Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

AMD ciągle podgryza pozycję Intela

Recommended Posts

AMD konsekwentnie zdobywa coraz silniejszą pozycję na rynku. Firma analityczna Mercury Research, z której usług korzystają m.in. AMD i Intel, poinformowała, że IV kwartał 2019 roku był już 9. kwartałem z kolei, w którym AMD zwiększało swoje udziały w rynku procesorów.

Analityków zaskoczyły niewielkie postępy na rynku desktopów oraz centrów bazodanowych. W ciągu trzech ostatnich miesięcy ubiegłego roku AMD zyskało tam, odpowiednio, 0,2 i 0,3 punktu procentowego. Największe zaś postępy firma zanotowała na rynku urządzeń przenośnych, gdzie pomiędzy październikiem a grudniem 2019 roku wzrosły o 1,5 punktu procentowego.
Obecnie AMD posiada 4,5% rynku serwerów (+ 1,4 pp rok do roku), 18,3% rynku desktopów (+2,4 pp rdr), 16,2% rynku urządzeń mobilnych (+ 4,0 pp rdr). Całkowity udział AMD w rynku układów x86 wynosi obecnie 15,5%. Ostatnio tak dobrym wynikiem firma mogła pochwalić się przed niemal 7 laty.

Sprzedaż desktopowych CPU wzrosła dzięki dużemu popytowi na highendowe procesory dla graczy oraz dlatego, że Intel zwiększył dostawy tanich procesorów. AMD zanotowało bardzo silny wzrost sprzedaży układów z serii Ryzen 3000, a Intel duży wzrost w segmencie i9. Większość wzrostu obu firm pochodziło ze sprzedaży procesorów o największej liczbie rdzeni, mówi Dean McCarron z Mercury Research.

Warto też zauważyć, że AMD zdominował Black Friday i Cyber Monday na Amazonie, gdzie jego procesory często zajmowały pierwszych 10 pozycji wśród najchętniej kupowanych układów. To jednocześnie pokazuje, że rynek klienta indywidualnego jest znacznie mniejszy niż rynek OEM, na którym tradycyjnie dominuje Intel. Koncern jest szczególnie silny w segmencie przedsiębiorstw i administracji państwowej. Klienci ci pozostają wierni platformie Intela, gdyż unikają w ten sposób kosztownych i długotrwałych procesów związanych z przejściem na inna platformę sprzętową.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Epidemia koronawirusa to nie tylko problem medyczny, ale i coraz poważniejszy problem ekonomiczny. Część analityków przewiduje załamanie na chińskim rynku smartfonów. W pierwszym kwartale bieżącego roku z pewnością dojdzie do olbrzymiego spadku produkcji. W optymistycznym scenariuszu, jeśli epidemia zostanie opanowana do końca lutego, spadek ten wyniesie 9%.
      To zła wiadomość dla firm działających na rynku smartfonów. Niektóre z nich, jak mający silną pozycję MediaTek, mogą zanotować dwucyfrowy spadek przychodów. Jednak, co ciekawe, wielki producent układów scalonych, tajwański TSMC, nie planuje zmiany prognoz sprzedaży. Firma wciąż twierdzi, że dojdzie do minimalnych spadków.
      Tymczasem wiele firm w Chinach jeszcze nie podjęło pracy po chińskim Nowym Roku. Najprawdopodobniej zakłady produkcyjne ruszą ponownie w najbliższy poniedziałek, jest jednak mało prawdopodobne, by pracowały pełną parą. Głównym problemem mogą być niedobory towarów i pracowników, spowodowane ograniczeniami w ruchu ludzi i towarów nałożonymi przez władze lokalne.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Trenowanie systemów sztucznej inteligencji trwa obecnie wiele tygodni. Firma Cerebras Systems twierdzi, że potrafi skrócić ten czas do kilku godzin. Pomysł polega na tym, by móc testować więcej pomysłów, niż obecnie. Jeśli moglibyśmy wytrenować sieć neuronową w ciągu 2-3 godzin, to rocznie możemy przetestować tysiące rozwiązań, mówi Andrew Feldman, dyrektor i współzałożyciel Cerebras.
