La coopetencia entre ARM e Intel

A pesar de ser estar inmersas en una competencia de larga data, las dos empresas establecieron vínculos para ayudarse mutuamente a crecer en áreas en las que necesitan impulso: Intel en tecnología móvil, y ARM en infraestructura de fabricación.

Durante la edición 2017 del evento ARM Tech Con, el diseñador británico de chips compartió gran cantidad de detalles. El evento se llevó a cabo en la localidad de Santa Clara, California, donde Intel juega de local. No es casual el hecho de que ARM haya elegido esa ubicación para llevar a cabo su evento, puesto que en los anuncios que tuvieron lugar en dicho evento se resaltó el fortalecimiento de los lazos entre ambas compañías.

CORTEX DE 22 NM

El primero de los anuncios emitidos en la Tech Con fue acerca de las intenciones de ARM de diseñar chips específicamente para el nodo FinFET de 22 nanómetros (nm) de Intel. El foco de esta iniciativa es el Cortex A55, previsto para alcanzar una frecuencia de 2,35 GHz o un consumo de 0,45 V en teléfonos de gama media. Intel asegura que su nodo de 22 nm ofrecerá a los chips de ARM 100 veces menos desperdicio de energía, 30 por ciento de aumento en performance y una reducción del 20 por ciento en tamaño en comparación con el nodo de 28 nm.

La mayor novedad la trajo el anuncio en relación a la tecnología de 10 nm, la cual abrirá nuevas oportunidades para el mundo de los teléfonos. Intel y ARM ya están colaborando en el diseño de un chip prototipo de 10 nm, el cual incluirá tecnología Cortex A de próxima generación. Se prevé que dicho diseño esté disponible antes de que termine este año.

El futuro chip de 10 nm correrá a una velocidad de 3,5 GHz consumiendo 0,5 V, con una relación de 0,25 mW/MHz. En comparación, el chip Snapdragon 820 Kryo consume aproximadamente 2 W, con lo cual el nuevo chip de ARM podría redefinir las reglas del juego en el escenario de chips móviles de muy bajo consumo.

El trabajo de ARM e Intel representa un importante desarrollo que promete empujar los límites actuales de performance de la tecnología Cortex. La tecnología de Intel de 10 nm es capaz de albergar aproximadamente 100 millones de transistores. En comparación, las tecnologías de Samsung y de TSMC contienen 51,6 y 48 millones de transistores, respectivamente.

VIDA DESPUÉS DE CMOS

La conferencia anual de ARM estuvo salpicada con novedades del mundo de los semiconductores, que fueron desde charlas con los principales fabricantes de chips por contrato hasta demos de diversos SoCs de los clientes de la empresa.

El asociado de ARM Greg Yeric señaló durante el evento que los semiconductores se encuentran en medio de una transición histórica, lo cual trae tanto buenas como malas noticias.

Según Yeric, el fin de el tradicional escalamiento de los semiconductores llegará en un plazo de entre 6 y 8 años con una tecnología de fabricación de 2 nm hecha posible mediante litografía ultravioleta extrema. Antes de que eso suceda, la memoria DRAM tal como la conocemos se topará con una pared, lo que significa que habrá un importante desafío por resolver. Por el otro lado, se presenta un interesante prospecto de investigación en packaging y en materiales.

“Sabemos que un gran cambio se avecina”, declaró Yeric. “Tenemos muchas opciones y sabemos que hay cosas extrañas por delante a las que tal vez debamos saltar; entre ellas, muchas nuevas tecnologías que no tienen el aspecto de MOSFETs o de computadoras de Von Neumann”.

Según el vocero de ARM, en el futuro no muy distante, los dispositivos podrían adoptar hasta cuatro técnicas de fabricación en 3D, apilando de todo desde paquetes y sustratos hasta transistores. Esta aproximación, sin embargo, “va más allá de nuestras herramientas de diseño normales”, agregó Yeric.

