Google lancera sa dernière série Pixel 6 avec ses puces Tensor développées en interne. Google ne sera pas le premier à avoir sa propre puce. Samsung et Huawei ont respectivement leurs puces Exynos et Kirin. Apple a le processeur Mi qu’il utilise sur son ordinateur portable. D’autres entreprises comme Xiaomi se sont lancées dans la fabrication de leur propre puce. D’après ceux-ci, nous pouvons affirmer avec certitude que les puces auto-développées deviennent une tendance parmi les principaux fabricants.
Google’s Tensor
À part de Google Translate, la chose la plus célèbre qui a fait de Google est son Intelligence Artificielle (IA). L’exécution d’AlphaGo sur le propre serveur TPU de Google ne nécessitait qu’un serveur 4U, ce qui correspond à la puissance d’une unité de traitement dédiée. TensorFlow est également la pierre angulaire de l’IA de Google, désormais intégrée à son propre téléphone mobile. Nous pensons que de nombreuses fonctions uniques de Pixel peuvent être spécifiquement développées.
Apple et M1
Apple est la plus radicale. Il abandonne l’architecture traditionnelle X86 dans son propre processeur de notebook et utilise l’architecture ARM. Cette puce intègre un réseau de neurones à 16 cœurs, ce qui constitue un défi pour l’architecture des ordinateurs portables du passé. Cependant, en y regardant maintenant, le processeur M1 d’Apple est un succès.
Pourquoi est-ce réussi ? Car Apple a encore tout un ensemble de frameworks de développement. Ainsi, les utilisateurs qui développent des applications peuvent mieux comprendre les avantages apportés par ce changement matériel. C’est plus raisonnable que la structure précédente.
Les utilisateurs peuvent utiliser des coûts inférieurs pour se rapprocher des performances obtenues par les plates-formes PC hautes performances coûteuses dans le passé, ce qui est inestimable à l’ère actuelle de la montée en flèche des GPU.
Musk est également entré
Tesla a organisé une journée sur l’IA au siège de Palo Alto. Lors de la conférence de presse, elle a lancé son ordinateur d’entraînement à intelligence artificielle, la puce DOJO D1. Basé sur le processus de 7 nanomètres, le module d’entraînement Dojo est composé de 25 puces D1 et la puissance de calcul peut atteindre 9PFLOPs par seconde (9 pétaflops).
Il est rapporté que l’ordinateur d’entraînement Dojo AI est la machine d’apprentissage artificiel la plus puissante au monde. Il utilise des puces de 7 nm pour piloter ensemble 500 000 unités d’entraînement. La société s’attend à ce que la prochaine génération de produits apporte plus de 10 fois l’amélioration. Le fait est que Musk n’est pas prêt à ouvrir les puces.
Ces principaux fabricants travaillent maintenant sur des puces auto-développées et l’objectif principal est clair. En effet, les puces seront plus adaptées aux besoins de leurs entreprises. Indépendamment des performances ou du coût, les puces professionnelles seront plus efficaces.
Où sont les géants chinois de la conception de puces
En ce qui concerne la Chine, seul le processeur Huawei HiSilicon Kirin a été capable de se démarquer dans le domaine exclusif à l’échelle mondiale. Les puces Huawei Kirin ont été utilisées dans les produits phares mondiaux de Huawei et il est dommage que les États-Unis aient dû interdire l’entreprise. À commencer par les logiciels EDA pour les puces semi-conductrices, les logiciels chinois ont un énorme écart de performances avec les pays étrangers, et l’écart dans les logiciels industriels est presque irréparable.
En partant du principe que la machine de lithographie pour puces est difficile à acheter, c’est également un bon choix si les fabricants chinois sont forts dans la conception de puces. Après tout, les principaux fabricants mondiaux tels qu’Apple, Google et Nvidia ne fabriquent pas eux-mêmes de puces. Tant qu’ils peuvent concevoir des puces de classe mondiale, c’est juste assez bon.
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