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KI-Beschleuniger: SiFive lizenziert Designs, Nittobos T-Glas wird knapp

SiFive lizenziert seit September 2024 ein komplettes RISC-V-Design für KI-Beschleuniger. Ein japanischer Hersteller eines kaum bekannten Verpackungsmaterials hält rund 90 Prozent eines Marktes, von dem KI-Chips abhängen.

TechnologieAnalyseKatrin HoffmannVeröffentlicht: 27. September 20264 Min. LesezeitQuellen 3
KI-Beschleuniger: SiFive lizenziert Designs, Nittobos T-Glas wird knapp

SiFive verkaufte jahrelang RISC-V-CPU-Kerne, die neben den Matrix-Rechenwerken anderer Firmen sitzen. Im September 2024 kam das Unternehmen einen Schritt näher daran, den ganzen Beschleuniger zu verkaufen. The Register berichtete am 19. September, die Firma habe ihre Intelligence-XM-Serie angekündigt. Kunden können dieses Cluster-Design lizenzieren, anpassen und an eine Fab schicken.

Das Basis-Cluster kombiniert vier Intelligence-X-RISC-V-CPU-Kerne mit einem eigenen Matrix-Rechenwerk. Jedes Cluster unterstützt bis zu 1TB/sec Speicherbandbreite über eine kohärente Hub-Schnittstelle. Laut The Register soll es bis zu 16 TOPS bei INT8 oder 8 teraFLOPS bei BF16 pro Gigahertz liefern.

Diese Angabe pro Gigahertz ist wichtig. Das ist kein fertiger Chip. Wie viel am Ende herauskommt, hängt davon ab, wie viele Cluster ein Kunde auf einem Die platziert, wie sie verdrahtet sind, was sich sonst noch das Silizium teilt, wie hoch das Budget für Leistung und Kühlung ist und wie der endgültige Takt ausfällt.

John Ronco, SVP und GM für das Vereinigte Königreich bei SiFive, sagte zu The Register, die meisten Chips auf Basis des Designs würden zwischen vier und acht Cluster nutzen. Das wären 4 bis 8TB/sec Spitzen-Speicherbandbreite und bis zu 32 bis 64 teraFLOPS bei BF16 mit 1GHz Takt. Die Foliensätze des Unternehmens nennen 512 Cluster als möglich. Ein solcher Chip käme auf nahezu vier petaFLOPS BF16-Matrix-Rechenleistung, gegenüber 2,5 petaFLOPS für Nvidias beste Blackwell-GPUs. Ronco zögerte zu sagen, wie weit das Design skaliert.

Ronco erwartet außerdem, dass die Cluster nicht breit für KI-Training genutzt werden. Inferenz ist ein bandbreitenbegrenztes Problem, und darauf zielt SiFive. Das Unternehmen will eine quelloffene Referenzimplementierung seiner SiFive Kernel Library veröffentlichen, um die Hürden für die Einführung von RISC-V zu senken.

Der Verpackungsengpass, den niemand beobachtet

Tom's Hardware berichtete im März 2026, dass Nittobo, ein japanisches Unternehmen, rund 90 Prozent des weltweiten Angebots an T-Glas kontrolliert. T-Glas ist ein Glasfasergewebe mit niedrigem CTE, das im organischen Kern von IC-Substraten verwendet wird. Es hält große, heiße Chip-Packages dimensional stabil und gilt als bevorzugtes Material für 2.5D- und 3D-Verpackung.

Die Nachfrage hat das Angebot überholt. Nittobo verdreifacht die Kapazität in seinem Werk in Fukushima, doch laut Tom's Hardware kommt die neue Produktion erst Mitte 2027 auf den Markt. Die Preise sind zwischen 20 und 30 Prozent gestiegen. Die Lieferzeiten für nachgelagerte Materialien wie kupferkaschierte Laminate haben sich von normalen 8 bis 10 Wochen auf über 20 gestreckt.

"Da das T-Glas-Angebot jetzt noch knapper ist, geben die Lieferanten keine Lieferzeiten mehr an", sagte Bill Ho, Analyst bei Yuanta.

