Yeni işlemcilerin geliştirilmesi giderek daha pahalı ve karmaşık hale gelirken, geliştirici kapasitesi ve enerji gibi kaynaklar giderek daha kıt hale geliyor – ARM CEO’su Rene Haas’ın Taipei’deki Computex bilgisayar ticaret fuarında yaptığı açılış konuşması bu gerilim etrafında dönüyordu. Ancak, karşıt gelişmelerin kendisini yavaşlattığını düşünmedi, bunun yerine devasa bir potansiyel gördü: bilgi işlem gücüne olan talep, veri merkezlerinden müşterilere ve otomotiv endüstrisine kadar önlenemez bir şekilde artıyor. İkincisi için somut rakamlar verdi: Bugün zaten hayal edilen, ancak Seviye 5 tanımına göre gerçekleştirilmekten çok uzak olan otonom sürüş, elbette araç başına 4000 TOPS’luk bir hesaplama gücü gerektiriyor.
Engelleme engelleri için de hazır çözümler koydu. Varlığının başlangıcından bu yana ARM, mümkün olan en yüksek enerji verimli bilgi işlem çekirdeklerini geliştirmek için tasarlanmıştır. Bu, ARM işlemcilerinin satışlarının arttığı yakın geçmişte olduğu gibi ilk Apple Newton için de geçerliydi. Haas’a göre, 2013 yılına kadar toplam 50 milyar ARM yongası kuruldu ve 2021’de akıllı cihazlarda (cep telefonlarından tabletlere ve saatlerden hoparlörlere) yaşanan patlama nedeniyle bu sayı dört katına çıkarak 200 milyara ulaştı. Ve 250 milyar sınırının bu yıl aşılması bekleniyor.
Rakamlarda büyük büyüme
Tüm cihaz sınıflarında hızla artan rakamlar, ARM’nin şu anda neden en büyük müşterilerinden biri olan Qualcomm ile mahkemede olduğunu açıklamalıdır: Raporlara göre, ARM iş modelini değiştirmek istiyor ve gelecekte artık çip başına ücret talep etmiyor, bunun yerine onunla donatılmış cihazın toplam fiyatına bağlı olacaktır. Haas, sahnedeki yasal anlaşmazlık hakkında tek kelime etmedi.
Geliştirme kapasiteleri söz konusu olduğunda, ARM müşterilerine daha fazla yardımcı olmak istiyor. Önceki SoC’lerde, ilgili lisans sahibinin çekirdekleri tasarımına dahil etmesi ve entegrasyondan bantlamaya kadar tüm engelleri kendisinin aşması gerekiyordu. Bununla birlikte, SoC’lerin günleri dolmuştur ve yekpare yongalardan birkaç yongadan oluşan kompozitlere geçiş yeni fırsatlar doğurmaktadır: Gelecekte, ARM artık yalnızca saf IP sunmak değil, aynı zamanda en son üretime göre uyarlanmış eksiksiz alt sistemler sunmak istiyor. süreçler ve yalnızca bir yonga tasarımında eklenmelidir. SoC geliştiricileri daha sonra ağın diğer bileşenlerine konsantre olabilir.
Artan Geliştirme Maliyetleri: Üretim süreci ne kadar ince olursa, SoC tasarımı o kadar pahalı olur. Haas tarafından gösterilen çubuk grafik, 7 nm, 5 nm, 3 nm ve 2 nm özellik boyutlarını ifade eder.
Örnek olarak, yakın zamanda Nvidia tarafından başlatılan ve süper çip olarak adlandırılan Grace Hopper ağını adlandırdı. CPU kısmı, ARM’nin sağladığı, her biri 72 çekirdekli iki Neoverse V2 bloğundan oluşuyor ve bu, Nvidia’nın sistem tasarımının geri kalanına konsantre olmasını sağladı. Bitmiş alt sistemlerin teslimatı herhangi bir işe mal olmadı, bunun yerine Nvidia geliştiricilerinin kendilerini şirket içi şantiyelerle sınırlayarak tüm paketin daha hızlı tamamlanmasını sağladı. Yan not: Yakın işbirliği muhtemelen Nvidia’nın bir süre önce ARM’i devralmak istemesinden kaynaklanmıyor – ve bu nokta, Grace Hopper’ın geliştirme zamanına oldukça paralel olmalıydı.
Geliştirme süresinden bahsetmişken: ARM hizmetlerini kullanırsanız, bu süre büyük ölçüde azaltılabilir. Haas’ın henüz halka açık bir şekilde hakkında konuşmasına izin verilmeyen bir proje, başlangıcından teybe alınmasına kadar sadece on üç ay sürdü – bu, çipin bilinmeyen karmaşıklığına rağmen oldukça kısa bir süre.
