Broadcom и Apple создают процессоры для задач AI

Не так давно мы писали о том, что Broadcom поможет компании OpenAI в разработке нового процессора, ориентированного на задачи искусственного интеллекта, а уже в середине декабря стало известно, что этот пример не единичен. Broadcom стала еще и техническим партнером компании Apple, которая, также, как и OpenAI хочет разработать собственный серверный чип, ориентированный на нагрузки AI/ML. Выбор партнеров вполне логичен — как Broadcom так и Apple имеют большой опыт разработки в данной сфере. Более того, компании совместно работают на над созданием электронных компонентов для 5G. В свою очередь Broadcom имеет мощную научно-техническую базу и регулярно представляет новые технологии в области процессоров.  

К примеру, недавней конференции Hot Chips были показаны чиплеты оптического интерконнекта, позволяющие объединить ускорители вычислений (GPU/TPU) для поддержки больших масштабируемых кластеров и обмена данными на терабитных скоростях. Кроме того, совсем недавно компания продемонстрировала собственную новую технологию 3.5D-упаковки (packaging), которая может помочь производителям микросхем выйти за пределы нынешних технологических ограничений, связанных с компоновкой элементов процессора. Фирменная технология Broadcom 3.5D eXtreme Dimension System in Package (3.5D XDSiP) открыта для лицензирования и на ее основе сторонние компании могут создавать собственные более мощные и компактные чипы.  

Поэтому, скорее всего, Apple планирует использовать технологию 3.5D XDSiP для создания перспективного процессора Baltra. Известных деталей о будущем чипе, пока немного, однако на основе имеющихся сведений, можно предположить, что он будет основан на архитектуре ARM и будет оснащен большим количеством специализированных ядер, оптимизированных для выполнения операций, характерных для задач искусственного интеллекта (матричные вычисления, сверточные нейронные сети и т. д.).  

Также, вероятно, что для ускорения вычислений с плавающей запятой, которые широко используются в алгоритмах машинного обучения, процессор будет оснащен векторными и тензорными ядрами, а для обеспечения высокой пропускной способности данных и снижения задержек, процессор, вероятно, будет интегрирован с высокоскоростной памятью HBM (High Bandwidth Memory). В то же время эксперты оценивают полное время разработки подобного решения в 1,5–2 года, таким образом новые ИИ-процессоры вряд ли попадут в серийное производство ранее 2026 года.