Par Jeremy Cook
En 2020, Apple est passé des processeurs Intel à ses propres puces de silicium personnalisées, la série M1. Ce fut une décision spectaculaire, mais pas totalement inattendue, de la part d'une entreprise connue pour contrôler le matériel et les logiciels de ses produits (et qui avait déjà implémenté ses propres conceptions en silicium dans des appareils mobiles iOS).
Ce basculement d'Apple semble être un grand succès. Début 2024, l'entreprise a progressé vers sa gamme de puces M3 de troisième génération.
Probablement inspirées du succès d'Apple, de plus en plus d'entreprises se lancent dans la course au silicium personnalisé, y compris les concurrents Google et Microsoft et d'autres grands noms de la technologie tels que Amazon, Tesla et NVIDIA. Les puces ne sont plus simplement l'apanage d'Intel, d'AMD et de Qualcomm. Désormais, elle peuvent être spécifiques à l'utilisateur final (comme par exemple le silicium personnalisé d'AWS, Google, Apple, etc).
Les puces personnalisées Apple ouvrent la voie
Apple utilise depuis longtemps ses propres puces série A dans les iPhone et les iPad, comme la puce A17 Pro dans l'iPhone 15 Pro. Ces puces présentent une architecture ARM avec des éléments CPU et GPU pouvant accueillir des nœuds de traitement tels que des accélérateurs d'IA. Cette architecture intégrée et personnalisée permet une optimisation et des économies en termes d'espace et de coûts d'assemblage. Comme la puce (puce sur système ou SoC) est conçue pour répondre aux exigences spécifiques d'Apple, les fonctionnalités qui ne contribuent pas à ces exigences peuvent être supprimées.
Apple a obtenu des améliorations en matière de traitement et d'efficacité énergétique, une expérience qu'il a mise à profit dans ses ordinateurs portables M1 à M3 et ses puces d'ordinateur de bureau. Des avantages similaires devraient être possibles pour d'autres acteurs de l'espace du silicium personnalisé, aujourd'hui en plein essor.
Bien entendu, l'un des inconvénients majeurs de la conception de puces de silicium personnalisées est que vous êtes entièrement responsable de la conception finale. Le savoir-faire interne doit être suffisant pour répondre aux besoins de conception, et si une entreprise n'est pas aussi compétente qu'elle le croit, cela peut être extrêmement problématique. Néanmoins, vu le succès d'Apple, d'autres entreprises commencent à adopter le silicium personnalisé.
Mise en œuvre généralisée des puces de silicium personnalisées
Le 15 novembre 2023, Microsoft a annoncé qu'il développait deux puces personnalisées destinées à assurer sa charge de travail interne d'IA : Azure Maia 100 AI Accelerator et Azure Cobalt 100 CPU2. Microsoft semble satisfait des premiers résultats de ces puces. Le Vice-président du développement de produits matériels de l'entreprise Microsoft Wes McCullough a déclaré, « Nous utilisons les transistors sur le silicium de la manière la plus efficace possible. En multipliant ces gains d'efficacité dans les serveurs de tous nos centres de données, nous obtenons un chiffre assez important. »
Dans le secteur mobile, Google - qui installait auparavant des puces Qualcomm dans ses téléphones phares Pixel - utilise désormais son propre silicium. La première puce de silicium personnalisée de Google était la gamme Pixel 6 de 2021 avec le processeur Tensor. Comme pour les puces des ordinateurs portables et centres de données, leur objectif est de mobiliser davantage de ressources informatiques à un coût inférieur en termes de consommation d'énergie, tout en ouvrant de nouvelles capacités. Il semble que Google soit jusqu'à présent satisfait des performances de son silicium personnalisé. En 2023, Google a annoncé sa puce de troisième génération, la Tensor G3. Le G3 peut exécuter plus de deux fois plus de modèles d'apprentissage automatique sur l'appareil que la puce Tensor de première génération, et les modèles eux-mêmes sont devenus plus sophistiqués.
Tant pour Google que pour Microsoft, l'histoire diffère un peu de l'approche propriétaire d'Apple. Les deux appareils Microsoft (Maia/Cobalt) sont entièrement destinés à un usage interne. Par contre, Google utilise des puces personnalisées pour différencier sa gamme de smartphones Pixel, mais continue de prendre en charge le silicium non Google par le biais de son système d'exploitation Android agnostique vis-à-vis des fabricants.
On peut supposer que les méthodologies de Microsoft et de Google se traduiront par des gains moins importants pour l'ensemble de l'écosystème que l'approche d'Apple. Cependant, si l'on en croit l'histoire, Android/Microsoft offrira probablement plus de flexibilité à l'utilisateur final. Des compromis sont à faire dans les deux cas.
ASIC personnalisé : permettre des performances de type GPU en périphérie ?
Jusqu'ici, le silicium personnalisé a permis d'incroyables améliorations par rapport à son homologue non personnalisé. Il existe de réels avantages, mais un processeur mobile Intel ou Qualcomm est théoriquement capable de faire le même travail qu'une puce Apple Axe ou Google Tensor, même s'il n'est pas parfaitement optimisé pour la tâche. Dans de nombreuses applications de robotique et d'IA de pointe, il est peu pratique d'implémenter une configuration de traitement CPU/GPU standard du point de vue de la puissance, de l'espace et/ou du prix. Une autre solution consisterait à utiliser un circuit intégré spécifique à l'application ou ASIC.
Comme son nom l'indique, cette puce est conçue dans un but spécifique, par exemple, le traitement d'image ou l'inférence. Comparez cela avec les SoC personnalisés comme Google Tensor, qui sont conçus pour fonctionner avec des types spécifiques de matériel et de tâches de traitement, mais conviennent à de nombreuses applications individuelles. Le paradigme de l'ASIC ultra focalisé signifie que des gains de performance et d'efficacité énergétique encore plus importants peuvent être réalisés, au prix d'une portée de traitement limitée.
Par conséquent, une puce ASIC devrait être capable d'effectuer une tâche spécifique à un coût monétaire et énergétique inférieur à celui d'un processeur à usage plus général. Une puce ASIC permet l'apprentissage automatique et d'autres fonctionnalités coûteuses (en termes d'argent, d'énergie et/ou d'espace physique) dans des situations où cela serait autrement peu pratique. La puce ASIC ne constituera pas toujours la solution adéquate, mais est une possibilité à envisager.
Silicium personnalisé : là pour rester
Bien qu'il soit généralement difficile de prédire l'avenir à long terme de l'informatique, la tendance à la personnalisation du silicium semble se confirmer pour la prochaine décennie. La combinaison des gains de performance et de l'efficacité énergétique est une grande victoire, et nous verrons probablement davantage d'entreprises adopter cette approche en tant qu'utilisateurs finaux (par exemple, Apple, Google), ainsi qu'une expansion de l'espace de conception (avec eInfochips, par exemple, qui se spécialise dans les puces personnalisées) pour répondre à ces nouveaux besoins en matière de silicium.
Les fabricants qui conçoivent physiquement ces puces doivent continuer à s'adapter, et avec davantage de fonctionnalités intégrées dans une seule puce, les cartes devraient devenir moins compliquées, moins chères et plus robustes.
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