Agora que AMD, Intel e Nvidia não podem vender suas GPUs de computação de ponta para clientes na China sem permissão do governo dos EUA e desenvolvedores chineses de GPUs para inteligência artificial (AI) e computação de alto desempenho (HPC) aplicativos não têm acesso a recursos de produção de ponta, designers de GPU menores têm a chance de capitalizar vários tipos de IA generativa, relatórios DigiTimes.
A ascensão do setor de design de chips chinês nos últimos anos formou dois vetores de desenvolvimento de GPU doméstica: GPUs de datacenter projetadas para atender às megatendências de IA e HPC e GPUs clássicas projetadas principalmente para PCs clientes, mas capazes de lidar com algumas cargas de trabalho específicas de datacenter. Parece que os últimos têm melhores chances de sucesso na situação atual.
Desenvolvedores de GPUs pequenas podem lidar com coisas grandes
Innosilicon, Jingjia Microelectronics e Moore Threads são talvez os desenvolvedores chineses mais conhecidos de processadores gráficos para jogos. Os gráficos de jogos dependem da taxa de transferência de computação de ponto flutuante de precisão única (FP32), portanto, as GPUs da Innosilicon, Jingjia e Moore’s Threads oferecem suporte a esse formato de dados. Por enquanto, essas GPUs dificilmente podem reivindicar um lugar entre as melhores placas gráficas. Além disso, para lidar com vários aplicativos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, essas empresas precisarão ajustar seu hardware para suportar formatos de dados de baixa precisão (pense em FP16, BF16/8, INT8, INT 4, etc.), bem como instruções específicas. para processamento de matrizes e vetores. Alguns já o fizeram, outros ainda o fizeram.
A Jingjia oferece GPUs para jogos com base em suas próprias arquiteturas desde 2014 e suas mais recentes GPUs da série JM9 de 2021 prometem oferecer níveis de desempenho semelhantes à GeForce GTX 1080 da Nvidia. Por enquanto, as GPUs da Jingjia não podem atender a aplicativos AI/DL/ML, mas o A empresa disse ao DigiTimes que estava trabalhando em GPUs com capacidade de AI para uma variedade de aplicações, como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural, mas não deu mais detalhes.
A Innosilicon apresentou seu processador gráfico discreto de 1ª geração Fenghua (Fantasy) com uma microarquitetura PowerVR da Imagination Technologies no final de 2021, seguiu com a GPU Fantasy de 2ª geração para aplicativos de baixo consumo de energia em meados de 2022 e anunciou o desenvolvimento de sua fantasia de 3ª geração com ray rastreamento de suporte no ano passado. A GPU Fantasy original da Innosilicon suporta FP32 e INT8, enquanto seus drivers suportam interfaces de programação de aplicativos modernos para computação, incluindo DirectX, Vulkan, OpenCL, Caffe 1.0, TensorFlow 1.1.2 e ONNX.
O hardware da Moore Threads talvez seja mais adequado para IA. O mais recente processador gráfico Chunxiao da empresa oferece suporte à precisão FP32, FP16 e INT8 e, supondo que também ofereça suporte a conjuntos de instruções apropriados, pode atender pelo menos algumas cargas de trabalho AI/DL/ML. A empresa também diz que sua plataforma MTVerse pode permitir que os desenvolvedores criem aplicativos para big data, treinamento e raciocínio de IA, reconhecimento de fala e reconhecimento visual, entre outras coisas.
Alguns antecedentes
O mercado total disponível de unidades de processamento gráfico na China atingiu US$ 4,739 bilhões, representando 18,7% da participação no mercado global, segundo dados da VMR citados pelo DigiTimes. Não está claro se as GPUs de datacenter estão incluídas em US$ 4,739 bilhões. O mercado está projetado para aumentar para US$ 34,56 bilhões até 2027, com uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 32,8% durante o período de sete anos.
Existem cerca de 10 desenvolvedores de GPUs na China. Dois deles – Biren Technology e Tianshu Zhixin Semiconductor – são focados exclusivamente em processadores para aplicativos de IA e HPC e suas GPUs não são exatamente destinadas a processar gráficos. Mas esses processadores precisam de tecnologia de fabricação de ponta e a TSMC precisa de uma licença de exportação do governo dos EUA para produzir GPUs para Biren e Tianshu Zhixin.
Enquanto isso, existem muitos desenvolvedores de GPUs mais ou menos universais – além de Jingjia, Innosilicon e Moore Threads – para renderizar jogos, mas que também podem abordar aplicativos de IA e computação técnica se obtiverem recursos de hardware apropriados.
Até recentemente, os designers chineses de GPUs para jogos não estavam inclinados a construir processadores orientados a IA e HPC que rivalizassem com soluções de grandes empresas como Nvidia, Intel, AMD, Biren e Tianshu Zhixin. Agora que o futuro dos desenvolvedores de IA e GPU HPC baseados na China é incerto e as habilidades da AMD, Intel e Nvidia para atender aos clientes chineses são limitadas, eles podem revisar seus planos e criar chips que possam atender às necessidades de IA/ Hardware DL/ML.