Актуальні теми
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Думки про NVIDIA Rubin та AMD MI455X
Давайте порівняємо Rubin від Nvidia та AMD MI455X, обидва представлені сьогодні.
Починаючи з Rubin, він використовує конфігурацію HBM4 з 8 стеків. Він має пропускну здатність пам'яті 22 ТБ/с, використовуючи пам'ять із Fmax на контакт близько 10,7 Гбіт/с.
З іншого боку, MI455X обирає 12-стекову систему HBM4. Однак він забезпечує пропускну здатність 19,6 ТБ/с, використовуючи пам'ять з Fmax на кожен контакт приблизно 6,4 Гбіт/с.
Враховуючи, що поточний стандарт JEDEC для HBM4 становить 8 Гбіт/с, різниця вражаюча: Рубін використовує топовий HBM4, а MI455X, здається, покладається на HBM4, який нижчий за стандартні характеристики.
Це підкреслює суттєву відмінність у корпоративній стратегії: використання компонентів найвищого рівня проти потужності грубого примусу.
AMD, ймовірно, обрала цей підхід, оскільки забезпечити максимальний обсяг HBM4 для них складно. Однак ця стратегія несе два суттєві ризики.
По-перше, наслідки вартості та доходності. Встановлення більшої кількості HBM-стеків вимагає більшої площі інтерпозера, що безпосередньо підвищує вартість одиниці. Крім того, більший розмір неминуче знижує вихід для 2.5D-пакувальної збірки. Іншими словами, стратегія використання більшої кількості одиниць HBM4 нижчих характеристик може парадоксально виявитися дорожчою, ніж стратегія Nvidia щодо меншої кількості високотехнологічних HBM4.
По-друге, вплив під час нестачі пам'яті. Такий підхід посилює вузькі місця в ланцюгах постачання. Конфігурація з 12 стеками споживає на 50% більше HBM-чиплетів/стеків на один GPU порівняно з 8-стековим дизайном. Чим щільніше глобальне постачання HBM4, тим більше обсяг поставок AMD обмежується доступністю пам'яті.
Звісно, на ранніх етапах, коли врожайність високоспецифікованих HBM4 низька, це не є великою проблемою — низька врожайність для частин з верхнього контейнера природно призводить до великої кількості пропозиції з нижчих контейнерів.
Але що відбувається, коли крива навчання доходності покращується? Зі зростанням доходності високоспецифікованих HBM4 постачальники матимуть більше стимулів розподіляти пластини на чипи з вищою маржею, призначені для Nvidia. Це ускладнює AMD закуповувати великі обсяги низькопродуктивних HBM4 за низькими цінами. Крім того, завдяки успішним результатам Samsung у сфері HBM4, AMD не зможе купувати запаси за «розпродажем» цінами, як це було під час циклу HBM3E.
Зрештою, AMD стикається з більш невигідною структурою витрат на рівні чипа порівняно з Rubin від Nvidia.
Найкращі
Рейтинг
Вибране
