Kundenspezifisches Silizium ist da: Vorteile heute und in der Zukunft

Im Jahr 2020 machte Apple den Sprung von Intel-Prozessoren zu seinen eigenen, maßgeschneiderten Siliziumchips der M1-Serie. Es war ein dramatischer, aber nicht völlig unerwarteter Schritt von einem Unternehmen, das dafür bekannt ist, die Hardware und Software seiner Produkte zu kontrollieren (und das bereits seine eigenen Siliziumdesigns auf mobilen iOS-Geräten implementiert hatte).

Apples Schritt scheint ein großer Erfolg gewesen zu sein. Ab Anfang 2024 hat das Unternehmen seine dritte Generation der M3-Chips erreicht.

Vielleicht inspiriert durch Apples Erfolg steigen immer mehr Unternehmen in den Markt für maßgeschneiderte Chips ein, darunter die Konkurrenten Google und Microsoft sowie andere große Technologiefirmen wie Amazon, Tesla und NVIDIA. Chips sind nicht länger ausschließlich das Gebiet von Intel, AMD und Qualcomm. Jetzt können sie endkunden-spezifisch sein (z.B. AWS custom silicon, Google custom silicon, Apple custom silicon und ähnliche).

Apple setzt seit Langem eigene A-Serie-Chips in iPhone- und iPad-Geräten ein, wie den A17 Pro-Chip, der im iPhone 15 Pro verwendet wird. Diese Chips verfügen über eine ARM-Architektur mit sowohl CPU- als auch GPU-Elementen, die Verarbeitungsprozessoren wie AI-Beschleuniger aufnehmen können. Diese integrierte, kundenspezifische Architektur ermöglicht Optimierung sowie Einsparungen bei Platz- und Montagekosten. Da der Chip (d.h. System-on-Chip oder SoC) speziell auf die Anforderungen von Apple abgestimmt ist, können Funktionen entfernt werden, die diesen Anforderungen nicht entsprechen.

Apple hat Verbesserungen in der Verarbeitung und Energieeffizienz erzielt, eine Erfahrung, die sie in ihre M1- bis M3-Laptops und Desktop-Chips eingebracht haben. Ähnliche Vorteile sollten für andere im nun aufstrebenden Bereich der kundenspezifischen Siliziumlösungen möglich sein.

Natürlich ist einer der großen Nachteile bei der Entwicklung eigener kundenspezifischer Siliziumchips, dass man vollständig für das Enddesign verantwortlich ist. Das interne Fachwissen muss ausreichen, um die Designanforderungen zu erfüllen, und wenn ein Unternehmen nicht so kompetent ist, wie es glaubt, kann das äußerst problematisch sein. Nichtsdestotrotz wechseln andere Unternehmen, angespornt durch Apples Erfolg, zu kundenspezifischem Silizium.

Microsoft gab am 15. November 2023 bekannt, dass es zwei maßgeschneiderte Chips entwickelt hat, die bei seinen hausinternen AI-Workloads helfen sollen: der Azure Maia 100 AI Accelerator und der Azure Cobalt 100 CPU2. Microsoft scheint mit den frühen Ergebnissen dieser Chips zufrieden zu sein. Laut Wes McCullough, Vice President für Hardware-Produktentwicklung bei Microsoft, „Wir nutzen die Transistoren auf dem Silicon am effizientesten. Multiplizieren Sie diese Effizienzgewinne in Servern über alle unsere Rechenzentren hinweg, ergibt das eine ziemlich große Zahl."

Im mobilen Bereich verwendet Google—das zuvor für seine Flaggschiff-Pixel-Telefone auf Qualcomm-Chips angewiesen war—nun sein eigenes Silizium. Der erste dieser von Google entwickelten Siliziumchips war die Pixel-6-Serie im Jahr 2021 mit dem Tensor-Prozessor. Wie bei Notebook- und Rechenzentrums-Chips besteht ihr Ziel darin, mehr Rechenressourcen bei geringeren Kosten in Bezug auf den Stromverbrauch bereitzustellen und gleichzeitig neue Möglichkeiten zu eröffnen. Es scheint, dass Google mit der Leistung seiner benutzerdefinierten Chips bisher zufrieden ist. Im Jahr 2023 kündigte Google seinen dritten Generation Chip, den Tensor G3, an. Der G3 kann über doppelt so viele Machine-Learning-Modelle auf dem Gerät ausführen wie der erste Generation Tensor-Chip, und die Modelle selbst sind anspruchsvoller geworden.

