In the ever-evolving world of processor architectures, the showdown between RISC-V and ARM sparks fervent competition. With their distinct histories, these two giants are redefining computing power and igniting discussions on openness, customization, and innovation in microprocessors.

Introduction

RISC-V and ARM are two processor architectures that have gained significant attention in recent years. RISC-V is an open-source Instruction Set Architecture (ISA) based on the Reduced Instruction Set Computing (RISC) principles, while ARM is a proprietary ISA that has become the dominant choice for embedded systems and mobile devices due to its longstanding presence in the market, as well as years of trust and expertise cultivated resulting in widespread reputation. 

Comparing these two architectures is essential for understanding their strengths and weaknesses, as well as their potential impact on the future of computing. In this article, we will delve into the history, architectural features, performance, power efficiency, ecosystem, licensing models, use cases, and future prospects of both RISC-V and ARM. By providing a comprehensive comparison, we aim to equip readers with the knowledge necessary to make informed decisions about which architecture best suits their needs and to understand the implications of the ongoing competition between these two processor architectures.

What is an ISA (Instruction Set Architecture)?

At the heart of every processor's functioning lies its Instruction Set Architecture (ISA), a blueprint that outlines the set of instructions a processor can understand and execute. It serves as a fundamental bridge between hardware and software, shaping the capabilities and performance of a processor. The choice of ISA influences how software is developed, and it has a lasting impact on a processor's efficiency, compatibility, and flexibility. 

ISAs can be broadly categorized into two types: Open and Closed. Closed ISAs, like ARM, are proprietary and tightly controlled by specific companies (Arm Holdings here), offering established reliability and compatibility but limiting customization. On the other hand, open ISAs, exemplified by RISC-V, are community-driven and provide greater flexibility for customization, fostering innovation and adaptation to specific needs.

The ongoing debate between RISC-V and ARM revolves around the distinct ISAs they embody, each offering unique strengths and approaches to cater to the evolving landscape of computing needs.

RISC-V vs ARM: Background and History

RISC-V

RISC-V based SiFive's HighFove 1 Processor. Credits: Wikimedia

The landscape of computer architecture has been marked by significant developments over the years. Historically dominated by the x86 architecture, which propelled giants like Intel, a new chapter in the story began with the emergence of ARM. Initially focused on creating energy-efficient processors for mobile devices, ARM's success encouraged a shift towards Reduced Instruction Set Computing (RISC) architectures. 

While ARM had indeed achieved success in the market, it was a proprietary architecture with licensing fees and limitations on customization. This proprietary nature hindered smaller players, startups, and researchers from fully participating in the development of advanced processors. RISC-V aimed to address these limitations by providing an open-source alternative. Thus, the motivation behind RISC-V's development emerged from a desire for greater openness, customization, and innovation in the realm of processor architectures. 

RISC-V has its origins in the Computer Science Division at the University of California, Berkeley. The project began in 2010 as a research endeavor led by professors Krste Asanović, David Patterson, and their team. 

The first RISC-V specifications were released in 2011, and the RISC-V International was established in 2015 to promote the adoption and standardization of the RISC-V ISA. The foundation has since grown to include over 200 members, including major technology companies such as Google, NVIDIA, and Western Digital. RISC-V has seen rapid adoption in various industries, with several companies developing and releasing RISC-V-based processors and systems-on-chip (SoCs).

One of the key milestones in RISC-V's history was the release of the RISC-V Privileged Architecture Specification in 2017, which defined the interface between the hardware and the operating system. This specification enabled the development of more sophisticated RISC-V processors and facilitated the porting of operating systems such as Linux to the RISC-V platform. 

Another significant milestone was the announcement of the first commercial RISC-V processor, the SiFive Freedom U540, in 2018. This processor demonstrated the viability of RISC-V for commercial applications and paved the way for further adoption of the architecture in the industry.

