China apuesta por la tecnología de apilamiento de chips para reducir la brecha con NVIDIA

La industria de semiconductores de China está buscando cerrar su brecha tecnológica con NVIDIA apilando nodos lógicos maduros con memoria de alto ancho de banda y nuevas arquitecturas de computación, según comentarios de Wei Shaojun, vicepresidente de la Asociación de la Industria de Semiconductores de China. Hablando en un evento en Shenzhen (a través de ESM China), Wei dijo que los chips lógicos de 14 nm, muy por detrás del silicio de clase 4 nm utilizado en las GPU de inteligencia artificial actuales de NVIDIA, podrían alcanzar un rendimiento comparable si se emparejan con 18 nm DRAM Utilizar enlaces híbridos 3D y una arquitectura de computación casi memorable. El enfoque reduce el movimiento de los datos y mejora la eficiencia energética al colocar elementos de computación directamente al lado de la memoria. El concepto refleja la reciente estrategia de Huawei de "apilar y agrupar" chips como una solución a los controles de exportación de Estados Unidos, que bloquean el acceso de China a nodos avanzados como 5 nm y menos. Huawei ha argumentado que el rendimiento todavía puede escalar aumentando la densidad de integración de chips en lugar de depender de vanguardia Litografía.

Wei enfatizó que su diseño propuesto utiliza una cadena de suministro totalmente nacional, lógica de 14 nm y DRAM de 18 nm están cubiertos por las restricciones actuales de exportación de los Estados Unidos, lo que limita el acceso a la producción extranjera. También señaló que el ecosistema global de IA sigue dependiendo en gran medida del hardware de NVIDIA y el software CUDA, calificándolo de "triple dependencia" en todos los modelos, arquitecturas y herramientas de desarrollo. GPU china Están surgiendo alternativas, incluyendo Zhonghao Xinying, una startup fundada por el ingeniero de Google Yanggong Yifa. La compañía afirma que su acelerador ASIC TPU personalizado puede alcanzar "hasta 1.5x" el rendimiento informático de la antigua GPU A100 de NVIDIA.

  

GPUs de NVIDIA y AMD Es probable que siga siendo la opción para la formación en IA gracias a su versatilidad, pero ASICs Al igual que los TPU de Google y posiblemente los diseños de las empresas chinas podrían ofrecer una alternativa interesante para las empresas que intentan escapar del casi monopolio de NVIDIA o simplemente obtener hardware. Los precios de la memoria, la escasez de silicio y las barreras comerciales pueden dificultar la obtención de las GPU que necesita. Cuando El suministro es apretado, los ASIC no probados podrían valer la pena considerarlos. Si el diseño chino de TPU funciona cerca de lo que se afirma, debería tener una potencia decente. Además, para las empresas que enfrentan la escasez de GPU o que buscan diversificar su infraestructura de inteligencia artificial, los chips alternativos como estos podrían llenar un vacío, incluso si no pueden igualar el rendimiento insignia de NVIDIA.

Fuentes: Publicación de la mañana de China Meridional, ESM China