В дата-центрах используются специализированные вычислительные ускорители, которые, в отличие от универсальных процессоров, ориентированы на определенные приложения. Однако они позволяют достичь принципиально нового уровня производительности. Без подобных вычислительных ускорителей сегодня не может обойтись ни один суперкомпьютер. Например, та же NVIDIA может похвастаться значительным ростом продаж в сегменте дата-центров. Для сегмента сетевых решений Intel предлагает собственные чипы Stratix 10 FPGA, Google производит собственные ускорители, а GPU уже прочно заняли позицию универсальных вычислительных ускорителей. Также и высокий спрос на HBM2 для подобных ускорителей (до 48 GB) привел к дефициту на рынке скоростной памяти.
Xilinx инвестировала порядка одного миллиарда долларов США в следующее поколение ускорителей. Чипы для платформы Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP) получат больший набор функций по сравнению с обычными FPGA, что позволит Xilinx адаптировать ускорители под будущие требования машинного обучения и анализа данных.
Процессоры разрабатываются под кодовым названием Everest, они будут выпускаться по 7-нм техпроцессу. Производитель ожидает выход первой пробной партии чипов уже в этом году. Обратите внимание на сложность кристалла: он будет содержать 50 млрд. транзисторов. На тех же GPU NVIDIA GV100 для видеокарт Titan V (тест) и ускорителей Tesla V100 используется всего 21,1 млрд. транзисторов. По информации Xilinx, данное поколение будет в 20 раз быстрее нынешнего в виде Virtex VU9P.
Пока подробной информации о чипах нет. Скорее всего, они будут изготавливаться в виде многочипового модуля MCM, состоящего из нескольких кристаллов. Собственно, если Xilinx считает транзисторы для всех кристаллов в MCM, то это объясняет их значительное количество. Впрочем, та же NVIDIA для своих GPU GV100 подразумевает 21,1 млрд. транзисторов без учета памяти.
Дизайн чипа будет гибким, что позволит оптимизировать его под сферу применения. Это касается не только вычислительной производительности, но и памяти. Если пропускная способность памяти не принципиальна, то может использоваться DDR4. Внутри MCM Xilinx использует интерконнект с когерентностью кэша, пропускная способность не указана.
Финальные процессоры выйдут на рынок не раньше 2019 года. К тому времени будут готовы и производственные мощности 7 нм. AMD также планирует выпустить пробные партии процессоров Zen 2 и GPU Vega по 7-нм техпроцессу к концу этого года.