ARM

ARM, which stands for Advanced RISC Machine, has its roots in Acorn Computers, a British company that developed the Acorn RISC Machine architecture in the 1980s. The ARM architecture was initially designed for use in Acorn's personal computers, with a focus on power efficiency and simplicity. In 1990, Acorn Computers, Apple, and VLSI Technology formed a joint venture called Advanced RISC Machines Ltd., which later became ARM Holdings.

The first ARM processor, the ARM1, was introduced in 1985, and the ARM2 followed in 1986. These early processors were primarily used in Acorn's Archimedes line of computers. However, the ARM architecture gained widespread recognition when Apple chose the ARM610 processor for its Newton personal digital assistant (PDA) in 1993. This marked the beginning of ARM's dominance in the mobile and embedded systems market.

Over the years, ARM has developed multiple processor families, each targeting specific market segments and performance requirements. Some notable ARM processor families include the Cortex-A series for high-performance applications, the Cortex-R series for real-time systems, and the Cortex-M series for microcontrollers and low-power devices.

ARM's success can be attributed to its innovative licensing model, which allows semiconductor companies to license ARM's IP and customize it for their specific needs. This flexibility has enabled various companies, including industry giants like AMD, to design and manufacture ARM-based CPUs and GPUs optimized for different applications, ranging from energy-efficient mobile devices to high-performance servers. This has led to a vast ecosystem of ARM-based processors and devices, with over 180 billion ARM chips shipped to date. Around 30 Billion ARM chips are shipped every year.

The ARM architecture has become the de facto standard for mobile devices, IoT, and embedded systems, with major companies such as Apple, Samsung, and Qualcomm relying on ARM processors for their products.

RISC-V vs ARM: Architectural Overview

RISC-V

RISC-V Architecture Block Diagram. Credits: RoalogicThe RISC-V architecture is based on the RISC principles (as compared to CISC), which emphasize a small, simple, and efficient instruction set. 

The key architectural features of RISC-V include a load-store architecture, a fixed-length 32-bit instruction format, and a small number of general-purpose registers. RISC-V supports various integer instruction set extensions, such as RV32I (32-bit), RV64I (64-bit), and RV128I (128-bit), which define the base integer instruction set for different address space sizes.

RISC-V utilizes little-endian byte ordering within the memory system, implying that the smallest significant byte of multi-byte data is stored at the lowest memory address.

Below are a few unique features of RISC-V architecture:

1. Modularity & Extensibility: One of the defining characteristics of RISC-V is its modularity and extensibility. The ISA is designed to be easily extended with custom instructions and coprocessors, allowing for tailored implementations that meet specific application requirements. This flexibility is achieved through a modular design, where the base ISA can be combined with optional standard extensions, such as the M extension for integer multiplication and division, the A extension for atomic operations, and the F and D extensions for single- and double-precision floating-point arithmetic.
2. Compressed instruction set: Compared to ARM’s Thumb instruction set, RISC-V also supports a compressed instruction set extension called RV32C (or RV64C for 64-bit), which provides 16-bit compressed instructions that can be mixed with the standard 32-bit instructions. This feature helps reduce code size and improve energy efficiency, making RISC-V particularly suitable for embedded systems and low-power applications.
3. Privilege levels & Virtual Memory: Another important aspect of RISC-V's architecture is its support for privilege levels and virtual memory. The RISC-V Privileged Architecture Specification defines three privilege levels: machine mode (M-mode), supervisor mode (S-mode), and user mode (U-mode). These privilege levels provide a mechanism for isolating the operating system kernel, hypervisors, and user applications, ensuring system security and stability. RISC-V also supports a virtual memory system based on a multi-level page table scheme, enabling efficient memory management and protection.

ARM

ARM Architecture Block Diagram. Credits:https://commons.wikimedia.org/

ARM architecture is also based on RISC principles, with a focus on power efficiency and simplicity. 

The key architectural features of ARM include a load-store architecture, a mix of fixed-length 32-bit and variable-length Thumb instructions, and a large number of general-purpose registers. The memory system employs bi-endian byte-ordering, enabling an ARM processor or machine to seamlessly process and transmit data in both endian formats at the hardware level.

