News AMD übernimmt Xilinx für 35 Milliarden US-Dollar
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Grand Admiral Special
Aktuell gibt es keine Intel-Plattform mit PCIe 4.0, wo Alteras oder Xilinx neue FPGAs Ihre volle Leistung ausspielen können. Es ist wie bei Nvidia, die Ihre Systeme nun mit EPYC kombiniert anbieten. Von daher ist es für Xilinx als Marktführer bei FPGAs nun ein gravierender Vorteil und es gibt schon gemeinsam konzipierte Systeme:
Jetzt muss Altera um einen Platz in PCIe 4.0 Systemen (EPYC exklusiv bis Q2/2021) gegen eine Hauseigene Lösung von AMD inkl. Software konkurrieren. Das Momentum, bis Intel das mit schwächeren Server-CPUs ebenfalls anbieten kann, und darüber hinaus, ist nicht zu unterschätzen.
E555user
Admiral Special
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Ich habe mir mal das darin referenzierte Doc CPU-GPU-FPGA angesehen.
Es wir halt schon viel blafaselt in AI. Eigentlich sind AMDs MI Beschleuniger in Konkurrenz zu den PCIe-Steckkarten FPGAs zu sehen. Der Unterschied liegt im Softwarestack und wie man die Leistung erzielt. Normalerweise ist das mit Commodity HW wie CPUs und GPUs über die Skaleneffekte besser zu lösen solange im Projekt der Energieverbrauch keine bedeutende Rolle spielt, die Time-2-Market aber schon.
Das Doc verweist dann auch hauptsächlich auf die Möglichkeit eines gemeinsamen Softwarestack der FPGA und GPU gleichermassen adressieren kann. Eine GPU ist derzeit im Feld bzw. ausserhalb des RZ kaum geeignet latenzfrei, effizient und zuverlässig das Inferencing zu erledigen. Genau da, in Edge-Standorten und kleinen Spezialgeräten sollte FPGA im AMD-Konzern langfristig Sinn machen, sofern das nicht irgendwann von zuverlässiger Bulk Ware der APUs dann doch "aufgefressen" wird.
Das Cloud-AI Geschäft geht meinem Eindruck nach heute schon zu den GPU basierten Beschleunigern.
Das gute bei Xilinx FPGA ist, dass da mehr Fantasie im Wachtumsmarkt steckt. Die braucht man aber momentan auch, könnte genauso gut eine AI Blase platzen. ARM und RiscV wurden zuletzt mehr gehyped als FPGA. Die haben sich eher in industriellen Nieschen etabliert.
Es wir halt schon viel blafaselt in AI. Eigentlich sind AMDs MI Beschleuniger in Konkurrenz zu den PCIe-Steckkarten FPGAs zu sehen. Der Unterschied liegt im Softwarestack und wie man die Leistung erzielt. Normalerweise ist das mit Commodity HW wie CPUs und GPUs über die Skaleneffekte besser zu lösen solange im Projekt der Energieverbrauch keine bedeutende Rolle spielt, die Time-2-Market aber schon.
Das Doc verweist dann auch hauptsächlich auf die Möglichkeit eines gemeinsamen Softwarestack der FPGA und GPU gleichermassen adressieren kann. Eine GPU ist derzeit im Feld bzw. ausserhalb des RZ kaum geeignet latenzfrei, effizient und zuverlässig das Inferencing zu erledigen. Genau da, in Edge-Standorten und kleinen Spezialgeräten sollte FPGA im AMD-Konzern langfristig Sinn machen, sofern das nicht irgendwann von zuverlässiger Bulk Ware der APUs dann doch "aufgefressen" wird.
Das Cloud-AI Geschäft geht meinem Eindruck nach heute schon zu den GPU basierten Beschleunigern.
Das gute bei Xilinx FPGA ist, dass da mehr Fantasie im Wachtumsmarkt steckt. Die braucht man aber momentan auch, könnte genauso gut eine AI Blase platzen. ARM und RiscV wurden zuletzt mehr gehyped als FPGA. Die haben sich eher in industriellen Nieschen etabliert.
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