Intel, Arm, закон Мура и AI

Сегодня в полупроводниковой индустрии складывается очень интересная ситуация и речь не только в дефиците продукции. Противостояние Intel и Arm набирает обороты, закон Мура видоизменяется и на передней план выходит AI. Все перечисленные моменты напрямую влияют на ход вещей в сегменте

Вскоре после того, как новый генеральный директор Пат Гелсингер обнародовал планы по обновлению Intel, компания Arm анонсировала версию v9 своей архитектуры и изложила видение на следующее десятилетие. Руководство британской компании считает, что принятое направление развития является наиболее жизнеспособным, поскольку оно сочетает в себе сквозные возможности - от краевых задач до облака, от ЦОД до дома и всего, что между ними.

Более того, компания развивает выбранную модель, позволяя партнерам по экосистеме вносить заметный вклад, в то же время обеспечивая поддержку ПО с предыдущими поколениями платформы.

В объявлении Intel можно было увидеть три основных принципа. Во-первых, приверженность стратегии внутренней архитектуры. Во-вторых, увеличение использования внешних производственных партнеров. И наконец, в-третьих, запуск новой квазинезависимой бизнес-единицы по производству чипов прод заказ. Кроме того объявлено о намерении вложить 20 млрд. долл. в запуск двух новых фабрик Intel в США, начиная с 2024 г.

На этом фоне TSMC анонсировала планы инвестировать 100 млрд. долл. в производство и разработку полупроводников в течение следующих трех лет.

Стоит также напомнить, что еще в 2019 г. Samsung пообещала инвестировать 116 млрд. долл. в развитие своего полупроводникового производства на протяжении 5 лет.

У многих наблюдателей возникает вопрос - не приведет ли это к переизбытку чипов?

Упомянутые выше производители полагают, что спрос будет постоянно опережать предложение, и они понимают, что недостаток производственных мощностей более вреден, чем избыток предложения. Дефицит производственных мощностей означают, что вы можете пропустить все циклы роста и полностью упустить рынки.

Ключевым элементом новой стратегии Intel было создание системы в пакете. Это своеобразная попытка «перескочить» систему на чипе, или SoC. Arm использует схожий системный подход, который даже шире, чем изложенный Гелсингером. Arm нацелена на широкий спектр вариантов использования.

Архитектура Arm следующего поколения

Фундаментальная философия Arm состоит в том, что в будущем будут востребованы узкоспециализированные чипы. Нынешний подход Intel не противоречит этому тезису, разница лишь в том, что Arm реализует стратегию, позволяющую партнерам экосистемы гибко настраивать и добавлять ценность на протяжении десятилетий.

Исторически Arm использовала экосистемный подход, который сильно отличается от модели Intel.

Intel, с другой стороны, всегда придерживалась универсального подхода, основанного на x86. Дизайн Intel был направлен на улучшение процессора с точки зрения скорости, плотности, добавление векторной обработки для поддержки AI и пр. Intel была машиной, вкладывающей в свои чипы ровно столько функций, сколько могли бы приносить оптимальную прибыль, оставляя меньше добавленной стоимости для партнеров по экосистеме.

Возьмем Amazon Web Services, разрабатывающую собственные чипы Graviton. Или Apple с ее чипом М1, или Tesla, которая также разрабатывает процессор под свои задачи. Весьма поучительным является пример компании  Илона Маска. Чтобы оптимизировать обработку видео, Tesla потребовалось добавить микропрограммное обеспечение в NPU для конкретного случая использования. Преимущество модели Arm в том, что Tesla может приступить к массовому выпуску чипа менее чем за год, по сравнению с традиционными походами, когда потребовались бы годы.

Тем не менее, большое преимущество Intel и ее экосистемы заключается в том, что архитектура x86 хорошо понятна и надежна, и большая часть корпоративного ПО работает именно на ней. Таким образом, ее поддержка была особенно прибыльна для разработчиков ПО, таких, как Microsoft и VMware. А наличие последовательной и стабильной процессорной платформы - это бонус, который поддержал значительный рост рынка ПО.

Целевые области Armv9

Основываясь на заявлениях Гелсингера, можно сделать вывод, что Intel начнет выстраивать свое полупроводниковое производство, учитывая опыт экосистемы Arm.

Стоит учитывать, что сегодня объемы выпуска чипов Arm в штучном выражении в 10 раз выше, чем у x86. А объемы означают снижение затрат!

Но вернемся к уже упомянутой Arm v9 и что же такого особенного в ней? Прежде всего эта версия обратно совместима с предыдущими. Но при этом добавлены дополнительные возможности, связанные с МL и безопасностью.