      Jeśli chcemy wytrenować sieć sztucznej inteligencji, która np. ma zarządzać autonomicznym samochodem, potrzebujemy wielu tygodni i olbrzymiej mocy obliczeniowej. Sieć musi przeanalizować olbrzymią liczbę zdjęć czy materiałów wideo, by nauczyć się rozpoznawania istotnych obiektów na drodze.
      Klienci Cerebras skarżą się, że obecnie trenowanie dużej sieci neuronowej może trwać nawet 6 tygodni. W tym tempie firma może wytrenować około 6 sieci rocznie. To zdecydowanie zbyt mało dla przedsiębiorstw, które chcą sprawdzić wiele nowych pomysłów za pomocą SI.
      Rozwiązaniem problemu ma być komputer CS-1, a właściwie jego niezwykły procesor. Maszyny CS-1 mają wysokość 64 centymetrów, a każda z nich potrzebuje do pracy 20 kW. Jednak 3/4 obudowy każdego z komputerów zajmuje układ chłodzenia, a tym, co najbardziej rzuca się w oczy jest olbrzymi układ scalony. Zajmuje on powierzchnię 46 255 milimetrów kwadratowych, czyli około 50-krotnie więcej niż tradycyjny procesor. Zawiera 1,2 biliona tranzystorów, 400 000 rdzeni obliczeniowych i 18 gigabajtów pamięci SRAM.
      Procesor o nazwie Wafer Scale Engine (WSE) wypada znacznie lepiej niż podobne systemy. Jak zapewniają przedstawiciele Cerebras, ich maszyna, w porównaniu z klastrem TPU2 wykorzystywanym przez Google'a do trenowania SI, zużywa 5-krotnie mniej energii i zajmuje 30-krotnie mniej miejsca, a jest przy tym 3-krotnie bardziej wydajna. Takie zestawienie brzmi imponująco, a na ile rzeczywiście WSE jest lepszy od dotychczasowych rozwiązań powinno ostatecznie okazać się w bieżącym roku. Jak zauważa analityk Mike Demler, sieci neuronowe stają się coraz bardziej złożone, więc możliwość szybkiego ich trenowania jest niezwykle ważna.
      Trzeba jednak przyznać, że w twierdzeniach Cerebras musi być ziarno prawdy. Wśród klientów firmy jest m.in. Argonne National Laboratory, które ma już maszyny CS-1 u siebie. Zapewne już wkrótce dowiemy się, czy rzeczywiście zapewniają one tak wielką wydajność i pozwalają tak szybko trenować sieci neuronowe.
      Twórcami Cerebras są specjaliści, którzy pracowali w firmie Sea Micro, przejętej przez AMD. Pomysł stworzenia komputera wyspecjalizowanego w sztucznej inteligencji zaczął kiełkować w ich głowach w 2015 roku. Stwierdzili, że odpowiedni procesor musi być w stanie szybko przesyłać duże ilości danych, układy pamięci muszą znajdować się blisko rdzenia, a same rdzenie nie powinny zajmować się danymi, którymi już zajmują się inne rdzenie. To zś oznaczało, że tego typu układ musi składać się z olbrzymiej liczby niewielkich rdzeni wyspecjalizowanych w obliczeniach z zakresu sieci neuronowych, połączenia między rdzeniami muszą być szybkie i zużywać niewiele energii, a wszystkie dane muszą być dostępne na procesorze, a nie w osobnych układach pamięci.
      Twórcy Cerebras uznali, że tym, czego potrzebują, jest chip niemalże wielkości całego plastra krzemowego. Udało im się taki układ skonstruować, chociaż nie było to łatwe zadanie i wciąż muszą poradzić sobie z licznymi problemami. Jednym z nich było poradzenie sobie z filozofią tworzenia współczesnych plastrów krzemowych. Obecnie z pojedynczego plastra tworzy się wiele procesorów. Po ich przygotowaniu, plaster, zawierający wiele identycznych układów, jest cięty. W procesie przygotowywania plastra do produkcji tworzy się na nim specjalne linie, wzdłuż których przebiegają cięcia. Tymczasem Cerebras potrzebowało takiego plastra w całości, z połączeniami pomiędzy poszczególnymi rdzeniami. To zaś wymagało nawiązania współpracy z TSMC i opracowania metody przeprowadzenia połączeń przez linie.
