エヌビディア、アームをベースにしたCPUを投入へ-インテルを猛追
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注目のコメント
メーカーとしては、CPUの選択肢が増えること自体は歓迎するものの、対応する場合、開発リソースを更に分散させなければならないのは悩みどころ。
ちなみに、NvidiaがアームベースのCPUを作るのは新規ではなく、懐かしのTegraや最近ではNintendo Switchの心臓部なんかもやってたはず。まずは省電力でデータセンター向けみたいだけど、どんなのが出てくるか楽しみ。AMDがATIを買収した時、逆にIntel + NVIDIAで仲良かった気がするんですけどねぇ。
まぁその後にIntelがGPU内蔵モデルを出してきてオフィスユースならNVIDIAいらねーって流れを作っちゃうんですが。
NVIDIAはGPUのイメージが強すぎてGPU+ARMで何かと勝手に想像してしまいますが、そもそもGPU関係なくARM系プロセッサ出しますってだけの話なのかもしれませんが。
AMDの例から行くとCPUとGPUを結合したからといってGPGPUがお手軽になったり著しく汎用計算性能が向上したりという結果にはならなかったのでどうなんだろ?
回路面積が減って多少電力効率が良くなりましたが、逆に放熱面積も下がるのでぶん回すのが基本のGPUとの組み合わせはあまり向かなかった印象。CPUのTDPが跳ねるようにも見えますし。
結局は今まで通り巨大なバスで繋いでGPUはGPUで巨大化大電力化に進んだような気がします。
ただARMとx64CPUで得て不得手は違うと思うのでAMDのAPU(CPU+GPU)とはまた違った結果が出るのでしょうか?
サーバ用途に絞るとGPUは、よりGPGPU方面に向かうんでしょうが、あれは使い勝手を選ぶというか、GPGPU用のランタイム(実行環境)や場合によってはプログラムそのものの加工が必要なので出荷数としてどうなんだろうか...。
関係ないですがこう書いてると略語というか小難しい単語ばっかりですね苦笑AI分野ではIntelかARMかよりもGPUがNVIDIA(CUDA)かどうかが重要なので、NVIDIA+ARMは自然な流れだと言えます。AWS(amazon)でもARMインスタンスが提供されており、Windows on ARMも開発されています。モバイル・IoTではすでにARMの勢力が大きいですが、デスクトップ、データサイエンス、HPC分野でも、x86からarmへのシフトは思っているよりも速くかつ大規模に起きるのではないでしょうか。と、M1 Mac(これもarmベース)でこの文を書いてます...