深厚积累,为AMD提供了横向云端及边缘计算实力的走强补充了“营养”。AMD与赛灵思的合并,不仅将着力提升其整体的数据中心业务竞争力,还将在数据中心异构化时代获得更多筹码。

在Pensando被AMD收入囊中之后,意味着AMD不仅正式切入到DPU领域,也让AMD的业务已完整涵盖CPU、GPU、FPGA、DPU,构建了基本完备的算力“拼图”。

以GPU纵横江湖的英伟达,为成全其“GPU+CPU+DPU”的路线,英伟达先是高调宣布收购Arm,后花费69亿美元收购以色列网络设备商Mellanox补给DPU。尽管最终“毫无意外”地收购Arm折戟,但其已在大力投入CPU开发,并于2021年的GTC大会上正式推出面向数据中心AI和高性能计算应用的自研CPU——基于ArmNeoverse架构的Grace芯片。根据协议,英伟达取得了ARM将近20年的架构授权,未来可通过ARM授权IP来开发ARM架构CPU。

对于英伟达来说,GraceCPU的研发意义深远,因GPU需搭配CPU运算,此招将使其在CPU方面不再受限,CPU的自立自强也将使其异构融合更纲举目张。

面临全面较量,三大巨头也有着不同的隐忧。

有行业人士分析,AMD还需要时间消化和整合GPU+CPU+DPU+FPGA,扩展为云、企业和边缘客户提供领先解决方案的能力;英伟达倚重的GPU未来在数据中心加速领域或面临ASIC的蚕食;而英特尔还是一个基因属于CPU的公司,而在GPU上的投入需要配合CPU的成长,因此处理好CPU和GPU之间的发展冲突将是巨大挑战。此外,在IDM2.0的指挥棒下,投资重心不可避免向先进制造倾斜,如何平衡各大XPU的创新与整合投入资源也需要仔细掂量。

需要指出的是,随着ChipletUCIe协议的确定,设计规模可增加数倍,如CPU、GPU和DPU均可平行扩展N倍;或实现垂直整合,CPU+GPU+DPU可合并成一个超异构的单芯片,或是两两合并。

因而,不同系统如何并行不悖以及如何高效的自适应交互,将成为巨头们面临的全新挑战。谁能在这方面先行一步,谁将放大未来的赢面。

在重新披挂上阵之后,三大巨头的对决也将火力全开。

除了应对“xPU+”的架构创新、生态构建和执行力的持续考验之外,真要实现超异构计算,不得不说,制程和封装才是将理念化为实际产品的关键。

先说工艺,以及相关的产能因素。

无论是CPU、GPU还是DPU、FPGA,都是先进工艺的先行者。要想与一众高手对决,采用最先进的工艺当是王道。

近期有消息显示,台积电在其3nm工艺良率方面存在困难,如果3nm良率问题继续存在,许多客户可能会延长5nm工艺节点的使用时间,从而影响客户诸如AMD、英特尔、英伟达的芯片出货。

这使得产能紧缺导致的供应瓶颈成为他们面临的阻力之一。正如英伟达发布财报时表示,鉴于全球芯片和晶圆生产能力短缺,未来供应方面限制仍将是一个不利因素。据报道,英伟达已在2021年第三季度预付台积电约16.4亿美元,并将在2022年第一季度支付17.9亿美元,整个长期订单预付款将达到69亿美元,远高于他们之前支付的价格。

相对于英伟达和AMD,英特尔的优势是其正在大力发展的代工业务。虽然目前在代工方面英特尔技术尚未突破5nm,但如果按照其技术路线图,2025年将可看齐台积电的代工水平。或许,届时英特尔可全力支撑自己的先进制程设计,在x86、Arm和RISC-V的异构整合层面更加游刃有余,并在产能保障上优先供应,其IDM2.0战略背后的深意或比想象得更加深远。

此外,异构计算绕不过去的就是异构集成和先进封装。异构集成与先进封装技术的进步使在单个封装内构建复杂系统成为了可能,能够快速达到异构计算系统内的芯片所需要的功耗、体积、性能的要求。

在先进封装层面,看起来作为传统IDM的英特尔似乎更具优势,而AMD原本也是IDM,只是后来将芯片制造业务剥离出去了,但该公司依然具备制程和封装的基因。过去几年,AMD因其率先推向市场的chiplet和互连技术而占得了先机,在此基础上,该公司推出了新一代封装技术,也就是3D堆叠V-Cache。在这方面,赛灵思也可为AMD提供帮助,因为赛灵思已为其自适应FPGA平台构建了一系列高性能封装和互连技术。

对于英伟达而言,作为一家纯粹的Fabless,在异构整合的制程和封装方面略逊于英特尔和AMD,不仅在高性能应用领域,在制程和封装方面对合作伙伴的依赖度更高一些。

对比之下,英特尔多路并进,在Co-EMIB、UCIe、Foveros等方面不断推进。特别是在3D封装部分,英特尔已推出FoverosDirect,实现了向直接铜对铜键合的转变,通过HBI技术以实现10微米以下的凸点间距,让不同芯片之间可实现10倍以上的互联密度提升。而且前不久其为超算研发的顶级加速卡PonteVecchio,集成晶体管数量突破1000亿个,使用5种不同的制造工艺,在内部封装了多达47个不同的单元(Tile),成为采用Foveros的3D堆叠封装技术和Co-EMIB连接技术的“集大成者”。

据咨询机构YoleDeveloppement数据显示,2021年半导体厂商在先进封装领域的资本支出约为119亿美元。该机构表示,2021年先进封装市场体量约为27.4亿美元,同时预测该市场到2027年将实现19%的复合年化增长率,届时先进封装市场体量将达到每年78.7亿美元。

如此来看,未来的争夺也将在架构创新、工艺、封装等全面展开,在这些方面三大巨头或需面面俱到。


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