Bilal Hachemi, Analyst bei der Yole Group, sagte zu Tom's Hardware, der Ersatz von T-Glas sei nicht einfach. Es habe spezifische Dielektrikum- und CTE-Werte, die zu KI-Chips passten, besonders zum organischen Kern. Er merkte auch an, dass die IC-Substratindustrie historisch mit dünnen Margen gearbeitet habe, sodass selbst bescheidene Nachfrageschübe Engpässe auslösen können.

Das Materialproblem wächst mit den Packages selbst. Von Tom's Hardware zitierte Nvidia-Daten zeigen Interposer-Größen, die von 814mm2 für Hopper auf 1,700mm2 für Blackwell steigen, ein Zuwachs von 109 Prozent. Bei Rubin und Feynman sollen sie weiter wachsen. Die Bank of America schätzt, dass Nittobos Umsatz mit elektronischen Materialien von 40,9 Milliarden Yen im Jahr 2025 auf 87,7 Milliarden Yen bis März 2028 nahezu verdoppelt wird.

Hachemi nannte Nvidias direkten Vorstoß zu einem vorgelagerten Materiallieferanten in diesem Teil der Lieferkette beispiellos. Sobald der größte Käufer Kapazität sichert, konkurrieren rivalisierende Beschleuniger-Anbieter um das, was übrig bleibt.

Exporte, Stellvertreter und die RISC-V-Mitte

RISC-V-Designs sind zudem in Exportkontrollen verstrickt. The Register berichtete am 28. Oktober 2024, TSMC habe angeblich Lieferungen an den chinesischen Chipdesigner Sophgo gestoppt. Der Vorwurf: Sophgo habe versucht, Komponenten unter Verstoß gegen US-Sanktionen an Huawei zu liefern. Reuters nannte unter Berufung auf zwei mit der Sache vertraute Personen Sophgo als den Kunden, dessen Bestellung der von Huaweis Ascend 910B ähnelte. Sophgo bestritt jede direkte oder indirekte Geschäftsbeziehung zu Huawei und erklärte, einen detaillierten Untersuchungsbericht an TSMC übermittelt zu haben. Bitmain, eine mit Sophgo verbundene Krypto-Ausrüstungsfirma, bestritt ebenfalls eine Beteiligung.

Huaweis Ascend 910B ist laut The Register ungefähr auf Augenhöhe mit Nvidias vier Jahre alter A100, mit 320 teraFLOPS bei FP16 oder 640 teraFLOPS bei Int8. TSMC stellte das Geschäft mit Huawei 2020 unter US-Regeln ein.

Führt man die beiden Stränge zusammen, sieht der Markt für Rechenzentrums-Beschleuniger weniger wie ein Rennen zwischen Chipdesignern und mehr wie eine Warteschlange aus. Fab-Kapazität, Substratmaterial und Exportlizenzen begrenzen alle die Auslieferung, und keines davon bewegt sich mit Silizium-Geschwindigkeit.

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Quellen

3
  1. 01SiFive shifts from RISC-V cores for AI chips to designing its own acceleratorEN
  2. 02Shortages of crucial chip packaging material threatens AI accelerator supplyEN
  3. 03TSMC reportedly cuts off RISC-V chip designer linked to Huawei acceleratorsEN

Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Katrin Hoffmann

Katrin Hoffmann

KI, Modelle und Technik

Katrin Hoffmann schreibt für FLASH24 über Technik, KI und Modelle sowie Medien und Internet und stützt sich dabei auf Primärquellen wie Herstellerangaben, Studien und Protokolle statt auf Pressemitteilungen. Bei Benchmarks prüft sie Messmethoden, Testumgebungen und Reproduzierbarkeit, bevor sie Zahlen übernimmt. Für ihre Artikel spricht sie mit Entwicklern und Forschern, wartet auf Konferenzankündigungen und vergleicht Versionsstände von Modellen und Standards. Privat betreibt sie Selfhosting und Heimnetze und dokumentiert ihre eigene Infrastruktur, was ihrer Redaktionsarbeit zugutekommt. Sie veröffentlicht keine Zahlen ohne nachvollziehbare Quelle.

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