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SiFive concède sous licence son propre accélérateur IA, à la manière d'Arm, sur fond de tension sur les matériaux

SiFive se met à concéder sous licence une conception complète d'accélérateur IA, ses grappes Intelligence XM. L'entreprise dépasse ainsi les cœurs CPU RISC-V qu'elle vend déjà pour les silicium de Google et de Tenstorrent. Chaque grappe fournit jusqu'à 16 TOPS en INT8 ou 8 téraFLOPS en BF16 par gigahertz, affirme-t-elle.

TechnologieActualitéSophie LeclercPublié le: 27 septembre 20265 min de lectureSources 6
SiFive concède sous licence son propre accélérateur IA, à la manière d'Arm, sur fond de tension sur les matériaux

SiFive, l'entreprise sans usine qui a bâti son activité sur des cœurs CPU RISC-V destinés aux puces IA d'autres fabricants, veut désormais vendre l'accélérateur elle-même. La série Intelligence XM, annoncée cette semaine, est une grappe concédable sous licence que les clients peuvent intégrer dans un processeur ou un système sur puce et envoyer en fonderie, rapporte The Register le 19 septembre.

La grappe de base s'articule autour de quatre cœurs CPU RISC-V Intelligence X de SiFive reliés à un moteur de calcul matriciel maison. Chaque grappe prend en charge jusqu'à 1TB/sec de bande passante mémoire via une interface de concentrateur cohérente. Elle est annoncée jusqu'à 16 TOPS en INT8 ou 8 téraFLOPS en BF16 par gigahertz. SiFive s'attend à ce que la plupart des puces issues de cette conception tournent autour de 1GHz.

Ce chiffre par gigahertz demande un peu de contexte. Il ne s'agit pas d'une puce complète.

La performance réelle dépendra du nombre de grappes qu'un client place, de leur câblage interne, des autres éléments présents sur le die, ainsi que de l'alimentation et du refroidissement disponibles. John Ronco, SVP et GM de SiFive UK, a déclaré à The Register que la plupart des puces fondées sur cette conception utiliseront entre quatre et huit grappes. À 1GHz, cela représente entre 4 et 8TB/sec de bande passante mémoire en pointe et jusqu'à 32 à 64 téraFLOPS en BF16. La présentation produit de SiFive suggère que 512 grappes restent dans le domaine du possible, même si Ronco s'est montré réticent à préciser jusqu'où la conception peut monter en échelle. À 512 grappes et 1GHz, la conception revendiquerait environ quatre pétaFLOPS de calcul matriciel BF16, contre 2,5 pétaFLOPS pour les GPU Blackwell les plus dotés de Nvidia.

Ronco s'attend à ce que ces grappes servent peu à l'entraînement des modèles IA. Les FLOPS ne font pas tout, surtout pour l'inférence limitée par la bande passante, et le prix, la consommation et le nœud de gravure comptent tout autant.

Des analystes cités par Tom's Hardware pointent une autre contrainte pesant sur l'offre d'accélérateurs IA : le T-glass, un tissu de fibre de verre à faible CTE utilisé dans le cœur organique des substrats de circuits intégrés. Nittobo, la société japonaise qui contrôle environ 90% de l'offre mondiale, triple la capacité de son usine de Fukushima. Mais cette nouvelle production n'atteindra le marché qu'à la mi-2027, rapporte Tom's Hardware le 9 mars 2026.

Les prix du T-glass ont augmenté de 20 à 30%, et les délais de livraison des matériaux en aval, comme les stratifiés cuivrés, sont passés d'un délai normal de 8 à 10 semaines à plus de 20. « Avec un approvisionnement en T-glass encore plus contraint aujourd'hui, les fournisseurs ne communiquent plus de délais », a déclaré Bill Ho, analyste chez Yuanta.

Bilal Hachemi, analyste chez Yole Group, qui suit la chaîne d'approvisionnement des substrats de circuits intégrés, a déclaré à Tom's Hardware Premium que remplacer ce matériau n'est pas simple. Le T-glass « a des valeurs diélectriques et de CTE spécifiques qui conviennent mieux aux puces IA, en particulier pour le cœur organique », explique-t-il. Il ajoute que l'industrie des substrats de circuits intégrés fonctionne historiquement sur des marges faibles, de sorte que « toute hausse de la demande de matériaux de buildup, de matériau ABF ou de T-glass peut provoquer une pénurie potentielle, car cela va à l'encontre des fondamentaux de ce secteur ».

Des données Nvidia citées par Tom's Hardware montrent que les tailles d'interposeur passent de 814mm² pour Hopper à 1 700mm² pour Blackwell, soit une hausse de 109%, Rubin et Feynman devant monter encore en échelle. Bank of America estime que le segment des matériaux électroniques de Nittobo verra ses ventes presque doubler, de 40,9 milliards de ¥ (266 millions de $) en 2025 à 87,7 milliards de ¥ d'ici mars 2028, avec des marges opérationnelles proches de 48%. Hachemi a qualifié d'inédit le fait que Nvidia contacte directement un fournisseur de matériaux en amont.

