Maintenant qu’AMD, Intel et Nvidia ne peuvent pas vendre leurs GPU de calcul haut de gamme à des clients en Chine sans l’autorisation du gouvernement américain et des développeurs chinois de GPU pour l’intelligence artificielle (IA) et le calcul haute performance (HPC) les applications n’ont pas accès à des capacités de production de pointe, les petits concepteurs de GPU ont la possibilité de capitaliser sur divers types d’IA générative, rapporte DigiTimes.
L’essor du secteur chinois de la conception de puces au cours des dernières années a formé deux vecteurs de développement de GPU nationaux : les GPU de centres de données conçus pour répondre aux mégatendances de l’IA et du HPC et les GPU classiques conçus principalement pour les PC clients mais capables de traiter certaines charges de travail spécifiques aux centres de données. Il semble que ces derniers aient de meilleures chances de succès dans la situation actuelle.
Les développeurs de petits GPU peuvent traiter de grandes choses
Innosilicon, Jingjia Microelectronics et Moore Threads sont peut-être les développeurs chinois les plus connus de processeurs graphiques de jeu. Les graphiques de jeu dépendent du débit de calcul en virgule flottante simple précision (FP32), de sorte que les GPU d’Innosilicon, Jingjia et Moore’s Threads prennent en charge ce format de données. Pour l’instant, ces GPU peuvent difficilement prétendre à une place parmi les meilleures cartes graphiques. De plus, pour répondre à diverses applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, ces entreprises vont devoir modifier leur matériel pour prendre en charge des formats de données de moindre précision (pensez FP16, BF16/8, INT8, INT 4, etc.) ainsi que des instructions spécifiques. pour le traitement matriciel et vectoriel. Certains l’ont déjà fait, d’autres ne l’ont pas encore fait.
Jingjia propose des GPU de jeu basés sur ses propres architectures depuis 2014 et ses derniers GPU de la série JM9 à partir de 2021 promettent d’offrir des niveaux de performances similaires à la GeForce GTX 1080 de Nvidia. Pour l’instant, les GPU de Jingjia ne peuvent pas traiter les applications AI/DL/ML, mais le La société a déclaré à DigiTimes qu’elle travaillait sur des GPU compatibles avec l’IA pour une variété d’applications, telles que la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel, mais n’a pas donné de détails.
Innosilicon a présenté son processeur graphique discret Fenghua (Fantasy) de 1ère génération doté d’une microarchitecture PowerVR d’Imagination Technologies à la fin de 2021, suivi d’un GPU Fantasy de 2e génération pour les applications à faible consommation d’énergie à la mi-2022, et a annoncé le développement de son Fantasy de 3e génération avec ray soutien à la recherche l’année dernière. Le GPU Fantasy original d’Innosilicon prend en charge à la fois FP32 et INT8, tandis que ses pilotes prennent en charge les interfaces de programmation d’applications modernes pour le calcul, notamment DirectX, Vulkan, OpenCL, Caffe 1.0, TensorFlow 1.1.2 et ONNX.
Le matériel de Moore Threads est peut-être mieux adapté à l’IA. Le dernier processeur graphique Chunxiao de la société prend en charge la précision FP32, FP16 et INT8 et, en supposant qu’il prend également en charge les jeux d’instructions appropriés, peut traiter au moins certaines charges de travail AI/DL/ML. La société affirme également que sa plate-forme MTVerse peut permettre aux développeurs de créer des applications pour le Big Data, la formation et le raisonnement de l’IA, la reconnaissance vocale et la reconnaissance visuelle, entre autres.
Un peu de contexte
Le marché total disponible des unités de traitement graphique en Chine a atteint 4,739 milliards de dollars, soit 18,7 % de la part de marché mondiale, selon les données de VMR citées par DigiTimes. Il n’est pas clair si les GPU des centres de données sont inclus dans 4,739 milliards de dollars. Le marché devrait atteindre 34,56 milliards de dollars américains d’ici 2027, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 32,8 % sur la période de sept ans.
Il y a environ 10 développeurs de GPU en Chine. Deux d’entre eux – Biren Technology et Tianshu Zhixin Semiconductor – se concentrent uniquement sur les processeurs pour les applications AI et HPC et leurs GPU ne sont pas exactement destinés à traiter les graphiques. Mais ces processeurs ont besoin d’une technologie de fabrication de pointe pour être fabriqués et TSMC a besoin d’une licence d’exportation du gouvernement américain pour produire des GPU pour Biren et Tianshu Zhixin.
Pendant ce temps, il existe de nombreux développeurs de GPU plus ou moins universels – en plus de Jingjia, Innosilicon et Moore Threads – pour le rendu des jeux, mais qui peuvent également traiter les applications d’IA et de calcul technique s’ils acquièrent les capacités matérielles appropriées.
Jusqu’à récemment, les concepteurs chinois de GPU de jeu n’étaient pas enclins à construire des processeurs orientés IA et HPC qui rivaliseraient avec les solutions de grandes entreprises comme Nvidia, Intel, AMD, Biren et Tianshu Zhixin. Maintenant que l’avenir des développeurs de GPU AI et HPC basés en Chine est incertain et que les capacités d’AMD, d’Intel et de Nvidia à s’adresser aux clients chinois sont limitées, ils peuvent revoir leurs plans et proposer des puces capables de répondre aux besoins de la Chine en matière d’IA/ Matériel DL/ML.