      Wysiłek się opłacił. Poszczególne rdzenie komunikują się między sobą z prędkością 1000 Pb/s, a komunikacja pomiędzy pamięcią a rdzeniami przebiega w tempie do 9 PB/s. To nie jest trochę więcej. To o cztery rzędy wielkości więcej, gdyż wszystko odbywa się w ramach tego samego plastra, cieszy się Feldman.
      Jednak przeprowadzenie połączeń przez linie nie był jedynym problemem. Trzeba było zmodyfikować cały proces projektowania i produkcji układów. Nawet oprogramowanie do projektowania procesorów jest przygotowane pod niewielkie układy. Każda zasada, każde narzędzie i każde urządzenie jest obecnie dostosowana do produkcji układów scalonych o zwyczajowych rozmiarach. My zaś potrzebujemy czegoś znacznie większego, dlatego też musieliśmy na nowo opracować każdy element, dodaje Feldman.
      Jeszcze innym problemem okazało się zasilanie takiego układu. Każdy z 1,2 biliona tranzystorów potrzebuje 0,8 wolta. To standardowe napięcie, ale tranzystorów jest tak dużo, że do układu należy doprowadzić prąd o natężeniu 20 000 amperów.
      Uzyskanie w całym plastrze 20 000 amperów bez znacznego spadku napięcia było kolejnym wyzwaniem inżynieryjnym, mówią przedstawiciele Cerebras. Doprowadzenie prądu do krawędzi WSE nie wchodziło w rachubę, gdyż opory spowodowałyby spadek napięcia do zera zanim prąd osiągnąłby środek układu. Rozwiązaniem okazało się prostopadłe podłączenie od góry. Inżynierowie Cerebras zaprojektowali specjalny zestaw składający się z setek układów wyspecjalizowanych w kontrolowaniu przepływu prądu. Za pomocą miliona miedzianych połączeń dostarcza on zasilanie do WSE.
      Cerebras nie podaje żadnych danych odnośnie testów wydajności swojego rozwiązania w porównaniu z innymi systemami. Zamiast tego firma zachęca swoich klientów, by po prostu sprawdzili, czy  CS-1 i WSE sprawują się lepiej w zadaniach, których ci klienci potrzebują. Nie ma w tym jednak nic dziwnego. Każdy korzysta z własnych modeli dostosowanych do własnych potrzeb. To jedyne co się liczy dla klienta, mówi analityk Karl Freund.
      Jednym z takich klientów jest właśnie Argonne National Laboratory. Ma ono dość specyficzne potrzeby. Wykorzystuje sieci neuronowe do rozpoznawania różnych rodzajów fal grawitacyjnych w czasie rzeczywistym. Pracujący tam specjaliści wolą więc samodzielnie przekonać się, czy nowe urządzenie lepiej sprawdzi się w tych zastosowaniach niż dotychczas stosowane superkomputery.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      W procesorach Intela odkryto kolejną lukę. Dziura nazwana CacheOut to luka typu side-channel, czyli błąd pozwalający na wykorzystanie pewnych szczegółów, często prawidłowej, implementacji.
      Dziura odkryta przez naukowców z University of Michigan i University of Adelaide występuje we wszystkich procesorach od architektury SkyLake po Coffee Lake powstałych przed rokiem 2019. Wiadomo, że nie występuje ona w procesorach AMD, ale badacze nie wykluczają, że jest obecna w układach IBM-a i ARM.
      Jak zauważyli eksperci gdy dane są pobierane z cache'u L1 często trafiają do buforów, z których mogą zostać wykradzione przez napastnika. Bardzo atrakcyjnym elementem CacheOut jest fakt, że napastnik może zdecydować, które dane z L1 zostaną umieszczone w buforze, skąd dokona kradzieży. Specjaliści wykazali, że możliwy jest wyciek danych mimo wielu różnych zabezpieczeń. w tym zabezpieczeń pomiędzy wątkami, procesami, wirtualnymi maszynami, przestrzenią użytkownika a jądrem systemu.
