Le silicium personnalisé est là : avantages aujourd'hui et pour l'avenir

En 2020, Apple a fait le saut des processeurs Intel à ses propres puces en silicium personnalisées, la série M1. C'était 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 intégré ses propres conceptions en silicium sur les appareils mobiles iOS).

Le passage d'Apple semble avoir été un grand succès. Début 2024, l'entreprise est passée à sa gamme de troisième génération de puces M3.

Peut-être inspirées par le succès d'Apple, de plus en plus d'entreprises se lancent dans la conception de silicium personnalisé, y compris des concurrents comme Google et Microsoft, ainsi que d'autres grands noms de la technologie tels qu'Amazon, Tesla et NVIDIA. Les puces ne sont plus uniquement le domaine d'Intel, AMD et Qualcomm. Désormais, elles peuvent être spécifiques à l'utilisateur final (par exemple, silicium personnalisé AWS, silicium personnalisé Google, silicium personnalisé Apple, et autres).

Apple utilise depuis longtemps ses propres puces de la série A sur les appareils iPhone et iPad, comme la puce A17 Pro utilisée sur l'iPhone 15 Pro. Ces puces intègrent une architecture ARM avec des éléments CPU et GPU pouvant prendre en charge des nœuds de traitement tels que les accélérateurs d'IA. Cette architecture intégrée et personnalisée permet une optimisation ainsi que des économies d'espace et de coûts d'assemblage. Étant donné que la puce (c’est-à-dire le système sur puce, ou SoC) est conçue pour répondre aux exigences spécifiques d'Apple, les fonctionnalités qui ne contribuent pas à ces exigences peuvent être éliminées.

Apple a réalisé des améliorations en matière de traitement et d'efficacité énergétique, une expérience qu'ils ont exploitée dans leurs puces pour ordinateurs portables et de bureau M1 à M3. Des avantages similaires devraient être possibles pour d'autres dans le domaine en plein essor du silicium personnalisé.

Bien sûr, un inconvénient majeur de la conception de vos propres puces en silicium personnalisées est que vous êtes entièrement responsable du design final. L'expertise interne doit être suffisante pour répondre aux besoins de conception, et si une entreprise n'est pas aussi compétente qu'elle le croit, cela peut poser de graves problèmes. Néanmoins, avec le succès d'Apple, d'autres entreprises passent aux puces en silicium personnalisées.

Microsoft a annoncé le 15 novembre 2023 qu'il développait deux puces personnalisées conçues pour aider à gérer les charges de travail internes liées à l'IA : l'Azure Maia 100 AI Accelerator et l'Azure Cobalt 100 CPU2. Microsoft semble satisfait des premiers résultats de ces puces. Selon Wes McCullough, vice-président de Microsoft chargé du développement des produits matériels, « Nous utilisons les transistors sur le silicium de manière des plus efficaces. Multipliez ces gains d'efficacité sur les serveurs dans tous nos centres de données, cela représente un nombre assez important. »

Dans le domaine mobile, Google—qui s'appuyait auparavant sur les puces Qualcomm pour ses téléphones Pixel haut de gamme—utilise désormais son propre silicium. La première de ces puces personnalisées de Google était la gamme Pixel 6 de 2021 avec le processeur Tensor. Comme pour les puces des ordinateurs portables et des centres de données, leur objectif est d'offrir davantage de ressources informatiques tout en réduisant les coûts en termes de consommation d'énergie, tout en ouvrant de nouvelles capacités. Il semblerait que Google soit satisfait des performances de son silicium personnalisé jusqu'à présent. En 2023, Google a annoncé sa puce de troisième génération, la Tensor G3. Le G3 peut exécuter plus de deux fois les modèles d'apprentissage automatique sur l'appareil par rapport à la puce Tensor de première génération, et les modèles eux-mêmes sont devenus plus sophistiqués.

Dans les cas de Google et de Microsoft, l'histoire est un peu différente de l'approche propriétaire d'Apple. Les deux appareils Microsoft (Maia/Cobalt) sont entièrement destinés à un usage interne. En revanche, Google utilise des puces personnalisées pour distinguer sa gamme de smartphones Pixel, tout en prenant toujours largement en charge les solutions non-Google grâce à son système d'exploitation Android, indépendant des fabricants.

On pourrait avancer que les méthodologies de Microsoft et Google entraîneront des gains moins marqués à l’échelle de l’écosystème que l’approche d’Apple. Cependant, si l’histoire sert de guide, Android/Microsoft offriront probablement plus de flexibilité à l’utilisateur final. Il y a des compromis dans les deux cas.

Jusqu'à présent, les siliciums personnalisés ont offert une amélioration incrémentielle par rapport à l'équivalent non personnalisé. Il existe de réels avantages, mais un processeur mobile Intel ou Qualcomm est nominalement capable d'accomplir le même travail qu'une puce Apple Ax ou Google Tensor, même s'il n'est pas parfaitement optimisé pour la tâche. Dans de nombreuses applications de robotique et d'IA en périphérie, il est peu pratique de mettre en œuvre une configuration de traitement standard CPU/GPU en raison de la consommation d'énergie, de l'espace et/ou du coût. Une alternative pourrait être d'utiliser un circuit intégré spécifique à une application, ou ASIC.

Comme son nom l'indique, ces puces sont conçues pour un objectif spécifique, tel que le traitement d'images ou l'inférence. En revanche, les SoC personnalisés comme le Google Tensor sont conçus pour fonctionner avec des types spécifiques de matériel et de tâches de traitement, mais conviennent à de nombreuses applications individuelles. Le paradigme ultra-spécialisé des ASIC signifie que des gains encore plus importants en performance et en efficacité énergétique peuvent être réalisés, au prix d'une portée de traitement limitée.

Par conséquent, une puce ASIC devrait être capable d'accomplir 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 machine et d'autres fonctionnalités coûteuses (en termes de coût monétaire, énergétique et/ou d'espace physique) dans des situations où cela serait autrement impraticable. La puce ASIC ne sera pas toujours la solution appropriée, mais c'est une possibilité à envisager.

Bien que prédire l'avenir à long terme de l'informatique soit généralement une tâche hasardeuse, la tendance vers le silicium personnalisé semble destinée à perdurer dans la prochaine décennie. La combinaison des gains de performance avec l'efficacité énergétique constitue un immense avantage, et nous verrons probablement davantage d'entreprises adopter cette approche en tant qu'utilisateurs finaux (par exemple, Apple, Google), ainsi qu'une expansion dans l'espace de conception (par exemple, eInfochips spécialisé dans les puces personnalisées) pour répondre à ces nouveaux besoins en silicium.

Les fabricants qui produisent physiquement ces puces doivent continuer à s'adapter, et avec davantage de fonctionnalités intégrées dans une seule puce, les cartes devraient devenir moins complexes, moins coûteuses et plus robustes.