ARM processors are organized into several families, each targeting specific performance and power requirements. The most widely used ARM processor families are the Cortex-A, Cortex-R, and Cortex-M series. The Cortex-A series is designed for high-performance applications, such as smartphones, tablets, and servers. These processors support advanced features like out-of-order execution, superscalar pipelines, and hardware virtualization. The Cortex-R series is optimized for real-time systems, offering fast interrupt response times and deterministic behavior. These processors are commonly used in automotive, industrial, and safety-critical applications. The Cortex-M series is tailored for microcontrollers and low-power devices, with a focus on energy efficiency and ease of use.

1. Thumb Instruction Set: ARM processors typically implement the ARM and Thumb instruction sets, with the latter providing 16-bit compressed instructions for improved code density and energy efficiency. ARM introduced the Thumb instruction set as an optional 16-bit extension to the traditional 32-bit ARM instructions. This feature enables code size reduction while maintaining reasonable performance, making it suitable for memory-constrained devices like embedded systems.
2. Memory Management & Protection: ARM processors support various levels of memory management and protection, including a Memory Protection Unit (MPU) for simple systems and a Memory Management Unit (MMU) for more complex systems with virtual memory support. The ARMv8-A architecture, introduced in 2011, added support for 64-bit address spaces and introduced the AArch64 execution state, which provides a new 64-bit instruction set alongside the existing 32-bit ARM and Thumb instruction sets.
3. Optional Enhancements: In addition to the base ISA, ARM processors can include optional extensions, such as the NEON SIMD (Single Instruction, Multiple Data) extension for multimedia and signal processing tasks, and the Cryptography extension for hardware-accelerated encryption and decryption. These extensions enable ARM processors to efficiently handle a wide range of workloads while maintaining low power consumption and a small silicon footprint.

To conclude, RISC-V champions open-source flexibility and adaptability, attracting developers, researchers, and innovators seeking customizable solutions. In contrast, ARM stands as an industry giant with its proprietary prowess and well-established ecosystem, catering to diverse industries including mobile, embedded systems, and data centers.

RISC-V's modular approach offers customization possibilities, whereas ARM's specialized cores deliver targeted performance. Both architectures have strengths, making the conclusion a matter of context. RISC-V appeals to those prioritizing customization and open standards, while ARM's refined offerings cater to a broad spectrum of applications across different sectors.

RISC-V vs ARM: Performance

The comparison between RISC-V and ARM architectures is multi-faceted and involves a range of factors that influence performance. Let's explore a few of these while also comparing specific models like the P550 vs Cortex-A75 and BeagleV vs Raspberry Pi.

1. Core Generations and Progression: The P550 from SiFive is comparable to ARM's Cortex-A75, showcasing RISC-V's capabilities in line with an established ARM core. However, ARM's continuous progression has led to subsequent generations like A-76, A-77, A-78, Cortex-X1, and Cortex-X2, potentially placing the P550 behind ARM's latest models by several generations. ARM's consistent evolution gives them a performance edge.
2. Core Equivalents and Efficiency: The BeagleV's U74 core aligns with ARM's Cortex-A55 architecture, while Raspberry Pi incorporates the Cortex-A72, offering potential advantages in performance and cost-effectiveness. ARM's existing core choices provide established options for various performance levels.
3. Ecosystem and Industry Adoption: ARM's dominance in the industry stems from its extensive ecosystem, backed by a broad range of software and hardware support. Companies utilizing ARM processors can tap into a mature infrastructure that accelerates development and deployment.
4. Customization and Openness: RISC-V's modular and extensible architecture provides customization opportunities that ARM's proprietary architecture might lack. However, ARM's proven track record, stability, and established standards offer a solid foundation for performance optimization.
5. Catching Up and Future Prospects: To match ARM's performance standards, RISC-V proponents like SiFive need to continue advancing their core designs, closing the generation gap. ARM's steady progression necessitates sustained efforts from RISC-V to catch up in terms of performance and ecosystem maturity.