Ve son olarak, Haas yakın gelecekte daha fazla performans ihtiyacının azalacağına inanmıyor, ancak bunun her şeye meydan okuyacağına inanıyor. Yapay zeka basitçe onun peşinden koşar ve eğitim ile modellerin kullanımı arasında kendi kendini besleyen bir etkileşim görür. Daha büyük modeller, onları yerel olarak kullanabilmek için daha fazla istemci bilgi işlem gücü gerektirir ve eğer bazı şeyler akıllı telefonlar gibi nispeten zayıf sistemlerde çalışacaksa, o zaman daha da iyi veya daha iyi eğitilmiş modeller için çağrı hızla ortaya çıkar ve bu da o zaman veri merkezleri talebinde daha fazla performans sağlar.
(mue)
Haberin Sonu
Engelleme engelleri için de hazır çözümler koydu. Varlığının başlangıcından bu yana ARM, mümkün olan en yüksek enerji verimli bilgi işlem çekirdeklerini geliştirmek için tasarlanmıştır. Bu, ARM işlemcilerinin satışlarının arttığı yakın geçmişte olduğu gibi ilk Apple Newton için de geçerliydi. Haas’a göre, 2013 yılına kadar toplam 50 milyar ARM yongası kuruldu ve 2021’de akıllı cihazlarda (cep telefonlarından tabletlere ve saatlerden hoparlörlere) yaşanan patlama nedeniyle bu sayı dört katına çıkarak 200 milyara ulaştı. Ve 250 milyar sınırının bu yıl aşılması bekleniyor.
Rakamlarda büyük büyüme
Tüm cihaz sınıflarında hızla artan rakamlar, ARM’nin şu anda neden en büyük müşterilerinden biri olan Qualcomm ile mahkemede olduğunu açıklamalıdır: Raporlara göre, ARM iş modelini değiştirmek istiyor ve gelecekte artık çip başına ücret talep etmiyor, bunun yerine onunla donatılmış cihazın toplam fiyatına bağlı olacaktır. Haas, sahnedeki yasal anlaşmazlık hakkında tek kelime etmedi.
Geliştirme kapasiteleri söz konusu olduğunda, ARM müşterilerine daha fazla yardımcı olmak istiyor. Önceki SoC’lerde, ilgili lisans sahibinin çekirdekleri tasarımına dahil etmesi ve entegrasyondan bantlamaya kadar tüm engelleri kendisinin aşması gerekiyordu. Bununla birlikte, SoC’lerin günleri dolmuştur ve yekpare yongalardan birkaç yongadan oluşan kompozitlere geçiş yeni fırsatlar doğurmaktadır: Gelecekte, ARM artık yalnızca saf IP sunmak değil, aynı zamanda en son üretime göre uyarlanmış eksiksiz alt sistemler sunmak istiyor. süreçler ve yalnızca bir yonga tasarımında eklenmelidir. SoC geliştiricileri daha sonra ağın diğer bileşenlerine konsantre olabilir.
Artan Geliştirme Maliyetleri: Üretim süreci ne kadar ince olursa, SoC tasarımı o kadar pahalı olur. Haas tarafından gösterilen çubuk grafik, 7 nm, 5 nm, 3 nm ve 2 nm özellik boyutlarını ifade eder.
Örnek olarak, yakın zamanda Nvidia tarafından başlatılan ve süper çip olarak adlandırılan Grace Hopper ağını adlandırdı. CPU kısmı, ARM’nin sağladığı, her biri 72 çekirdekli iki Neoverse V2 bloğundan oluşuyor ve bu, Nvidia’nın sistem tasarımının geri kalanına konsantre olmasını sağladı. Bitmiş alt sistemlerin teslimatı herhangi bir işe mal olmadı, bunun yerine Nvidia geliştiricilerinin kendilerini şirket içi şantiyelerle sınırlayarak tüm paketin daha hızlı tamamlanmasını sağladı. Yan not: Yakın işbirliği muhtemelen Nvidia’nın bir süre önce ARM’i devralmak istemesinden kaynaklanmıyor – ve bu nokta, Grace Hopper’ın geliştirme zamanına oldukça paralel olmalıydı.
Geliştirme süresinden bahsetmişken: ARM hizmetlerini kullanırsanız, bu süre büyük ölçüde azaltılabilir. Haas’ın henüz halka açık bir şekilde hakkında konuşmasına izin verilmeyen bir proje, başlangıcından teybe alınmasına kadar sadece on üç ay sürdü – bu, çipin bilinmeyen karmaşıklığına rağmen oldukça kısa bir süre.
Ve son olarak, Haas yakın gelecekte daha fazla performans ihtiyacının azalacağına inanmıyor, ancak bunun her şeye meydan okuyacağına inanıyor. Yapay zeka basitçe onun peşinden koşar ve eğitim ile modellerin kullanımı arasında kendi kendini besleyen bir etkileşim görür. Daha büyük modeller, onları yerel olarak kullanabilmek için daha fazla istemci bilgi işlem gücü gerektirir ve eğer bazı şeyler akıllı telefonlar gibi nispeten zayıf sistemlerde çalışacaksa, o zaman daha da iyi veya daha iyi eğitilmiş modeller için çağrı hızla ortaya çıkar ve bu da o zaman veri merkezleri talebinde daha fazla performans sağlar.
(mue)
Haberin Sonu