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Fornitura di acceleratori AI: SiFive concede le licenze, il T-glass di Nittobo scarseggia

SiFive ha iniziato a concedere in licenza un progetto completo di acceleratore AI RISC-V a settembre 2024. Un fornitore giapponese di un materiale per il packaging poco noto controlla circa il 90% di un mercato da cui dipendono i chip per l'AI.

TecnologiaAnalisiChiara RomanoPubblicato: 27 settembre 20264 min di letturaFonti 3
Fornitura di acceleratori AI: SiFive concede le licenze, il T-glass di Nittobo scarseggia

Per anni SiFive ha venduto core CPU RISC-V da affiancare ai motori di calcolo matriciale di altre aziende. A settembre 2024 ha fatto un passo avanti verso la vendita dell'acceleratore completo. The Register ha riportato il 19 settembre che l'azienda ha annunciato la serie Intelligence XM, un progetto di cluster che i clienti possono prendere in licenza, personalizzare e inviare a una fab.

Il cluster di base abbina quattro core CPU RISC-V Intelligence X 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. Secondo The Register dovrebbe fornire fino a 16 TOPS di INT8 o 8 teraFLOPS di BF16 per gigahertz.

Questa formulazione per gigahertz conta. Non è un chip finito. Le prestazioni reali dipendono da quanti cluster un cliente colloca su un die, da come sono collegati, da cos'altro condivide il silicio, dal budget di potenza e raffreddamento e dal clock finale.

John Ronco, SVP e GM di SiFive per il Regno Unito, ha detto a The Register che la maggior parte dei chip basati sul progetto userà tra quattro e otto cluster. Significherebbe da 4 a 8TB/sec di larghezza di banda di memoria di picco e fino a 32-64 teraFLOPS di BF16 a un clock di 1GHz. Il materiale di presentazione dell'azienda ipotizza 512 cluster come possibilità: un chip arriverebbe vicino a quattro petaFLOPS di calcolo matriciale BF16, contro 2,5 petaFLOPS delle GPU Blackwell di punta di Nvidia. Ronco è stato esitante nel dire fino a che punto il progetto sia scalabile.

Ronco si aspetta anche che i cluster non vengano usati largamente per l'addestramento AI. L'inferenza è un problema limitato dalla larghezza di banda, ed è lì che punta SiFive. L'azienda dice che pubblicherà un'implementazione di riferimento open source della sua SiFive Kernel Library per abbassare le barriere all'adozione di RISC-V.

Il collo di bottiglia del packaging che nessuno guarda

Tom's Hardware ha riportato a marzo 2026 che Nittobo, un'azienda giapponese, controlla circa il 90% della fornitura globale di T-glass, un tessuto in fibra di vetro a basso CTE usato nel core organico dei substrati per IC. Il T-glass mantiene dimensionalmente stabili i package grandi e caldi, ed è il materiale preferito per il packaging 2.5D e 3D.

La domanda ha superato l'offerta. Nittobo sta triplicando la capacità del suo impianto di Fukushima, ma Tom's Hardware dice che la nuova produzione non arriverà sul mercato prima di metà 2027. I prezzi sono saliti tra il 20% e il 30%, e 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 ancora più limitata ora, i fornitori non indicano più tempi di consegna", ha detto Bill Ho, analista di Yuanta.

Bilal Hachemi, analista di Yole Group, ha detto a Tom's Hardware che sostituire il T-glass non è facile perché ha valori specifici di dielettrico e CTE adatti ai chip AI, soprattutto al core organico. Ha anche osservato che l'industria dei substrati per IC ha storicamente operato con margini sottili, quindi anche aumenti modesti della domanda possono innescare carenze.

Il problema del materiale cresce con i package stessi. Dati Nvidia citati da Tom's Hardware mostrano dimensioni dell'interposer che passano da 814mm2 per Hopper a 1.700mm2 per Blackwell, un aumento del 109%, con Rubin e Feynman attesi crescere ulteriormente. Bank of America stima che le vendite di materiali elettronici di Nittobo quasi raddoppieranno, da 40,9 miliardi di yen nel 2025 a 87,7 miliardi di yen entro marzo 2028.

Hachemi ha definito l'approccio diretto di Nvidia a un fornitore di materiali a monte senza precedenti in quella parte della catena di fornitura. Una volta che il maggiore acquirente blocca la capacità, i fornitori rivali di acceleratori competono per ciò che resta.

Esportazioni, proxy e la via di mezzo RISC-V

I progetti RISC-V sono anche impigliati nei controlli sulle esportazioni. The Register ha riportato il 28 ottobre 2024 che TSMC avrebbe interrotto le spedizioni al progettista cinese di chip Sophgo. L'accusa era di aver tentato di fornire componenti a Huawei in violazione delle sanzioni USA. Reuters, citando due persone vicine alla questione, ha indicato Sophgo come il cliente il cui ordine somigliava all'Ascend 910B di Huawei. Sophgo ha negato qualsiasi rapporto d'affari diretto o indiretto con Huawei e ha detto di aver presentato a TSMC un rapporto di indagine dettagliato. Bitmain, un'azienda di apparecchiature per le criptovalute associata a Sophgo, ha anch'essa negato il coinvolgimento.

L'Ascend 910B di Huawei è all'incirca alla pari con l'A100 di Nvidia, vecchio di quattro anni, a 320 teraFLOPS di FP16 o 640 teraFLOPS di Int8, secondo The Register. TSMC ha smesso di fare affari con Huawei nel 2020 in base alle regole statunitensi.

Mettendo insieme i due fili, il mercato degli acceleratori per datacenter assomiglia meno a una corsa tra progettisti di chip e più a una coda. Capacità delle fab, materiale per i substrati e licenze di esportazione fanno tutti da cancello alle spedizioni, e nessuno di essi si muove alla velocità del silicio.

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Fonti

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

Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Chiara Romano

Chiara Romano

IA, modelli e tecnologie

Chiara Romano scrive di tecnologia, IA e modelli, media e internet per FLASH24, partendo da documentazione tecnica, repository e specifiche invece che da comunicati stampa. Per ogni modello o piattaforma che segue controlla versioni, licenze, parametri e benchmark, e verifica i numeri confrontandoli con i dati originali o con test indipendenti. Confronta le schede tecniche tra fornitori, parla con sviluppatori e amministratori di sistema, e tiene d'occhio le finestre di rilascio e le modifiche ai termini d'uso. Fuori dalla redazione gestisce self-hosting e reti domestiche, esperienza che le serve per capire come funzionano davvero i servizi che racconta. Non pubblica una notizia se la fonte primaria non è verificabile.

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