Para el largo plazo, una camada de nuevos materiales promete cambios aún más grandes, opinó Yeric, señalando una lista de más de una docena de materiales que llegaron a las noticias en los últimos meses. Entre las novedades se destacan avances en semiconductores 2D basados en novedosos comportamientos electrónicos.

“Todas estas nuevas técnicas nos llevarán a los creadores de chips fuera de nuestras zonas de confort, y ninguna está lista para el debut. Pero hay tanta actividad en tantas áreas que se nos abre una oportunidad más grande de lo que imaginamos”, concluyó el asociado de ARM.

TERRITORIOS INEXPLORADOS

Entre las novedades anunciadas por ARM se destacó la creación de un nuevo grupo dentro de la empresa dedicado exclusivamente al aprendizaje de máquina. Este grupo se dedicará a crear núcleos aceleradores, bloques para sus núcleos de CPU y GPU y el software que lo una a todo para componer soluciones destinadas al procesamiento de inteligencia artificial (IA).

Los analistas de la industria consideran que ARM podría estar tres años por detrás de rivales tales como Cadence, Ceva y Synopsys, empresas que desde hace tiempo ofrecen diseños de chips de bajo consumo para procesamiento de redes neuronales. Pero ARM argumenta que los mercados emergentes de IA todavía están en una etapa temprana, en la que el software está evolucionando rápidamente y muchas tareas de IA aún corren sobre núcleos existentes.

La empresa por ahora no da detalles de los productos en los que está trabajando. “Está claro que haremos aprendizaje de máquina en CPUs, GPUs y núcleos de propósito específico”, declaró Jem Davies, asociado de ARM conocido por llevar una década trabajando en los bloques de medios de la empresa. “Pero aún no estamos anunciando nada”.

Mike Demler, analista de la consultora Linley Group, opina que ARM aún está lejos de empresas como Cadence, Ceva y Synopsys. “Cada una de estas compañías ofrece distintas formas de aproximarse al aprendizaje de máquina”, señaló el analista.

Demler mencionó también los esfuerzos que las empresas tradicionales de chips están haciendo en el terreno de IA, destacando que Nvidia agregó recientemente arrays de multiplicación-acumulación a su GPU Xavier (una supercomputadora en un chip diseñada para vehículos autónomos, presentada el año pasado), mientras que Intel divulgó una hoja de ruta basada en la tecnología que adquirió de Nervana para entrenamiento de redes neuronales y de Movidius para trabajos de inferencia. Además de estas grandes compañías, al menos una docena de startups del negocio de semiconductores han surgido en los últimos meses para explotar el filón de IA.

El grupo de aprendizaje de máquina fue lo más destacado de una reciente reestructuración corporativa de ARM en la que nuevas unidades de negocio formaron una matriz con los equipos centrales de ingeniería, tal como lo señaló Mike Muller, tecnólogo en jefe de la empresa. “Aprendizaje de máquina fue lo principal que extrajimos como un grupo de tecnología separado. Corta a lo largo de todas estas líneas de negocio de alguna manera, y supimos que no lo queríamos inmerso en el pool de ingeniería que se divide entre los núcleos de GPU -M y -A. Hay suficiente para hacer en aprendizaje de máquina como para que se justifique formar un grupo específico”, aclaró Muller.

Con la ayuda de Intel, ARM podría pisar el acelerador para ponerse a tiro con las competidoras que ya han andado un buen trecho en el camino del aprendizaje de máquina. Para Intel, por su parte, se abre la oportunidad para retornar al mundo de los smartphones y tablets. La estrategia del gigante de los chips prevé dejar de depender de los ingresos de chips para PC, apuntando a otros objetivos de mayor crecimiento y rentabilidad. Entre estos objetivos están los sensores, wearables, IoT (Internet de las Cosas) y otros prometedores segmentos.

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Gustavo Dumortier

Gustavo Dumortier

Analista en Computación y periodista especializado en informática. Trabajó en diversas publicaciones de tecnología y negocios y es autor de libros sobre algoritmos y programación. Actualmente es socio de la consultora argentina MasterSoft, en la que se desempeña como analista funcional.

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