Let’s study a comparison between the products of the 2 competitors to get a better understanding. Consider the performance graph below:

As depicted in the illustration (check comparison graph on the link), ARM’s Cortex-A78 marginally outpaces the SiFive’s P670 (using RISC-V) in peak single-thread performance. Despite the Cortex-A78's supremacy in raw performance, the P670 boasts twice the compute density compared to it. Hence, SiFive's P670 processor yields comparable peak single-thread performance to Cortex-A78, considering its chip being physically half the size of its rival.

It's noteworthy that the Cortex-A78 was introduced in December 2020 through the Vivo X60 and X60 Pro, while the P670 was recently unveiled on November 1, 2022, indicating a nearly two-year disparity in research and development. ARM's latest processors now operate on the ARMv9 ISA, a substantial improvement over the Cortex-A78's ARMv8. Notably, ARMv9 processors offer around 30% higher performance and are 50% more energy-efficient.

In terms of pure performance, ARM processors maintain their lead. However, SiFive's P670, with its double compute density over Cortex-A78, positions RISC-V processors advantageously for wearable technologies that thrive on compact processors.

In the performance comparison between RISC-V and ARM, ARM's consistent iteration, comprehensive ecosystem, and wide range of options give it a notable performance advantage. However, RISC-V's modular nature and customization potential hold promise for specific use cases. The ongoing efforts of RISC-V proponents to narrow the performance gap will be a crucial factor in determining how well RISC-V can match ARM's established performance standards in the future.

RISC-V vs ARM: Power Efficiency

RISC-V

The comparison of power efficiency between RISC-V and ARM architecture unveils intriguing insights into their respective prowess in managing energy consumption. As both architectures embrace the Reduced Instruction Set Computing (RISC) philosophy, it's essential to delve into the concrete data and measurable factors that differentiate their power efficiency performance.

Power efficiency is a critical aspect of processor design, especially for embedded systems, IoT devices, and battery-powered applications. RISC-V's architecture emphasizes simplicity and modularity, which can contribute to improved power efficiency compared to more complex processor architectures. The RISC-V ISA allows for the implementation of processors with a small silicon footprint, reducing power consumption and enabling the design of energy-efficient devices.

Several features of the RISC-V architecture contribute to its power efficiency. The fixed-length 32-bit instruction format simplifies decoding and reduces control logic complexity, leading to lower power consumption. The optional RV32C (or RV64C) compressed instruction set extension provides 16-bit compressed instructions, which can help reduce code size and improve energy efficiency by reducing instruction fetch and decode power.

Furthermore, RISC-V's modular design allows for the implementation of custom extensions and hardware accelerators tailored to specific application requirements. This enables the development of processors that only include the necessary functionality, reducing power consumption by eliminating unused hardware features.

Examples of power-efficient RISC-V processors include the PULPino processor, which is designed for IoT and wearable devices, and the GreenWaves GAP8 processor, which targets energy-efficient AI and machine learning applications at the edge. The GAP8 processor features a cluster of eight RISC-V cores and a dedicated hardware accelerator for convolutional neural networks (CNNs), achieving a power efficiency of up to 200 GOPS/W (Giga Operations Per Second per Watt) for AI workloads.

ARM

Power efficiency has been a key focus of the ARM architecture since its inception, making it the preferred choice for many mobile and embedded applications. ARM processors are designed to deliver high performance with low power consumption, enabling the development of energy-efficient devices across a wide range of applications.

Several features of the ARM architecture contribute to its power efficiency. The use of a load-store architecture and a mix of fixed-length 32-bit and variable-length Thumb instructions simplifies decoding and reduces control logic complexity, leading to lower power consumption. Additionally, ARM processors often include power management features, such as dynamic voltage and frequency scaling (DVFS), which allows the processor to adjust its operating frequency and voltage based on workload requirements, further improving energy efficiency.

