Le nombre de startups GPU en Chine est extraordinaire alors que le pays tente d’acquérir des prouesses en matière d’IA ainsi que la souveraineté des semi-conducteurs, selon un nouveau rapport de Jon Peddie Research. En outre, le nombre de fabricants de GPU a augmenté dans le monde ces dernières années, la demande d’intelligence artificielle (IA), de calcul haute performance (HPC) et de traitement graphique ayant augmenté à un rythme plutôt sans précédent. En ce qui concerne les graphiques discrets pour PC, AMD et Nvidia conservent leur avance, tandis qu’Intel tente de rattraper son retard.
18 développeurs de GPU
Des dizaines d’entreprises ont développé des cartes graphiques et des processeurs graphiques discrets dans les années 1980 et 1990, mais la concurrence acharnée pour les performances les plus élevées dans les jeux 3D a conduit la grande majorité d’entre elles à la faillite. En 2010, seuls AMD et Nvidia pouvaient proposer des GPU autonomes compétitifs pour les jeux et le calcul, tandis que d’autres se concentraient soit sur les GPU intégrés, soit sur l’IP GPU.
Le milieu des années 2010 a vu le nombre de développeurs de GPU PC basés en Chine augmenter rapidement, alimenté par la poussée du pays vers l’autosuffisance technologique ainsi que par l’avènement de l’IA et du HPC en tant que mégatendances high-tech.
Au total, 18 entreprises développent et produisent des GPU, selon Jon Peddie Research. Deux sociétés développent des GPU liés au SoC principalement en pensant aux smartphones et aux ordinateurs portables, il existe six fournisseurs d’IP de GPU et 11 développeurs de GPU se concentrent sur les GPU pour PC et centres de données, notamment AMD, Intel et Nvidia, qui conçoivent des graphiques. cartes qui se retrouvent dans notre liste des meilleures cartes graphiques.
En fait, si nous ajoutions à la liste d’autres sociétés basées en Chine comme Biren Technology et Tianshu Zhixin, il y aurait encore plus de concepteurs de GPU. Cependant, Biren et Tianshu Zhixin se concentrent uniquement sur l’IA et le HPC pour l’instant, donc JPR ne les considère pas comme des développeurs de GPU.
| PC | CC | IP | SoC |
| DMLA | Birén | Bras | Pomme |
| Verrouiller | Tianshu Zhixin | DMP | Qualcomm |
| Innosilicium | Rangée 3 – Cellule 1 | Technologie de l’imagination | Rangée 3 – Cellule 3 |
| Intel | Rangée 4 – Cellule 1 | Pensez au silicium | Rangée 4 – Cellule 3 |
| Jingia | Rangée 5 – Cellule 1 | Verisilicon | Rangée 5 – Cellule 3 |
| MétaX | Rangée 6 – Cellule 1 | Xi-Silicium | Rangée 6 – Cellule 3 |
| Fils de Moore | Rangée 7 – Cellule 1 | Rangée 7 – Cellule 2 | Rangée 7 – Cellule 3 |
| Nvidia | Ligne 8 – Cellule 1 | Ligne 8 – Cellule 2 | Ligne 8 – Cellule 3 |
| Si Art | Rangée 9 – Cellule 1 | Rangée 9 – Cellule 2 | Ligne 9 – Cellule 3 |
| Xiangdixian | Ligne 10 – Cellule 1 | Ligne 10 – Cellule 2 | Rangée 10 – Cellule 3 |
| Zhaoxin | Rangée 11 – Cellule 1 | Rangée 11 – Cellule 2 | Rangée 11 – Cellule 3 |
La Chine veut des GPU
Étant la deuxième plus grande économie du monde, la Chine est inévitablement en concurrence avec les États-Unis et d’autres pays bien développés en termes d’à peu près tout, y compris la technologie. La Chine a beaucoup fait pour attirer des ingénieurs du monde entier et rendre utile la création de diverses startups de conception de puces dans le pays. En fait, des centaines de nouvelles maisons de conception de circuits intégrés émergent en Chine chaque année. Ils développent toutes sortes de choses, des minuscules capteurs aux puces de communication complexes, permettant ainsi l’autosuffisance du pays vis-à-vis des fournisseurs occidentaux.
