Publié le 24 septembre 2019, modifié le 23 juin 2020.
Par La Rédaction

Processeur de smartphone, guerre pour la vitesse sur fond de silicium

Publié le 24 septembre 2019, modifié le 23 juin 2020.
Par La Rédaction

Globalement, les smartphones dans notre poche représentent une mine d'or de puissance de traitement inexploitée.

Gordon Moore, le cofondateur d’Intel, avait prédit dans un article de 1965 que la puissance de traitement des puces informatiques doublerait tous les deux ans. Cette prédiction est restée stable au cours des années qui ont suivi et l’effet sur la puissance de calcul a été extraordinaire. Aujourd’hui, le smartphone dans votre poche a plus de puissance de calcul que toute la NASA quand il a mis les premiers hommes sur la lune en 1969.

Pour mettre les choses en perspective, un million de téléphones équivaudrait à une puissance de traitement équivalente à celle de l’un des 30 superordinateurs du monde. Il suffirait de 30 millions des 3.3 milliards de smartphones pour égaler la puissance de traitement des 30 superordinateurs du monde. Par exemple BOINC, une plate-forme open source permet aux chercheurs d’exploiter la puissance de traitement des ordinateurs et des smartphones Android du monde entier.

Accélération

Globalement, les smartphones dans notre poche représentent une mine d’or de puissance de traitement inexploitée. D’autant qu’on estime que si on consacré seulement 6 heures d’inactivité (par exemple, une nuit de sommeil) à des initiatives comme BOINC, CELA apporterait une énorme quantité de puissance de traitement en ligne.

L’offre de calcul dépend des performances du processeur et, comme nous atteignons les limites de la loi de Moore, si le secteur souhaite fournir une alimentation stable et abondante en puissance de calcul abordable, ils doivent réaliser des percées dans l’architecture du processeur. Un rapport publié en 2018 par OpenAI a révélé qu’au cours des sept dernières années, les besoins en calcul d’algorithmes d’IA de pointe ont doublé tous les 3,5 mois environ.

L’accélération matérielle peut accélérer l’exécution du réseau neuronal par des ordres de grandeur dans des cas d’utilisation tels que la classification d’images, la détection d’objets, la détection de visage et la reconnaissance de la parole.Cela peut ouvrir la voie à de nouveaux cas d’utilisation en temps réel qui ne seraient autrement pas possibles, tels que des améliorations de la vidéo en direct

APPLE

Cela fait plus de deux ans qu’Apple a commencé à fabriquer ses propres chipsets.

Les puces de la série A d’Apple, basées sur des jeux d’instructions ARM, ont toujours offert de bonnes performances pour l’iPhone. Mais une grande partie de cela était sans doute liée à l’optimisation logicielle plutôt qu’à la puissance brute au niveau du silicium. Ensuite, Apple a proposé le SoC A10 Fusion qui a renforcé les performances des puces en associant des cœurs hautes performances et des cœurs dédiés à la gestion de tâches nécessitant moins de calculs et contribuant ainsi à prolonger la durée de vie de la batterie.

les téléphones Android ont commencé à proposer des puces prenant en charge des composants alimentant l’intelligence artificielle, comme les puces Snapdragon de Qualcomm avec le moteur AI de la société, Apple avait besoin d’un SoC doté de capacités d’IA.

L’A11 Bionic a non seulement amélioré les performances du processeur, mais a également lancé le “Neural Engine” de Cupertino, une partie dédiée de la puce conçue pour alimenter des fonctions intelligentes de réalité augmentée, telles qu’Animoji d’Apple, et des outils de traitement d’image intelligents, tels que Face ID. L’A11 Bionic est apparu dans l’iPhone X et a ensuite été suivi par l’A12 Bionic dans l’iPhone Xs. Les nouveaux iPhones sont livrés avec la Bionic A13. C’est une puce assez semblable à l’A12, mais pour faire court, c’est plus de puissance de calcul pour une consommation d’énergie moindre ! (Apple a réussi à extraire davantage de performances de cette puce, avec une hausse de 20% des performances sur les cœurs hautes performances et d’efficacité, ainsi qu’un coup de pouce de 20% pour la partie graphique. Le moteur neural a également été améliorer de 20% pour ces performances.

La puce Bionic A13 intègre également une fonction de traitement d’image connue sous le nom de Deep Fusion, qui utilise l’apprentissage automatique pour améliorer la photographie en lumière faible à moyenne.

Cette performance supplémentaire du processeur graphique et du processeur ne sera utile que si les développeurs l’utilisent. Dans son écosystème, Apple et les développeurs ont la possibilité d’exploiter le moteur Neural Engine pour ajouter davantage de connaissances accélérées au matériel dans les fonctionnalités logicielles et les applications.