ARM's processor families, such as the Cortex-A, Cortex-R, and Cortex-M series, are designed with different power and performance targets in mind. For example, the Cortex-M series is optimized for microcontrollers and low-power devices, with a focus on energy efficiency and ease of use. The Cortex-M4 processor, which operates at a frequency of up to 240 MHz and delivers a performance of 1.25 DMIPS/MHz, includes a hardware Floating-Point Unit (FPU) and DSP (Digital Signal Processing) extensions, making it suitable for signal processing and control applications with low power consumption.

In the high-performance segment, ARM processors like the Cortex-A76 achieve excellent performance-per-watt ratios, making them ideal for power-constrained, high-performance devices such as smartphones and laptops. The Cortex-A76 processor operates at a frequency of up to 3 GHz and delivers a peak performance of 4.0 DMIPS/MHz while maintaining low power consumption.

Overall, ARM's focus on power efficiency, combined with its extensive ecosystem and wide range of processor families, has enabled the development of energy-efficient devices across various industries and applications.

Considering the measurable factors and industry trends, we conclude that ARM's refined power management techniques and specialized cores give it a palpable advantage in power efficiency. ARM's established ecosystem, extensive industry adoption, and demonstrated track record amplify its edge. While RISC-V holds promise due to its customization potential, its open nature requires a more extensive investment of time and resources to fully harness its energy-saving capabilities.

RISC-V vs ARM: Ecosystem and Support

The ecosystem and support surrounding architectural choices play a pivotal role in determining their practical viability. In the context of RISC-V and ARM, assessing the strengths and weaknesses of their respective ecosystems and support structures is essential for organizations seeking the most suitable solution for their projects.

Ecosystem Maturity

RISC-V

• As an open-source architecture, RISC-V has attracted a diverse community of developers, startups, and researchers with over 200 members, including major technology companies such as Google, NVIDIA, and Western Digital.
• Compared to ARM, RISC-V's ecosystem is relatively younger but rapidly growing.
• While it might not match ARM's scale yet, its open nature fosters collaboration, customization, and innovation.

ARM

• On the other hand, ARM has cultivated a mature and expansive ecosystem. Its licensing model has led to a vast array of ARM-based products, with over 180 billion ARM chips shipped to date.
• Its ecosystem encompasses a wide range of hardware partners, software tools, and established development boards.
• Lastly,  It offers a wealth of resources, support, and a proven track record of successful integration into various applications.

Hardware & Software

RISC-V

In terms of hardware support, several semiconductor companies have developed RISC-V processors and systems-on-chip (SoCs), including SiFive, Andes Technology, and Microchip. These companies offer a variety of RISC-V-based products, ranging from low-power microcontrollers to high-performance application processors. Additionally, the open-source nature of RISC-V has led to the development of numerous open-source processor designs, such as the PULPino and the RISC-V BOOM Out-of-Order Superscalar processor. As Amazon and other tech giants explore RISC-V's capabilities, the landscape of CPU architecture is undergoing a notable shift, with open-source hardware gaining prominence in previously untapped domains.

On the software side, the RISC-V ecosystem includes support for various operating systems, including Linux, FreeBSD, and real-time operating systems (RTOS) like FreeRTOS and Zephyr. 

• RISC-V's ecosystem is relatively newer but expanding rapidly. 
• Its open nature encourages experimentation and specialization.
• Developers can customize the architecture to suit specific needs, resulting in tailored solutions.
• While the ecosystem might not be as mature as ARM's, it offers flexibility and potential for niche applications.

ARM

Major semiconductor companies, such as Qualcomm, Samsung, and Apple, have developed their own ARM-based processors, catering to various market segments and performance requirements. These processors are used in a wide range of devices, including smartphones, tablets, IoT devices, and embedded systems. On the software side, the ARM ecosystem includes support for numerous operating systems, such as Linux, Android, iOS, and Windows, as well as real-time operating systems (RTOS) like FreeRTOS and VxWorks.

• ARM benefits from a comprehensive and mature ecosystem.
• Its architecture powers a vast array of devices, from smartphones to servers, ensuring a wide range of hardware options, software tools, and libraries.
• Developers can choose from various development boards, compilers, and debugging tools.