Mais pour vraiment sauter dans le train en marche de l’IA et du HPC, la Chine a besoin de processeurs, de GPU et d’accélérateurs spéciaux. En matière d’informatique, il est impossible pour les entreprises chinoises de laisser derrière elles de sitôt les leaders du marché des CPU et des GPU. Pourtant, il est sans doute plus facile et peut-être plus fructueux de développer et de produire un GPU décent que d’essayer de construire un CPU compétitif.
« La formation à l’IA était le grand facteur de motivation [for Chinese GPU companies]et l’évitement des prix élevés de Nvidia, et (peut-être surtout) le désir d’autosuffisance de la Chine », a déclaré Jon Peddie, le directeur de JPR.
Les GPU sont intrinsèquement parallèles, ce qui signifie qu’il y a de nombreuses unités de calcul à l’intérieur qui peuvent être utilisées pour la redondance, ce qui facilite la mise en place et le fonctionnement d’un GPU (en supposant que les coûts par transistor sont relativement faibles et que les rendements globaux sont décents). De plus, comme les GPU sont fondamentalement parallèles, il est plus facile de les paralléliser de manière évolutive. Gardant à l’esprit que SMIC, basé en Chine, n’a pas de nœuds de production aussi avancés que ceux de TSMC, cette façon de mettre à l’échelle les performances semble assez bonne. En fait, même si les développeurs de GPU chinois perdent l’accès aux nœuds avancés de TSMC (N7 et inférieurs), au moins certains d’entre eux pourraient encore produire des conceptions de GPU plus simples au SMIC et s’adresser au marché de l’IA/HPC et/ou du jeu/divertissement.
Du point de vue de la Chine en tant que pays, les GPU compatibles avec l’IA et le HPC peuvent également être sans doute plus importants que les processeurs, car l’IA et le HPC peuvent permettre de toutes nouvelles applications, telles que les véhicules autonomes et les villes intelligentes, ainsi que les armes conventionnelles avancées. Le gouvernement américain restreint bien sûr les exportations de processeurs et de GPU liés aux superordinateurs vers la Chine dans le but de ralentir ou même de limiter le développement d’armes avancées de destruction massive, mais un GPU assez sophistiqué compatible avec l’IA peut activer un drone tueur autonome et des essaims de drones. représentent une force formidable, par exemple.
La microarchitecture GPU est relativement simple, la conception matérielle coûte cher
En attendant, il convient de noter que bien qu’il existe un groupe de développeurs de GPU, seuls deux peuvent réellement créer des GPU discrets compétitifs pour les PC. C’est peut-être parce qu’il est relativement facile de développer une architecture GPU, mais il est vraiment difficile de l’implémenter correctement et de concevoir des pilotes appropriés.
Les microarchitectures CPU et GPU sont essentiellement à l’intersection de la science et de l’art. Ce sont des ensembles d’algorithmes sophistiqués qui peuvent être développés par des groupes d’ingénieurs assez restreints, mais leur développement peut prendre des années, explique Peddie.