      Intel, który o problemie został poinformowany już w ubiegłym roku, sklasyfikował lukę L1D Eviction Sampling/CVE-2020-0549/INTEL-SA-00329 jako średnio poważną i przygotował odpowiednie poprawki. Odpowiedni mikrokod zostanie upubliczniony a nwjbliższym czasie. Tymczasowym obejściem problemu jest wyłączenie wielowątkowości lub wyłączenie rozszerzenia TSX.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      W mediach pojawiły się informacje, z których wynika, że podczas targów CES 2020 Intel zaprezentuje technologię, która pozwoli na pozbycie się wentylatorów z notebooków. Takie rozwiązanie pozwoliłoby na budowanie lżejszych i cieńszych urządzeń. Podobno na targach mają zostać zaprezentowane gotowe notebooki z technologią Intela.
      Część mediów pisze, że nowatorskie rozwiązanie to połączenie technologii komory parowej (vapor chamber) i grafitu. W technologii komory parowej płynne chłodziwo paruje na gorącej powierzchni, którą ma schłodzić, unosi się do góry, oddaje ciepło i ulega ponownej kondensacji. Rozwiązanie takie od lat stosuje się np. w kartach graficznych, jednak zawsze w połączeniu z wentylatorem, odprowadzającym ciepło z powierzchni, do której jest ono oddawane przez chłodziwo. Podobno Intel był w stanie pozbyć się wentylatora, dzięki poprawieniu o 25–30 procent rozpraszania ciepła.
      Obecnie w notebookach systemy chłodzące umieszcza się pomiędzy klawiaturą a dolną częścią komputera, gdzie znajduje się większość komponentów wytwarzającyh ciepło. Intel miał ponoć zastąpić systemy chłodzące komorą parową, którą połączył z grafitową płachtą umieszczoną za ekranem, co pozwoliło na zwiększenie powierzchni wymiany ciepła.
      Z dotychczasowych doniesień wynika również, że nowy projekt Intela może być stosowany w urządzeniach, które można otworzyć maksymalnie pod kątem 180 stopni, nie znajdzie więc zastosowania w maszynach z obracanym ekranem typu convertible. Podobno jednak niektórzy producenci takich urządzeń donoszą, że wstępnie poradzili sobie z tym problemem i w przyszłości nowa technologia trafi też do laptopów z obracanymi ekranami.
      Niektórzy komentatorzy nie wykluczają, że Intel wykorzystał rozwiązania z technologii k-Core firmy Boyd, która wykorzystuje grafit do chłodzenia elektroniki w przemyśle satelitarnym, lotniczym i wojskowym.
      Obecnie na rynku są dostępne przenośne komputery bez wentylatorów, są to jednak zwykle ultrabooki czy mini laptopy. Pełnowymiarowych maszyn jest jak na lekarstwo i nie  są to rozwiązania o najmocniejszych konfiguracjach sprzętowych.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Tegoroczna International Conference for Hight Performance Computing (SC19) nie przyniosła żadnych sensacyjnych informacji na temat TOP500, listy najpotężniejszych komputerów na świecie. Znacznie bardziej interesujące było to, co mówiono o systemach eksaskalowych, których budowa ma rozpocząć się w 2021 roku.
      Wielkimi wygranymi są tutaj ADM, Cray i Intel. Już teraz wiadomo, że firmy te będą tworzyły trzy eksaskalowe maszyny, których powstanie sfinansuje Departament Energii. Cray, należący obecnie do HP Enterprise, będzie odpowiedzialny za połączenia we wszystkich wspomnianych superkomputerach. Maszyna eksaskalowa to superkomputery zdolny do wykonania 1 eksaflopsa czyli 1 tryliona (1018) operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę.
      Budową superkomputera Frontier, który stanie w Oak Ridge National Laboratory, zajmą się AMD i Cray. AMD dostarczy CPU i GPU. Zintegrowanie całości będzie zadaniem Craya. Z kolei maszyna Aurora, przeznaczona dla Argonne National Laboratory, ma zostać zbudowana przez Intela (GPU i GPU) oraz Craya (integracja). Trzeci z planowanych w najbliższych latach amerykańskich systemów eksaskalowych – El Capitán – ma zostać zbudowany przez Craya. Obecnie nie wiadomo, kto dostarczy doń procesorów.
      Na pierwszy rzut oka widać, że brakuje w tym towarzystwie dwóch potentatów rynku HPC (High Performance Computing) – IBM-a i Nvidii. Jednak jeśli nawet żadna z tych firm nie będzie zaangażowana w budowę El Capitana, to z pewnością nie zabraknie dla nich pracy na rynku superkomputerów.