Industry Adoption

RISC-V

• RISC-V is gradually gaining traction in sectors where customization, openness, and innovation are paramount.
• Its adoption might not be as widespread as ARM's, but its increasing popularity in areas like edge computing, desktop systems, and IoT indicates a growing ecosystem that caters to specific needs.

ARM

• ARM's extensive adoption across industries lends itself to stable and well-supported solutions.
• Its architecture is deeply integrated into various sectors, making it a go-to choice for many developers. 
• The prevalence of ARM-based devices ensures a vast market and a robust ecosystem.

To conclude, while ARM's extensive ecosystem offers stability, proven tools, and a wide range of hardware options, RISC-V's open-source nature fosters collaboration, customization, and innovation. 

The choice between the two architectures depends on the specific requirements of the project, with ARM catering to established industries and RISC-V offering a platform for those seeking flexibility and unique solutions.

Licensing and Business Models

The world of semiconductor architecture is not solely defined by technical capabilities; it's also shaped by the business and licensing strategies of the major players. This comparison delves into the licensing and business models of RISC-V and ARM, shedding light on how these approaches influence the development, adoption, and customization of processors.

RISC-V

Open-Source Licensing

• RISC-V operates under permissive open- and royalty-free licenses, such as the Apache License 2.0.
• This encourages transparency, collaboration, and innovation as developers can freely access, study, modify, and distribute the architecture.

Flexibility

• The open-source nature of RISC-V allows organizations to tailor the processor architecture to their specific needs.
• Customization is possible through extensions and configurations, enabling the creation of optimized processors for diverse applications.

Reduced Costs

• One of the major attractions of RISC-V is the elimination of licensing fees.
• This can significantly lower the costs associated with adopting and developing products based on RISC-V processors.

Ownership Control

• Organizations using RISC-V have full control over their processor designs, reducing dependence on a single vendor.
• This ownership control can be particularly advantageous for companies aiming to protect their intellectual property.

ARM

Licensing Tiers

• ARM offers multiple licensing tiers, including the ability to access various instruction sets and architectures based on the licensing level.
• This tiered model allows companies to choose the level of access that aligns with their requirements.

Proprietary Elements

• While ARM provides openness through its architecture, some advanced features or technologies might be proprietary and require licensing agreements.
• This mix of openness and proprietary elements allows ARM to maintain a balance between customization and protection of valuable innovations.

Licensing Fees

• Depending on the extent of usage, ARM's licensing model often involves licensing fees.
• These fees contribute to ARM's revenue model and can impact the overall cost structure for companies using ARM processors.

Vendor Relationship

• Adopting ARM processors often involves partnerships with ARM or its licensees.
• Companies might collaborate closely with ARM to access premium features, support, and customizations

In comparison, while RISC-V offers open-source licensing, flexibility, reduced costs, and ownership control, ARM provides licensing flexibility, a mix of proprietary and open elements, licensing costs, and a collaborative ecosystem. Both options have unique advantages that organizations should consider when selecting a processor architecture for their projects.

Use Cases and Applications

RISC-V

RISC-V processors are suitable for a wide range of use cases and applications, thanks to their modular and extensible architecture. The flexibility of the RISC-V ISA enables the development of custom processor designs tailored to specific application requirements, making RISC-V an attractive option for various industries and markets. In fact, companies like Amazon have recognized the potential of RISC-V in enabling customized solutions for their specific needs. 

One of the primary use cases for RISC-V processors is in low-power embedded systems and IoT devices. The simplicity and power efficiency of RISC-V make it an ideal choice for applications with tight energy constraints, such as wearables, smart sensors, and home automation systems. Examples of RISC-V-based IoT devices include the GreenWaves GAP8 processor, which targets energy-efficient AI and machine learning applications at the edge, and the PULPino processor, designed for IoT and wearable devices.

RISC-V processors are also gaining traction in the data center and high-performance computing (HPC) markets. The modularity of the RISC-V ISA allows for the development of high-performance processors with custom extensions and hardware accelerators, enabling efficient processing of complex workloads such as AI, machine learning, and big data analytics. Examples of RISC-V-based HPC processors include the SiFive U74 and the RISC-V BOOM Out-of-Order Superscalar processor.

