– China pretende produzir próprios chips para IA
– Esta é uma forma de contornar as sanções dos EUA
– Intuito é conquistar tecnologia de empilhamento 3D
A indústria chinesa de semicondutores está adotando uma abordagem inovadora. A fim de contornar as restrições de exportação impostas pelos Estados Unidos. Que, ultimamente, limitam o acesso do país a chips de Inteligência Artificial (IA) de ponta, como os da Nvidia.
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Segundo Wei Shaojun, vice-presidente da Associação da Indústria de Semicondutores da China, chips fabricados em nodes de 14 nm, e de 4 nm, os utilizados nas GPUs de IA atuais da Nvidia, poderiam alcançar um desempenho comparável.
A estratégia emergente foca no empilhamento de chips (chip stacking) e na computação near-memory para extrair o máximo de desempenho de nós de fabricação mais maduros. A chave para isso seria o emparelhamento desses chips com memória DRAM de 18 nm usando a tecnologia de ligação híbrida 3D (3D hybrid bonding).
O Poder do Empilhamento 3D e da Computação Near-Memory
A tecnologia de empilhamento 3D, especialmente a ligação híbrida (hybrid bonding), permite que múltiplos chips (como um chip lógico e um chip de memória) sejam empilhados verticalmente e interconectados com altíssima densidade. Desse modo, essa abordagem é crucial para a estratégia chinesa por dois motivos principais:
- Redução da Latência e Aumento da Eficiência: A computação near-memory coloca os elementos de processamento diretamente ao lado da memória. Isso reduz drasticamente a distância que os dados precisam percorrer. O que, por sua vez, melhora a eficiência energética e a velocidade de processamento, por fim, compensando as desvantagens de usar nós de litografia mais antigos.
- Contorno das Sanções: Foca em tecnologias de empacotamento avançado e em nós de fabricação que não estão sob as restrições mais rigorosas dos EUA, é, portanto, o modo que a China pode utilizar para produzir hardware de IA de alto desempenho.
O Desafio da Dependência de Software
Apesar de ter potencial de empilhamento 3D para fechar a lacuna de hardware, o ecossistema global de IA ainda é dominado pela Nvidia, principalmente devido à sua plataforma de software CUDA. Wei Shaojun destacou que a China enfrenta uma “dependência tripla” que abrange modelos, arquiteturas e ferramentas de desenvolvimento, todas fortemente ligadas ao hardware e software da Nvidia.
No entanto, alternativas domésticas estão surgindo. Pois, empresas chinesas estão desenvolvendo ASICs (Application-Specific Integrated Circuits), como o acelerador TPU customizado da startup Zhonghao Xinying, que alega um desempenho de até 1,5x o da antiga GPU A100 da Nvidia.
Embora as GPUs da Nvidia e AMD provavelmente permaneçam a escolha principal para o treinamento de modelos de IA devido à sua versatilidade. Esses ASICs chineses podem oferecer uma alternativa viável para empresas que buscam diversificar sua infraestrutura de IA ou que enfrentam escassez de GPUs.