« [Microarchitectures] faire sur des serviettes et des tableaux blancs », a déclaré Peddie. «[As for costs] s’il ne s’agit que des architectes eux-mêmes, [team] peut être aussi bas qu’une personne à peut-être trois – quatre. [But] architecture de tout type, bâtiments, fusées, réseaux ou processeurs est un jeu d’échecs compliqué. Essayer d’anticiper où en seront le processus de fabrication et les normes dans cinq ans, où se situent les compromis coût-performance, quelles fonctionnalités ajouter et ce qu’il faut supprimer ou ignorer est un travail très délicat et qui prend du temps. […] Les architectes passent beaucoup de temps dans leur tête à exécuter des scénarios de simulation – et si nous agrandissions le cache de 25 %, et si nous avions 6 000 FPU, devrions-nous faire une E/S PCIe 5.0, sera-t-elle terminée à temps. »
Étant donné que les microarchitectures peuvent prendre des années à se développer et qu’elles nécessitent des concepteurs talentueux, dans un monde où le délai de mise sur le marché est primordial, de nombreuses entreprises octroient une licence à une microarchitecture prête à l’emploi ou même à une IP GPU éprouvée sur silicium auprès d’entreprises comme Arm ou Imagination Technologies. . Par exemple, Innosilicon – un développeur sous contrat de puces et d’IP physique – octroie une licence IP de microarchitecture GPU à Imagination pour ses GPU Fantasy. Il existe un autre développeur de GPU basé en Chine, qui utilise une architecture PowerVR d’Imagination. Pendant ce temps, Zhaoxin utilise une microarchitecture GPU hautement réitérée acquise auprès de Via Technologies, qui l’a héritée de S3 Graphics.
Le coût de développement d’une microarchitecture peut varier, mais il est relativement faible par rapport aux coûts d’une implémentation physique d’un GPU haut de gamme moderne.
Pendant des années, Apple et Intel, deux sociétés dotées de nombreux talents en ingénierie, se sont appuyés sur Img pour leurs conceptions de GPU (Apple le fait toujours dans une certaine mesure). MediaTek et d’autres petits fournisseurs de SoC font confiance à Arm. Qualcomm a utilisé ATI/AMD pendant une période prolongée, et Samsung utilise AMD après plusieurs années à essayer de concevoir son propre moteur graphique.
Deux des nouvelles sociétés chinoises ont embauché d’anciens architectes AMD et Nvidia pour démarrer leurs sociétés GPU, et deux autres utilisent Img. Le temps de mise sur le marché et l’apprentissage des compétences d’architecte, de quoi s’inquiéter et comment trouver une solution est un processus qui prend beaucoup de temps.
« Si vous pouvez vous adresser à une entreprise qui a déjà une conception et qui conçoit depuis longtemps, vous pouvez économiser beaucoup de temps et d’argent – et le temps de mise sur le marché est primordial », a déclaré le directeur de Jon Peddie Research. « Il y a tellement de pièges. Tous les GPU conçus par AMD ou Nvidia n’ont pas été gagnants. [But] un bon design dure quelques générations avec quelques ajustements. »
La mise en œuvre du matériel et le développement de logiciels sont d’un coût prohibitif avec de nouveaux nœuds de production. International Business Times estime que les coûts de conception d’un appareil assez complexe fabriqué à l’aide de la technologie de classe 5 nm dépassent 540 millions de dollars. Ces coûts tripleront à 3nm.
« Si vous incluez la disposition et le plan d’étage, la simulation, la vérification et les pilotes, alors le [GPU developer] les coûts et le temps montent en flèche « , a expliqué Peddie. » La conception et la disposition du matériel sont assez simples : si vous vous trompez sur une trace, vous pouvez passer des mois à la retrouver. »
Il n’y a que quelques entreprises dans le monde qui peuvent développer une puce présentant la complexité des GPU de jeu ou de calcul modernes d’AMD et de Nvidia (46 milliards – 80 milliards de transistors), mais Biren, basé en Chine, pourrait faire quelque chose de similaire avec ses BR104 et BR100 appareils (nous supposons que le BR104 contient quelque 38,5 milliards de transistors).
Les pensées
Malgré des coûts prohibitifs, huit des 11 concepteurs de GPU PC/datacenter viennent de Chine, ce qui parle de lui-même. Peut-être que nous ne verrons pas de GPU de jeu discret compétitif de la part de qui que ce soit, à l’exception des grandes entreprises américaines, dans un proche avenir. C’est en partie parce qu’il est difficile et long de développer un GPU, et dans une large mesure, cela nécessite une implémentation matérielle d’un coût prohibitif pour ces GPU à haute complexité. Reste à savoir si la Chine peut ou non aligner des concurrents compétitifs, mais tout échec ne sera pas dû à un manque d’essais.