Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Dostawy akceleratorów AI: SiFive licencjonuje projekty, a Nittobo ma za mało T-glassu

SiFive zaczęło licencjonować kompletny projekt akceleratora AI na RISC-V we wrześniu 2024 roku. Japoński dostawca mało znanego materiału do pakowania kontroluje około 90% rynku, od którego zależą układy AI.

TechnologiaAnalizaMarta ZielińskaOpublikowano: 27 września 20264 min czytaniaŹródła 3
Dostawy akceleratorów AI: SiFive licencjonuje projekty, a Nittobo ma za mało T-glassu

SiFive przez lata sprzedawało rdzenie CPU RISC-V, które stoją obok macierzowych silników matematycznych innych firm. We wrześniu 2024 roku firma podeszła o krok bliżej do sprzedawania całego akceleratora. The Register poinformował 19 września, że spółka ogłosiła serię Intelligence XM. To projekt klastra, który klienci mogą licencjonować, dostosowywać i wysyłać do fabryki.

Bazowy klaster łączy cztery rdzenie CPU RISC-V Intelligence X z wewnętrznym silnikiem matematyki macierzowej. Każdy klaster obsługuje do 1TB/s przepustowości pamięci przez spójny interfejs hub. Według The Register ma dostarczać do 16 TOPS w INT8 lub 8 teraFLOPS w BF16 na gigaherc.

To przeliczanie na gigaherc ma znaczenie. To nie jest gotowy układ. Rzeczywista wydajność zależy od tego, ile klastrów klient umieści na krzemie, jak je połączy, co jeszcze dzieli ten sam krzem, jaki jest budżet mocy i chłodzenia oraz jaki będzie finalny zegar.

John Ronco, starszy wiceprezes i dyrektor generalny SiFive na Wielką Brytanię, powiedział The Register, że większość układów opartych na tym projekcie będzie używać od czterech do ośmiu klastrów. Oznaczałoby to od 4 do 8TB/s szczytowej przepustowości pamięci i od 32 do 64 teraFLOPS w BF16 przy zegarze 1GHz. W prezentacji firmy pojawia się 512 klastrów jako możliwość. Dałoby to układowi blisko cztery petaFLOPS mocy macierzowej BF16, wobec 2,5 petaFLOPS dla najwyższych GPU Blackwell Nvidii. Ronco nie chciał powiedzieć, jak daleko skaluje się ten projekt.

Ronco spodziewa się też, że klastry nie będą szeroko używane do trenowania AI. Wnioskowanie to problem ograniczony przepustowością i na tym celuje SiFive. Firma zapowiada, że opublikuje otwartą implementację referencyjną swojej biblioteki SiFive Kernel Library, żeby obniżyć bariery adopcji RISC-V.

Wąskie gardło w pakowaniu, którego nikt nie pilnuje

Tom's Hardware poinformował w marcu 2026 roku, że Nittobo, japońska firma, kontroluje około 90% globalnych dostaw T-glassu. To tkanina z włókna szklanego o niskim CTE, używana w organicznym rdzeniu podłoży IC. T-glass utrzymuje wymiarową stabilność dużych, gorących pakietów układów i jest preferowanym materiałem do pakowania 2.5D i 3D.

Popyt przerósł podaż. Nittobo potraja moce w zakładzie w Fukushimie, ale według Tom's Hardware nowa produkcja trafi na rynek dopiero w połowie 2027 roku. Ceny wzrosły o 20% do 30%, a terminy dostaw materiałów w dół łańcucha, takich jak laminaty pokryte miedzią, wydłużyły się z normalnych 8 do 10 tygodni do ponad 20.

„Przy jeszcze bardziej ograniczonych dostawach T-glassu dostawcy nie podają już terminów realizacji”, powiedział Bill Ho, analityk w Yuanta.

Bilal Hachemi, analityk w Yole Group, powiedział Tom's Hardware, że zastąpienie T-glassu nie jest łatwe. Materiał ma określone wartości przenikalności i CTE, które pasują do układów AI, zwłaszcza organicznego rdzenia. Hachemi zauważył też, że branża podłoży IC od dawna działa na cienkich marżach, więc nawet umiarkowany skok popytu może wywołać niedobory.

Problem z materiałem rośnie razem z samymi pakietami. Dane Nvidii przytoczone przez Tom's Hardware pokazują, że rozmiary interposerów rosną z 814mm2 dla Hoppera do 1 700mm2 dla Blackwella, czyli o 109%. Rubin i Feynman mają rosnąć dalej. Bank of America szacuje, że sprzedaż materiałów elektronicznych Nittobo niemal się podwoi z 40,9 mld jenów w 2025 roku do 87,7 mld jenów do marca 2028 roku.

Hachemi nazwał bezpośrednie zwrócenie się Nvidii do dostawcy materiału na wcześniejszym etapie łańcucha precedensem w tej części łańcucha dostaw. Gdy największy nabywca zablokuje moce, konkurencyjni producenci akceleratorów walczą o to, co zostało.

Eksport, pośrednicy i środek RISC-V

Projekty RISC-V są też uwikłane w kontrolę eksportu. The Register poinformował 28 października 2024 roku, że TSMC miało wstrzymać dostawy do chińskiego projektanta układów Sophgo. Powód to zarzuty, że próbował dostarczać komponenty Huaweiowi z naruszeniem amerykańskich sankcji. Reuters, powołując się na dwie osoby znające sprawę, wskazał Sophgo jako klienta, którego zamówienie przypominało Huawei Ascend 910B. Sophgo zaprzeczyło jakimkolwiek bezpośrednim lub pośrednim relacjom biznesowym z Huawei i podało, że przekazało TSMC szczegółowy raport ze śledztwa. Bitmain, firma sprzętu kryptowalutowego powiązana z Sophgo, również zaprzeczyła udziałowi.

Huawei Ascend 910B jest mniej więcej na poziomie czteroletniego A100 Nvidii, z 320 teraFLOPS w FP16 lub 640 teraFLOPS w Int8, podaje The Register. TSMC przestało robić interesy z Huawei w 2020 roku na mocy amerykańskich przepisów.

Złóż oba wątki razem, a rynek akceleratorów do centrów danych wygląda mniej jak wyścig między projektantami układów, a bardziej jak kolejka. Moce fabryk, materiał na podłoża i licencje eksportowe blokują wysyłkę, a żaden z tych elementów nie porusza się z prędkością krzemu.

Komentarze 0

Źródła

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

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Marta Zielińska

Marta Zielińska

AI, modele i technologie

Marta Zielińska pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, preprintach i danych z API, a nie na zapowiedziach producentów. Przy każdej publikacji sprawdza karty modeli, parametry treningowe i benchmarki, a liczby porównuje z niezależnymi testami i wynikami z repozytoriów. Rozmawia z badaczami i inżynierami, czeka na kolejne wydania modeli i zestawia ich działanie z wcześniejszymi wersjami. Prywatnie drukuje w 3D, naprawia stare komputery i sprawdza, jak modele uczą się na śmieciach z internetu. Nie publikuje wyników, których nie może odtworzyć na własnym sprzęcie.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.