Ключевым компонентом архитектуры Armv9 является ее Scalable Vector Extension 2, или SVE2, разработанный для обеспечения более детального параллелизма данных и большей работы на одну инструкцию. Это позволит поддерживать все более надежные приложения МL для различных вариантов использования, таких как обработка естественных языков, визуализация, динамическое ценообразование, обнаружение мошенничества и т. д.

На мероприятии Vision Day компания Arm рассказала о конфиденциальной вычислительной архитектуре и различных сферах использования (Realms).

Если перефразировать комментарий Arm, сегодня слишком много доверия к ОС и гипервизору, запускающему приложения. А их широкий доступ к данным создает уязвимости и угрозы со стороны хакеров. Представленная Arm концепция подчеркивает стратегию компании по устранению предположения о том, что привилегированное ПО, такое как гипервизор, должно иметь возможность видеть данные. Таким образом, можно обеспечить лучшую защиту от утечек памяти - серьезного потенциального инструмента для хакеров.

Arm делает ставку на AI. Ожидается, что повсеместное распространение этой технологии должно породить эру инноваций, когда недорогие вычислительные возможности приведут к взрывному росту приложений машинного интеллекта. Однако возникают новые узкие места. Что это означает для системных архитектур и отраслевых преобразований в ближайшее десятилетие?

В последние годы можно было не раз слышать, что закон Мура мертв. Но тут, видимо, стоит процитировать основателя Moor Insight and Strategy Патрика Мурхеда (Patrick Moorhead): «Закон Мура, согласно строгому определению удвоения плотности чипов каждые два года, больше не применяется».

Как развивались вычислительные мощности на примере чипов Apple

Если посмотреть на график развития систем на кристалле Apple, начиная от A9 и заканчивая созданием 5 нм системы Bionic на кристалле A14, становится ясно, что смерть закона Мура в самом строгом его определении не имеет отношения к делу. Вертикальная ось показывает количество операций в секунду, а горизонтальная - время для трех типов процессоров: CPU в терагерцах (синяя линия у основания графика); графический процессор или GPU, измеряемый триллионами операций с плавающей запятой в секунду (оранжевый); и блок нейронной обработки или NPU, измеряемый триллионами операций в секунду (расширяющаяся серая область).

Закон Мура устанавливает, что производительность удваивается каждые 24 месяца, или примерно на 40% ежегодно. Улучшение производительности CPU сейчас замедлилось примерно до 30% в год, так что с технической точки зрения закон Мура мертв.

Однако производительность SoC от Apple нарушает нормы - тут фактическое улучшение (значения для обозначенных трех типов процессоров в совокупности) более чем 118% в год.

Узкими местами становятся сети и хранилище, поэтому обработка уходит на периферию. Например, главный исполнительный директор Microsoft Сатья Наделла недавно заявил, что мы достигли пика централизации.

Выше упоминалось, что вычислительная мощность растет беспрецедентными темпами. А затраты на разработку при этом падают. Apple A14, согласно некоторым оценкам обходится компании в 50 долл. за чип. Arm в своем анонсе v9 заявила, что на ее платформе уже разрабатываются чипы для оптимизации энергопотребления в холодильниках. Они позволят экономить 10% ежегодно на сокращении потребления электричества и при этом будут стоить всего 1 доллар.

Все это означает лишь одно — вычислительная мощность будет дешеветь. Таким образом станет выгодно обработку данных выполнять на периферии. Системы хранения и сети будут становиться все более распределенными и децентрализованными.

Значительное увеличение вычислительной мощности и дешевый кремний станут основой новой волны AI, машинного интеллекта и глубокого обучения.

Тут важно подчеркнуть, что большая часть деятельности в области AI сегодня сосредоточена на создании и обучении моделей. И в основном это происходит в облаке. Но в целом, значение AI сдвигается от моделирования к обработке и получаемым выводам.

Крупные облачные игроки, Microsoft, AWS и Google, наиболее активно доминируют в сфере AI и ML. У них есть инструменты и данные. Как уже отмечалось, в облаке выполняется много моделирования, но оно будет перенесено в удаленные механизмы логического вывода AI, которые в совокупности станут обладать огромными ресурсами для обработки. Уход от максимальной централизации открывает большие возможности для создания ценности и применения AI.

Можно долго обсуждать эпоху пост-x86. Некоторые наблюдатели говорят, что она уже наступила, другие — говорят, что мы сегодня в переходной фазе. Но очевидно, что Arm укрепляет позиции, а Intel вовсе не собирается уступать свои, масла в огонь подливает растущий спрос на AI. В общем, эволюция продолжается.