Мир, в котором процессоры управляют всем, больше не существует

Закон Мура, названный в честь Гордона Мура — основателя Intel, когда та ещё была в самом начале своего расцвета, до недавнего времени гарантировал нашему миру двукратный прирост мощности процессоров каждые два года, в том числе за счёт облачных возможностей и искусственного интеллекта.

Единственный тип микропроцессора, известный как центральный процессор (или CPU), смог покорить все разновидности рабочих нагрузок на персональных компьютерах (ПК) и серверах (более мощных станциях в центрах обработки данных).

Самые сильные вычислительные блоки смогла создать компания Intel, благодаря чему быстро заполучила монополию на этом рынке. К наступлению 2017 года её доля составляет 80%, а годовой доход измеряется 60 миллиардами долларов.

Но грядут перемены. Теперь архитектура цифровых вычислений фрагментируется. Последствия для полупроводниковой промышленности и для Intel, как доминанта отрасли, будут весьма существенными.

Разрушение идеалов Intel

Однополярный мир Intel пустил трещину. В 2017 году традиционные CPU больше не эволюционируют так быстро, чтобы справиться с искусственным интеллектом и его способностью к самообучению. Google и Microsoft вместе с иными операторами масштабных дата-центров отныне выбирают другие разработки.

На этом фоне мировая арена чипмейкеров восславляет следующего чемпиона — NVIDIA. Она освоила искусственный интеллект, самоуправляемые автомобили, «думающих» роботов, смарт-системы менеджмента городов и домохозяйств. Доход компании вырос на 55% до 2.2 миллиардов долларов. За последние 12 месяцев стоимость её акций увеличилась в 4 раза.

Феномен NVIDIA

Современные графические чипы (GPU) от NVIDIA построены на 3584-ядерной структуре. К примеру, у Intel самое большое число оных — 28. И то, исключительно на серверных модификациях «камня». Все задачи в GPU выполняются параллельно, когда как CPU исполняет их последовательно на нескольких мощных ядрах.

Случайным образом во время финансового кризиса компания NVIDIA обнаружила, что хедж-фонды и исследовательские институты используют подобные чипы собственной разработки для совершенно необычных направлений, как, например, инвестиционные прогнозы или климатические модели.

Тогда NVIDIA разработала язык кодирования CUDA — он позволяет программировать многоядерные GPU для выполнения не только игровых задач. Наступило время, когда облачные вычисления, большие массивы данных и искусственный интеллект уже не могли обходиться без NVIDIA и CUDA.

GPU — не единственное, что «топит» CPU

Сегодня каждая крупная корпорация с онлайн-сервисами использует графические процессоры NVIDIA. CUDA задействован в медицинских исследованиях и синтезаторах речи. Искусственный интеллект на порядок эффективнее трудится без традиционных процессоров.

GPU — лишь один из специализированных процессоров, что изменяют традиционный уклад с CPU. Такие корпорации, как Google стремятся балансировать между факторами гибкости, скорости и стоимости. Поэтому становится актуальным применение гибридных чипов, смешивая достоинства различных модификаций.

Появились структуры ASIC, FPGA и другие. Однако Intel не собирается уходить из своей ниши, продолжая увеличивать мощность своих CPU. Вряд ли они совсем перестанут быть востребованными. Но доминирующую позицию на процессорном рынке из-за стремительного развития специализированных чипов компания Intel, скорее всего, уже теряет навсегда.