В рамките на ежегодното събитие Nvidia GTC (GPU Technology Conference), Дженсен Хуанг, изпълнителен директор на NVIDIA, имаше встъпителна реч. По време на частта за въпроси и отговори, той заяви, че технологичните процеси от следващо поколение, разчитащи на gate-all-around (GAA) транзистори, вероятно ще доведат до 20% увеличение на производителността на чиповете на компанията. Независимо от това, най-значимото увеличение на производителността на графичните процесори на Nvidia се дължи на използваните архитектури, както и на софтуерните иновации.
На въпрос за бъдещите поколения GPU архитектури на Nvidia като например Feynman, която се очаква след две поколения (2028 г.), Хуанг спомена, че ако Nvidia премине към технологичен процес, който разчита на GAA транзистори, това трябва да доведе до 20% увеличение на производителността.
Хуанг отбеляза също, че макар подобренията, предоставени от водещи технологични процеси, да са добре дошли, те вече не са определящи. „Ще го приемем“, каза той, но посочи, че други фактори са по-важни. Тъй като AI системите се мащабират, ефективността на управлението на огромен брой процесори става по-важна от суровата производителност на всеки процесор. Центровете за данни все повече гледат на производителността за ват електроенергия и „ние сме на границата на физиката“.
За разлика от Apple, която е алфа клиент на TSMC за всички водещи възли, Nvidia обикновено не е компания, която първа приема най-новите технологии за производство на процеси от TSMC. Вместо това използва доказани технологии. Nvidia използва персонализирани версии на 4nm технологичните процеси (4N и 4NP) на TSMC за производството на своите графични процесори Ada Lovelace, Hopper и Blackwell. Технологичните възли на TSMC от клас 4nm всъщност принадлежат към пакета за разработка на процеси от клас 5nm и по същество са усъвършенствани версии на 5nm технологията.
Следващото поколение GPU за AI на NVIDIA (с кодово име Rubin и с персонализирани процесори Vera) се очакват през следващата година и се предвижда да използват производствения процес от клас 3nm на TSMC (вероятно N3P, или персонализирана версия като „3NP“). За тази цел има смисъл да се очаква компанията да използва GAA базиран технологичен процес за Feynman, който е предвиден за 2028 г.
От друга страна TSMC очаква първата си GAA базирана технология N2, да повиши производителността с 10% до 15% в сравнение с второто поколение 3nm технология на компанията N3E, която предшестваше N3P. Като се имат предвид тези показатели, изглежда, че Хуанг е малко по-оптимистично настроен за N2, отколкото е TSMC. Въпреки това, тъй като Nvidia не използва технологични процеси от първо поколение (или поне не е използвала от години), очакваме графичните процесори Feynman да използват N2P технологията, която подобрява производителността, намалява съпротивлението и стабилизира доставката на захранване, даже и технологията A16, която осигурява захранване отзад, обещава 8% до 10% увеличение на производителността в сравнение с N2. Производствените обеми на N2P и A16 се очаква да нараснат през 2027 г.
Ако Nvidia приеме N2P, или A16 за своите продукти през 2028 г., тогава е реалистично компанията да очаква 20% увеличение на производителността за своите Feynman GPU.
Въпреки че Nvidia е един от водещите разработчици на процесори в наши дни, Дженсън Хуанг подчерта многократно, че неговата компания вече не е просто полупроводникова компания. Вместо това той описа NVIDIA като доставчик на широкомащабна AI инфраструктура. Той също така я описва и като лидер в разработването на алгоритми, особено за компютърна графика, роботика и области като изчислителната литография.
Но докато Nvidia постепенно премина от разработването на „само“ изчислителни графични процесори към AI сървъри и вече сървърни стелажи и клъстери, Хуанг смята, че компанията му не се конкурира с клиентите си. Според него Nvidia не изгражда действителни решения за крайния потребител, а по-скоро доставя фундаментални технологии.
Източник: Tomshardware
