SiFive concede in licenza il proprio acceleratore AI, in stile Arm, mentre i materiali per chip stringono l'offerta

SiFive è una fabless che ha costruito il proprio business sui core CPU RISC-V per i chip AI di altri. Ora vuole vendere l'acceleratore stesso. La serie Intelligence XM, annunciata questa settimana, è un cluster che i clienti possono ottenere in licenza e inserire in un processore o in un system-on-chip, per poi inviarlo a una fonderia. Lo ha riferito The Register il 19 settembre.

Il cluster di base è costruito attorno a quattro core CPU RISC-V Intelligence X di SiFive, collegati a un motore di calcolo matriciale sviluppato internamente. Ogni cluster supporta fino a 1TB/sec di larghezza di banda di memoria attraverso un'interfaccia hub coerente. È valutato fino a 16 TOPS di INT8 o 8 teraFLOPS di BF16 per gigahertz. SiFive prevede che la maggior parte dei chip costruiti su questo progetto funzioni a circa 1GHz.

Questo valore per gigahertz va contestualizzato. Non è un chip completo.

Le prestazioni reali dipenderanno da quanti cluster colloca un cliente, da come sono cablati internamente, da cos'altro si trova sul die e dalla potenza e dal raffreddamento disponibili. John Ronco, SVP e GM di SiFive UK, ha detto a The Register che la maggior parte dei chip basati sul progetto userà tra quattro e otto cluster. A 1GHz, questo equivale a una larghezza di banda di memoria di picco tra 4 e 8TB/sec e fino a 32-64 teraFLOPS di BF16. La presentazione di prodotto di SiFive suggerisce che 512 cluster rientrano nei limiti della possibilità, anche se Ronco è stato esitante nel dire fino a che punto il progetto si scali. A 512 cluster e 1GHz, il progetto rivendicherebbe circa quattro petaFLOPS di calcolo matriciale BF16, contro 2,5 petaFLOPS delle GPU Blackwell di Nvidia nella configurazione di punta.

Ronco prevede che i cluster non saranno usati molto per l'addestramento AI. I FLOPS non sono tutto, soprattutto per il lavoro di inferenza limitato dalla larghezza di banda. Prezzo, potenza e nodo di processo contano tutti.

Gli analisti citati da Tom's Hardware indicano un vincolo diverso sull'offerta di acceleratori AI: il T-glass, un tessuto in fibra di vetro a basso CTE usato nel core organico dei substrati IC. Nittobo, l'azienda giapponese che controlla circa il 90% dell'offerta globale, sta triplicando la capacità nel suo stabilimento di Fukushima. Tom's Hardware ha però riferito il 9 marzo 2026 che la nuova offerta non raggiungerà il mercato prima della metà del 2027.

I prezzi del T-glass sono aumentati del 20-30%. I tempi di consegna per materiali a valle come i laminati rivestiti in rame si sono allungati dalle normali 8-10 settimane a oltre 20. "Con l'offerta di T-glass ora ancora più limitata, i fornitori non forniscono più tempi di consegna", ha detto Bill Ho, analista di Yuanta.

Bilal Hachemi, analista di Yole Group che segue la catena di fornitura dei substrati IC, ha detto a Tom's Hardware Premium che sostituire il materiale non è facile. Il T-glass "ha valori dielettrici e di CTE specifici che funzionano meglio per i chip AI, soprattutto per il core organico". Ha aggiunto che l'industria dei substrati IC ha storicamente operato con margini sottili. Quindi "qualsiasi aumento della domanda di materiali build-up, materiale ABF o T-glass può causare una potenziale carenza, perché va contro le basi di questa industria".

I dati Nvidia citati da Tom's Hardware mostrano dimensioni dell'interposer che crescono da 814mm² per Hopper a 1.700mm² per Blackwell, un aumento del 109%, con Rubin e Feynman che scalano ulteriormente. Bank of America stima che il segmento materiali elettronici di Nittobo quasi raddoppierà le vendite, da 40,9 miliardi di yen (266 milioni di dollari) nel 2025 a 87,7 miliardi di yen entro marzo 2028, con margini operativi vicini al 48%. Hachemi ha detto che il contatto diretto di Nvidia con un fornitore di materiali a monte era senza precedenti.

Altrove, TSMC avrebbe interrotto le spedizioni al progettista cinese di chip Sophgo. L'accusa è di aver tentato di fornire componenti a Huawei in violazione delle sanzioni statunitensi, ha riferito The Register il 28 ottobre. La mossa è seguita all'allerta di TSMC alle autorità statunitensi su un ordine di un cliente simile all'acceleratore Ascend 910B di Huawei. Reuters, citando due persone vicine alla questione, ha indicato Sophgo. L'azienda ha negato le notizie in una dichiarazione di domenica. Ha affermato di non aver "mai intrattenuto alcun rapporto commerciale diretto o indiretto con Huawei" e di aver presentato a TSMC un rapporto di indagine dettagliato. Bitmain, azienda cinese di apparecchiature per criptovalute associata a Sophgo, ha anch'essa negato il coinvolgimento, definendo le accuse "false e infondate".

L'Ascend 910B di Huawei è valutato a 320 teraFLOPS di FP16 o 640 teraFLOPS di Int8, all'incirca alla pari con l'A100 di Nvidia. TSMC ha smesso di fare affari con Huawei nel 2020 in base alle regole della Entity List statunitense.

Sul fronte dell'architettura, Rebellions ha mostrato il suo acceleratore REBEL-Quad in funzione a Hot Chips 2025, secondo ServeTheHome. Il package combina quattro ASIC di calcolo, quattro siti HBM3E per 144GB di memoria e quattro condensatori in silicio integrati. È costruito su Samsung SF4X e CoWoS-S e usa UCIe-A come interconnect per chiplet. ServeTheHome ha riferito di una demo dal vivo di Llama 3.3 70B in esecuzione a una media di 35,5 msec per token di output su una scheda di sviluppo.

d-Matrix ha usato Hot Chips 2026 per presentare Raptor, un acceleratore che impila un die logico TSMC N4 sopra un die DRAM 3D usando uno stacking face-to-face da 36 micron. ServeTheHome ha riferito la dichiarazione dell'azienda secondo cui uno stack 1-Hi logic-on-top a non più di 0,5 W/mm² può essere raffreddato a liquido mantenendo la DRAM sotto i 100 C. A 32GB per scheda, con pesi a 4 bit e una KV cache a 8 bit, d-Matrix afferma che uno scale-up da 72 schede può ospitare un modello di frontiera come Kimi K3 a 1M di contesto.

Sul fronte client, Draw Things ha dichiarato che il suo Metal FlashAttention v2.5 con Neural Accelerators offre prestazioni fino a 4,6 volte migliori su M5 di Apple rispetto a M4. Un iPad M5 con 16GiB di RAM può generare video a 480p in cinque secondi con i modelli Wan 2.2 A14B. Il rilascio è un'anteprima: l'azienda ha detto che il supporto BF16 era inizialmente disattivato a causa di bug irrisolti e che gli shader dei neural accelerator impiegano 10 secondi o più per specializzarsi alla prima generazione. Una modifica successiva ha annotato che la build 1.20251117.1 ha aggiunto BF16 e una cache di artefatti binari.