par 
Nvidia forme une nouvelle unité commerciale qui concevra des processeurs personnalisés pour un large éventail d'applications, y compris, mais sans s'y limiter, les processeurs d'intelligence artificielle (IA), rapporte Reuters citant neuf sources. La liste des clients potentiels comprend des constructeurs automobiles, de grands fournisseurs de services cloud (CSP) et des entreprises de télécommunications. L'unité de puces sur mesure aidera Nvidia à développer ses activités à l'avenir.
La nouvelle unité dirigée par la vice-présidente Dina McKinney (qui était auparavant responsable des microarchitectures de processeurs de la série Cat d'AMD, de certaines conceptions de GPU Adreno de Qualcomm et des processeurs d'infrastructure de Marvell) est conçue pour répondre aux besoins de l'automobile, des consoles, des centres de données, des télécommunications. , et d'autres applications susceptibles de tirer parti du silicium personnalisé. Nvidia n'a pas confirmé l'existence de la nouvelle business unit, mais le profil de McKinney sur LinkedIn indique qu'en tant que vice-président de Silicon Engineering, elle est en charge de le silicium destiné au « cloud, à la 5G, aux jeux et à l'automobile », ce qui suggère la nature diversifiée de son travail.
Alors que tous les principaux CSP utilisent les processeurs A100 et H00 de Nvidia pour les charges de travail d'IA et de calcul haute performance (HPC), nombre d'entre eux, notamment Amazon Web Services, Google et Microsoft, déploient également leurs propres processeurs personnalisés pour l'IA et les besoins généraux. Cela leur permet d'optimiser les coûts (pas besoin de payer un supplément à Nvidia), d'adapter les capacités de leurs centres de données et d'optimiser les performances et la consommation d'énergie, économisant ainsi d'importantes sommes d'argent. De plus, étant en charge de la conception du silicium, ces entreprises peuvent ajouter rapidement des fonctionnalités personnalisées (telles que de nouveaux formats de données) à leurs puces et protéger leur propriété intellectuelle. En conséquence, pour certaines charges de travail, les GPU AI et HPC de Nvidia sont irremplaçables ; de nombreuses charges de travail sont déployées sur du matériel exécutant du silicium personnalisé. La tendance vers le silicium personnalisé est étendue et le marché connaît une croissance rapide, obligeant essentiellement les CSP à manger le déjeuner de Nvidia.
Le rapport indique que Nvidia a engagé des discussions préliminaires avec des géants de la technologie, notamment Amazon, Meta, Microsoft, Google et OpenAI, pour explorer les opportunités de création de puces personnalisées, signalant une orientation élargie au-delà des offres traditionnelles de centres de données disponibles dans le commerce.
Nvidia réussit particulièrement bien à répondre aux besoins des applications d'IA avec ses processeurs A100 et H100 disponibles dans le commerce et leurs variantes (par exemple, A800, H800, H20 DGX, etc.), ainsi que les processeurs graphiques de la série RTX pour les PC clients. et les centres de données. Les produits de connectivité et de mise en réseau Mellanox de la société sont également très demandés par les fournisseurs de services cloud.
Mais en ce qui concerne le marché automobile, les ventes des solutions Nvidia pour les applications automobiles sont à la traîne par rapport à ses solutions rentables de centre de données, de jeux et de visualisation professionnelle. Dans une certaine mesure, cela est dû au fait que de nombreux constructeurs automobiles envisagent également du silicium personnalisé pour alimenter leurs véhicules définis par logiciel, et même si la plate-forme Nvidia Drive est en avance sur de nombreux développements, au moins certains producteurs de véhicules préféreraient avoir leur propre plate-forme hautement personnalisée. plutôt pour des raisons de coût, de concurrence et de contrôle IP.
Cette approche ouvre non seulement de nouvelles voies à Nvidia, mais la met également en concurrence directe avec d'autres concepteurs de puces personnalisées comme AMD, Alchip, Broadcom, Marvell Technology et Sondrel. Bien que ces sociétés aient beaucoup d’expérience, Nvidia dispose de nombreuses technologies IP hautement compétitives, notamment des technologies de processeur, de GPU, d’IA, de HPC, de réseau et de traitement de capteurs qui sont déjà compétitives. La vente de certaines de ces adresses IP dans des packages personnalisés pourrait améliorer considérablement le marché adressable total (TAM) de Nvidia et éventuellement augmenter ses revenus.