Additionally, RISC-V is being explored for use in safety-critical and real-time systems, such as automotive, aerospace, and industrial control applications. The open-source nature of RISC-V enables transparent and thorough verification of processor designs, which is crucial for ensuring the safety and reliability of critical systems.

ARM

ARM processors are used in a diverse range of use cases and applications, thanks to their power efficiency, performance, and extensive ecosystem. The various ARM processor families, such as Cortex-A, Cortex-R, and Cortex-M, cater to different market segments and performance requirements, making ARM a versatile choice for many industries and markets.

One of the most prominent use cases for ARM processors is in mobile devices, such as smartphones and tablets. The power efficiency and performance of ARM processors make them an ideal choice for battery-powered devices with demanding workloads. Major smartphone manufacturers, including Apple, Samsung, and Huawei, rely on ARM-based processors for their flagship devices.

ARM processors are also widely used in embedded systems and IoT devices, such as smart sensors, home automation systems, and industrial control systems. The Cortex-M series, designed for microcontrollers and low-power applications, is particularly well-suited for these use cases. Examples of ARM-based IoT devices include the STM32 series of microcontrollers from STMicroelectronics and the nRF52 series of wireless SoCs from Nordic Semiconductor.

In addition to mobile and IoT applications, ARM processors are increasingly being adopted in the data center and high-performance computing (HPC) markets. The ARM Neoverse platform, which includes the Neoverse N1 and E1 processors, targets cloud infrastructure and edge computing applications, offering high performance and energy efficiency for data center workloads.

Furthermore, ARM processors are used in safety-critical and real-time systems, such as automotive, aerospace, and industrial control applications. The Cortex-R series, optimized for real-time systems, offers fast interrupt response times and deterministic behavior, making it suitable for these demanding applications.

Conclusion

In summary, both RISC-V and ARM processor architectures offer unique advantages and cater to different market segments and performance requirements. RISC-V's open-source, modular, and extensible architecture enables the development of custom processor designs tailored to specific applications, making it an attractive option for various industries. The success of open-source Linux demonstrates the power of collaboration, innovation, and accessibility in reshaping an industry. Similarly, RISC-V's open design ethos empowers customization and invites a community-driven approach. ARM's power efficiency, performance, and extensive ecosystem have made it the dominant choice for mobile devices, embedded systems, and IoT devices. The ongoing competition between RISC-V and ARM will continue to shape the future of the processor industry, with both architectures offering compelling solutions for different use cases and applications.

Frequently Asked Questions (FAQs)

What is the main difference between RISC-V and ARM architectures?

RISC-V is an open-source instruction set architecture (ISA) based on reduced instruction set computing (RISC) principles, while ARM is a proprietary ISA that has become the dominant choice for embedded systems and mobile devices.

Are RISC-V processors more power-efficient than ARM processors? 

Power efficiency depends on the specific implementation and target application. Both RISC-V and ARM architectures emphasize power efficiency, and processors based on these architectures can be designed to meet various power and performance requirements.

Can RISC-V processors compete with ARM processors in terms of performance? 

The performance of RISC-V processors can be competitive with ARM processors, depending on the specific implementation and target application. RISC-V's modular and extensible architecture allows for a wide range of processor designs, from simple microcontrollers to high-performance application processors.

What are the main use cases for RISC-V and ARM processors? 

RISC-V processors are suitable for a wide range of use cases, including low-power embedded systems, IoT devices, data centers, desktop systems, and high-performance computing applications. ARM processors are widely used in mobile devices, embedded systems, IoT devices, data centers, and safety-critical and real-time systems.

How do the licensing models of RISC-V and ARM differ? 

RISC-V adopts an open-source licensing model, allowing semiconductor companies, researchers, and developers to create custom processor designs based on the RISC-V architecture without incurring additional costs. ARM follows a proprietary licensing model, licensing its processor IP to semiconductor companies, which in turn develop and manufacture ARM-based processors and systems-on-chip (SoCs).