      Jeszcze przed SC19 odbyła się konferencja zorganizowana przez Intela, na której koncern mówił o kościach, które rozwija na potrzeby Aurory. Wiemy, że zostaną one wykonane w 7-nanometrowym procesie. Nazwa kodowa procesora Xeon dla Aurory to Sapphire Rapids. Jednak uczestników konferencji bardziej zainteresował przyszły intelowski GPU – Xe HPC o nazwie kodowej Ponte Vecchio.
      Ponte Vecchio będzie miał wersję specjalnie na rynek HPC. Głównym zadaniem układów GPU przeznaczonych do zastosowań HPC jest przetwarzanie liczb zmiennoprzecinkowych pojedynczej i podwójnej precyzji, jednak nowy GPU Intela ma również wspierać formaty popularne na polu sztucznej inteligencji, takie jak INT8, BFloat16 i FP16. Intel wykorzysta również technologię pakowania układów EMIB, która pozwala na podłączenie GPU do interfejsu HBM (High Bandwidth Memory). Ponadto w Ponte Vecchio znajdziemy technologię Foveros 3D pozwalającą składać procesor na podobieństwo klocków i interkonekt XE Memory Fabric (XEMF), przez co CPU i GPU mają mieć dostęp do superszybkiej pamięci zwanej Rambo cache'em. Dzięki dużej ilości cache'u ma poprawić się skalowalność tak ambitnych projektów jak superkompuery eksaskalowe.
      Na potrzeby tych rozwiązań intel tworzy też nowe oprogramowanie oparte na nowym języku programowania Data Parallel C++ (DPC++). Bazuje on na standardzie SYCL z dodanymi przez Intela specyficznymi rozszerzeniami.
      Pojedynczy węzeł Aurory będzie zawierał 2 układy Xeon Sapphire Rapids oraz 6 Ponte Vecchio HPC GPU. Trzeba zauważyć, że Intel wziął na siebie bardzo ambitne zadanie. W ciągu dwóch lat musi bowiem mieć gotowe i przetestowane nowe oprogramowanie, nowy GPU wykonany według nowego procesu produkcyjnego i nowej technologii pakowania.
      W lepszej sytuacji jest AMD. Maszyna Frontier będzie korzystała z EPYC CPU i Radeon Instinct GPU. Firma już produkuje te kości. Obecnie pracuje nad ROCM, czyli odpowiedzią na CUDA Nvidii. ROCM będzie wspierało Tensor Flow i PyTorch. Obecnie AMD bardzo mocno inwestuje w rozwój tej platformy, a podczas SC19 przedstawiciele firmy zapowiedzieli poszerzenie ofery procesorów EPYC.
      Co jeszcze wiemy o przyszłych amerykańskich eksaskalowych komputerach?
      Budowana przez Craya maszyna El Capitán będzie stała z Lawrence Livermore National Laboratory. Jej maksymalna wydajność ma przekraczać 1,5 eksaflopsa, a komputer – wyposażony w zaawansowane możliwości modelowania, symulacji i sztucznej inteligencji bazujące na architekturze Shasta – będzie wykorzystywany do zadań związanych z bezpieczeństwem nuklearnym. Na jego zbudowanie przeznaczono 600 milionów USD, a maszyna ma zostać dostarczona pod koniec 2022 roku.
      Tworzony przez AMD i Craya Frontier ma ruszyć już w 2021 roku, a jego wydajność ma być wyższa niż 1,5 eksafolopsa. Superkomputer będzie wykorzystywany do wielu zadań związanych m.in. z badaniami nad rozpadem atomowym, badaniami klimatu, zostanie zaprzęgnięty do pracy w dziedzinie biomedycyny i inżynierii materiałowej. Również i on ma kosztować około 600 milionów USD.
      Jeśli zaś chodzi o Aurorę, to będzie się on zajmował badaniami nad fuzją jądrową, poszukiwał leków na nowotwory, wykorzystany zostanie przez chemików do badania procesów katalitycznych, wspomoże też nauki z dziedziny neurobiologii czy astrofizyki. Również i na tę maszynę przeznaczono 600 milionów dolarów. Jej wydajność ma przekraczać 1 eksaflops, a komputer ma być gotowy w 2021 roku.

      « powrót do artykułu
×
×
  • Create New...