Comparaisons des différents processeurs du marché (2019/2020)

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QUALCOMM

Qualcomm devrait dévoiler son produit phare Snapdragon 865 qui remplace et améliore le Snapdragon 855+ qui devrait offrir une amélioration de 15% des capacités graphiques (Mobile Platform). Les téléphones 5G actuels utilisant le Snapdragon 855 et d’autres processeurs utilisent simplement un modem 5G séparé, tandis que l’option Kirin est une puce entièrement intégrée. Il y a de grande chance que l’annonce aujourd’hui du Snapdragon 855+ intègre les deux ! Douze fabricants travaillent sur des appareils 5G qui seront équipés de la plate-forme mobile intégrée Snapdragon 7 Series 5G. Ces sociétés comprennent Oppo, Realme, Redmi, Vivo, Motorola, HMD Global (titulaire de licence Nokia) et LG Electronics. Le Qualcomm Snapdragon 865 aura une structure de 7 nm, c’est-à-dire qu’il aura une taille très petite, ceci afin d’avoir un plus grand nombre de transistors.

Les vidéos ci-dessous montre une application créée par Qualcomm à des fins de test interne uniquement, qui met en évidence l’analyse comparative de l’IA sur la plate-forme mobile Qualcomm.

HUAWEI

Huawei pense que l’informatique artificielle d’ici cinq ans comptera pour plus de 80% de la puissance de calcul utilisée dans le monde. L’approche du géant est intéressante, créer un écosystème ouvert et diriger l’IA mobile dans le monde – il ne vendrait pas ses processeurs directement aux clients mais les rendrait disponibles sous la forme de services dans le cloud. Ses partenaires y accéderaient également en tant que composants, afin que ceux-ci puissent être intégrés dans leurs propres produits dans le cadre d’une solution plus large. Son logiciel, lui aussi, serait à code source ouvert, y compris les systèmes d’exploitation serveur, les bases de données et les infrastructures de développement d’intelligence artificielle.

Le chipset Kirin 990 est le premier SoC mobile composé de 10,3 milliards de transistors ! Beaucoup de puissance, ce chipset est le premier SoC 5G à fréquence complète à prendre en charge les architectures autonomes et non autonomes, ainsi que les bandes de fréquences complètes TDD / FDD. La structure centrale optimise les applications à très faible consommation d’énergie et exploite la puissance de calcul intelligente apportée par l’architecture NPU.

La photographie, la vidéo, le gaming est une partie prédominante des smartphones haut de gamme. Les chipsets offrent le traitement et le rendu pour une qualité cinématique très élevée avec l’IA qui permet de calculer les meilleurs expositions et couleurs !

SAMSUNG

Exynos 980, La puce utilise la technologie avancée de traitement FinFET de 8 nanomètres (nm) et est le premier processeur mobile de Samsung à intelligence artificielle (AI) avec un modem 5G intégré. Elle va permettre aux smartphones d’être plus minces, ce qui est un enjeux sérieux pour les constructeurs. Dans les bonnes conditions et avec une excellente réception 5G, la puce sera en mesure de télécharger 2,55 gigabits de données toutes les secondes.

FANG

les «FANG» (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google) ont transformer de nombreux secteurs, leur avancée dans les semi-conducteurs semble être une fatalité, ce n’est qu’une question de temps. De nombreux secteurs en sont la cible, par exemple NHS, le service de santé national du Royaume-Uni, a annoncé sa collaboration avec Amazon pour fournir des informations «fiables» sur la santé grâce à la technologie d’assistance vocale, en d’autres termes via Alexa. Il a précisé que d’ici 2020, la moitié des recherches devrait se faire au moyen de la technologie à assistance vocale. Il y a donc de grande chance que les FANG vont développer leurs propres puces.

La plupart des puces développées par les FANG sont actuellement motivées par la nécessité de traiter des volumes de données extrêmement importants pour intégrer des accélérateurs d’intelligence artificielle (IA), et par la nécessité de disposer de leurs propres architectures spécifiques pour améliorer leurs capacités d’apprentissage approfondies dans silicium. Ils sont tous intéressés par le silicium personnalisé, car la personnalisation est le seul moyen d’obtenir les performances dont ils ont besoin, Apple et Huawei l’ont bien compris.

La participation des FANG dans les semi-conducteurs devrait provenir à la fois du recrutement dans leurs propres équipes (comme Facebook) et d’acquisitions. Apple et le rachat de l’activité de la puce de modem d’Intel pour 1 milliard de dollars. Cela répond non seulement aux besoins d’Apple, mais aide également Intel à se départir d’une unité commerciale qui n’a pas connu le succès. Auparavant, Apple avait également racheté l’activité de gestion de l’énergie de Dialog Semiconductor pour 600 millions de dollars l’année dernière, ainsi que l’acquisition de capteurs multi-contact Fogale Sensation pour 100 millions d’euros il y a quatre ans.

Nous pourrions assister à une consolidation de l’industrie des puces, avec moins de joueurs de petite et moyenne taille acquis par les FANG. Les grands acteurs auront toujours un rôle dans la mesure où ils essaieront de devenir des écosystèmes plutôt que de simples fabricants de puces.

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