Silício personalizado: O futuro da computação em nuvem

O futuro da computação em nuvem está cada vez mais focado no desenvolvimento de silício personalizado por parte dos principais provedores de nuvem. Eles buscam otimizar o desempenho, a eficiência e a economia de custos em seus data centers conforme essas instalações crescem em tamanho e complexidade. Esses chips personalizados são usados em uma variedade de áreas, incluindo computação geral, redes, armazenamento e treinamento de IA.

Provedores como AWS, Google, Alibaba e outros estão liderando esse movimento, com a AWS tendo um papel central em seu desenvolvimento de chips, como o Graviton. Essa tendência se estende às unidades de processamento de dados (DPU) e smartNICs, com quase todos os principais provedores de nuvem e hiperescaladores desenvolvendo NICs personalizados para seus servidores, visando otimizar o gerenciamento de processos de entrada e saída. No entanto, a maioria desses chips é usada internamente ou é invisível para os clientes.

Embora o silício personalizado esteja se tornando mais comum, não se espera que substitua completamente os chips comerciais de fabricantes como Intel, AMD e Nvidia. Essas empresas ainda têm um papel importante, especialmente devido aos ecossistemas de software robustos em torno de suas soluções.

Leia mais: 10 erros que podem prejudicar a inovação em TI

Baron Fung, Analista da Dell’Oro, explicou ao The Register que, para que o desenvolvimento de silício personalizado, como os processadores gerais ou chips de machine learning, faça sentido economicamente, é necessário atingir uma escala significativa. Ele identifica esse ponto de viragem em cerca de um milhão de unidades por ano, especialmente para equipamentos de uso geral, como CPUs e NICs.

No entanto, Fung observa que, em casos de produtos de nicho, os provedores de nuvem podem ser motivados por outras considerações, como cadeias de suprimentos e a necessidade de diversificação de hardware. Ele sugere que o silício personalizado permite aos provedores de nuvem reduzir a dependência de fornecedores únicos, como a Nvidia, em mercados onde essa dependência é significativa.

Neste contexto, não é surpreendente que os provedores de nuvem estejam adquirindo grandes quantidades de GPUs A100 e H100 da Nvidia. A Google, por exemplo, planeja implementar cerca de 6.569 GPUs H100 para alimentar seu supercomputador de IA A3. A Microsoft também está implantando dezenas de milhares de GPUs Nvidia A100 e H100 para seus serviços de IA, enquanto o Meta usa 16.000 Nvidia A100s em seu centro de pesquisa de IA e está adquirindo grandes quantidades de H100s para sua plataforma de servidor Grand Teton, de acordo com apuração do The Register.

Futuro do silício personalizado

Fung acredita que, no futuro, o desenvolvimento de silício em nuvem continuará a ser impulsionado por fatores como restrições de energia e espaço, demanda por IA e questões geopolíticas. Grandes players, como os principais hiperescaladores, provavelmente liderarão o desenvolvimento de aceleradores de IA, enquanto os players menores podem optar por usar silício comercial.

Para ele, os CPUs Graviton da AWS não deverão enfrentar muita concorrência de outros provedores nos EUA, devido a alternativas disponíveis no mercado, como CPUs Arm da Ampere, entre outras. No entanto, na China, a pressão geopolítica está impulsionando o desenvolvimento de CPUs Arm personalizados, como o exemplo da Alibaba Cloud, que planeja migrar parte de seus sistemas para o processador Yitian 710, com recursos impressionantes, incluindo 128 núcleos Armv9, alta velocidade de clock e suporte para tecnologias avançadas.

Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!

*Com informações do The Register