Ailleurs, TSMC aurait cessé ses livraisons au concepteur chinois de puces Sophgo. L'entreprise est accusée d'avoir tenté de fournir des composants à Huawei en violation des sanctions américaines, rapporte The Register le 28 octobre. Cette décision fait suite à l'alerte donnée par TSMC aux responsables américains au sujet d'une commande client ressemblant à l'accélérateur Ascend 910B de Huawei. Reuters, citant deux personnes proches du dossier, a nommé Sophgo. L'entreprise a démenti ces informations dans un communiqué dimanche, affirmant n'avoir « jamais entretenu de relation commerciale directe ou indirecte avec Huawei » et avoir soumis un rapport d'enquête détaillé à TSMC. Bitmain, une entreprise chinoise d'équipements cryptographiques associée à Sophgo, a également nié toute implication, qualifiant les allégations de « fausses et sans fondement ».

L'Ascend 910B de Huawei est annoncé à 320 téraFLOPS en FP16 ou 640 téraFLOPS en Int8, à peu près au niveau de l'A100 de Nvidia. TSMC a cessé toute activité avec Huawei en 2020 en vertu des règles de l'Entity List américaine.

Côté architecture, Rebellions a présenté son accélérateur REBEL-Quad lors de Hot Chips 2025, selon ServeTheHome. Le boîtier combine quatre ASIC de calcul, quatre emplacements HBM3E pour 144GB de mémoire et quatre condensateurs en silicium intégrés. Il est construit sur Samsung SF4X et CoWoS-S, et utilise UCIe-A comme interconnexion de chiplet. ServeTheHome a rapporté une démonstration en direct de Llama 3.3 70B tournant à 35,5 msec en moyenne par token de sortie sur une carte de développement.

d-Matrix a profité de Hot Chips 2026 pour présenter Raptor, un accélérateur qui empile un die logique TSMC N4 sur un die de DRAM 3D, avec un empilement face-à-face de 36 microns. ServeTheHome rapporte l'affirmation de l'entreprise selon laquelle un empilement 1-Hi avec la logique au-dessus, à pas plus de 0,5 W/mm², peut être refroidi par liquide tout en maintenant la DRAM sous 100 C. À 32GB par carte, avec des poids en 4-bit et un cache KV en 8-bit, d-Matrix affirme qu'une montée en échelle de 72 cartes peut héberger un modèle de frontière comme Kimi K3 à 1M de contexte.

Côté client, Draw Things indique que son Metal FlashAttention v2.5 avec Neural Accelerators offre jusqu'à 4,6 fois de meilleures performances sur les M5 d'Apple que sur les M4. Un iPad M5 doté de 16GiB de RAM peut générer une vidéo 480p en cinq secondes avec les modèles Wan 2.2 A14B. Cette version est un aperçu : l'entreprise précise que la prise en charge du BF16 a d'abord été désactivée en raison de bugs non résolus, et que les shaders des accélérateurs neuronaux mettent 10 secondes ou plus à se spécialiser à la première génération. Une modification ultérieure indique que la build 1.20251117.1 a ajouté le BF16 et un cache d'artefacts binaires.

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Sources

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  1. 01SiFive offers drop-in AI accelerator driven by RISC-V CPUsEN
  2. 02TSMC reportedly cuts off RISC-V chip designer linked to Huawei acceleratorsEN
  3. 03Shortages of crucial chip packaging material threatens AI accelerator supply chainsEN
  4. 04d-Matrix Raptor 3D-DRAM Accelerator for Generative Inference at Hot Chips 2026EN
  5. 05Rebellions REBEL-Quad UCIe and 144GB HBM3E Accelerator at Hot Chips 2025EN
  6. 06Metal FlashAttention v2.5 w/ Neural Accelerators: delivering breakthrough performance on the Apple M5 chipEN

Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Sophie Leclerc

Sophie Leclerc

IA, modèles et technologies

Sophie Leclerc couvre les technologies, l'IA et les modèles ainsi que les médias et l'internet pour FLASH24, en travaillant à partir des dépôts de code, des articles scientifiques et des documents techniques plutôt que des annonces. Elle vérifie chaque chiffre en remontant aux jeux de données d'origine et en comparant les versions successives des modèles. Elle interroge régulièrement des ingénieurs et des chercheurs, et suit les calendriers de publication des principales conférences du secteur. Son intérêt personnel pour l'auto-hébergement et les réseaux domestiques nourrit directement sa couverture des infrastructures et des modèles ouverts. Elle ne publie pas de performance annoncée sans méthode de mesure vérifiable.

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