In den Fällen von Google und Microsoft ist die Geschichte etwas anders als bei Apples proprietärem Ansatz. Die beiden Microsoft-Geräte (Maia/Cobalt) sind ausschließlich für den internen Gebrauch bestimmt. Andererseits verwendet Google maßgeschneiderte Chips, um seine Pixel-Smartphone-Linie abzugrenzen, unterstützt aber nach wie vor Nicht-Google-Silizium über sein herstellerunabhängiges Android-Betriebssystem.

Man könnte argumentieren, dass die Methodiken von Microsoft und Google im Vergleich zu Apples Ansatz weniger bedeutende Gewinne im gesamten Ökosystem bedeuten werden. Wenn die Geschichte jedoch ein Anhaltspunkt ist, werden Android/Microsoft dem Endbenutzer wahrscheinlich mehr Flexibilität bieten. In beiden Fällen gibt es Vor- und Nachteile.

Bis jetzt hat maßgeschneiderter Silizium eine inkrementelle Verbesserung gegenüber dem nicht maßgeschneiderten Siliziumpendant geboten. Es gibt echte Vorteile, aber ein Intel oder Qualcomm Mobilprozessor ist nominell in der Lage, dieselbe Aufgabe wie ein Apple Ax oder Google Tensor Chip zu erledigen, auch wenn er nicht perfekt für die Aufgabe optimiert ist. In vielen Robotik- und Edge-AI-Anwendungen ist es unpraktisch, eine standardmäßige CPU/GPU-Prozessorkonfiguration aus Leistungs-, Platz- und/oder Kostengesichtspunkten umzusetzen. Eine Alternative könnte die Verwendung eines anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreises, oder ASIC, sein.

Wie der Name schon sagt, sind diese Chips für einen bestimmten Zweck konzipiert, wie zum Beispiel Bildverarbeitung oder Inferenz. Im Gegensatz dazu stehen kundenspezifische SoCs wie der Google Tensor, die darauf ausgelegt sind, mit bestimmten Arten von Hardware und Verarbeitungsvorgängen zu arbeiten, aber für viele einzelne Anwendungen geeignet sind. Das ultra-fokussierte ASIC-Paradigma bedeutet, dass noch größere Leistungs- und Energieeffizienzgewinne erzielt werden können, auf Kosten eines begrenzten Verarbeitungsspektrums.

Daher sollte ein ASIC-Chip in der Lage sein, eine bestimmte Aufgabe zu niedrigeren Geld- und Energiekosten als ein allgemein einsetzbarer Prozessor zu erledigen. Ein ASIC-Chip ermöglicht maschinelles Lernen und andere teure (in Bezug auf Geld, Leistung und/oder physischen Raum) Funktionen in Situationen, in denen dies sonst unpraktisch wäre. Ein ASIC-Chip wird nicht immer die richtige Lösung sein, aber es ist eine Überlegung wert.

Zwar ist die Vorhersage der langfristigen Zukunft des Computings im Allgemeinen ein schwieriges Unterfangen, doch der Trend zu kundenspezifischem Silizium scheint in den kommenden Jahrzehnten bestehen zu bleiben. Die Kombination von Leistungssteigerungen mit Energieeffizienz ist ein großer Gewinn, und wir werden wahrscheinlich sehen, dass mehr Unternehmen diesen Ansatz übernehmen, wie z.B. Endanwender (z.B. Apple, Google), zusammen mit einer Erweiterung des Designraum (z.B. eInfochips , die sich auf kundenspezifische Chips spezialisieren), um diesen neuen Siliziumbedarf zu decken.

Die Hersteller, die diese Chips physisch herstellen, müssen sich weiterhin anpassen. Mit mehr integrierten Funktionen in einem Chip sollten Platinen weniger kompliziert, kostengünstiger und robuster werden.