Nguồn: https://www.wevolver.com/ 

 

Châu Á- Thái Bình Dương đang chứng kiến sự phục hồi mạnh mẽ của lĩnh vực công nghệ nhờ vào sự bùng nổ của thị trường bán dẫn, trong bối cảnh các ngành công nghiệp khác vẫn gặp khó khăn. Các chuyên gia kinh tế kỳ vọng, sự tăng trưởng trong lĩnh vực công nghệ sẽ góp phần thúc đẩy nền kinh tế toàn cầu bất chấp những cơn gió ngược.

Tuy nhiên, hiện đang có những tia hy vọng về sự trở lại của lĩnh vực của công nghệ. Các nhà kinh tế đã hạ thấp đánh giá về rủi ro suy thoái và lạc quan rằng lĩnh vực công nghệ có thể sớm ghi nhận mức tăng trưởng khiêm tốn trong năm 2024 này.

Ảnh minh họa - KT

Theo chuyên gia Andrew Tilton của Goldman Sachs, dù sự phục hồi trong xuất khẩu vẫn chưa lan rộng ra những nền kinh tế khác trong khu vực châu Á và những lĩnh vực khác, song đây vẫn được coi là những điểm sáng trong bối cảnh kinh tế toàn cầu còn khó khan.

“Về lĩnh vực xuất khẩu, chúng tôi nghĩ rằng xuất khẩu hàng hoá và thương mại có thể được cải thiện đôi chút trong năm 2024. Chúng tôi đã nhận thấy một số dấu hiệu tích cực ở một số nền kinh tế ở châu Á phụ thuộc nhiều vào xuất khẩu hàng công nghệ như Hàn Quốc, Đài Loan (Trung Quốc) hay Việt Nam. Chúng tôi đã nhận thấy tăng trưởng xuất khẩu trong vài tháng vừa qua” - chuyên gia Andrew Tilton đánh giá.

Trong khi đó, đánh giá về triển vọng kinh tế châu Á, chuyên gia Laura Cha tại Hồng Công (Trung Quốc) nhận định: "Về cơ bản nền kinh tế châu Á đang có những dấu hiệu tích cực. Tăng trưởng GDP của khu vực hiện chiếm 37% GDP toàn cầu và dự báo sẽ đạt khoảng 40% vào cuối thập kỷ này. Chúng ta hãy nhìn vào Ấn Độ, Indonesia, Malaysia và Việt Nam, đây đều là những nền kinh tế trẻ và năng suất. Họ đang mang lại các cơ hội cho tăng trưởng".

Sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo tiếp tục thúc đẩy các nhà sản xuất chip và đang thúc đẩy tăng trưởng công nghệ. Công ty thiết kế chip Nvidia của Mỹ đã chứng kiến doanh thu trong quý 4 tăng vọt 265% nhờ nhu cầu mạnh mẽ đối với các chip xử lý đồ họa, vốn chủ yếu được sử dụng cho ứng dụng ChatGPT của OpenAI.

Trong bối cảnh bùng nổ AI và sự phục hồi không đồng đều trong toàn lĩnh vực công nghệ, ngành bán dẫn vẫn là một điểm sáng. Điều này đã mang lại cơ hội cho các quốc gia châu Âu, vốn đang trên đà trở thành trung tâm sản xuất công nghệ toàn cầu.

Theo nguồn tin của Reuters, công nghệ giúp Huawei chế tạo chip 7 nanomet lại đến từ công ty Applied Materials và Lam Research của Mỹ.  

Ngày 8/3, Reuters dẫn các nguồn tin riêng cho biết, mẫu chip 7 nanomet do Huawei và công ty bán dẫn SMIC - nhà sản xuất chip theo hợp đồng lớn nhất Trung Quốc chế tạo được phát triển dựa trên công nghệ chip của Mỹ.

Theo đó SMIC sử dụng công nghệ chip do hai công ty Applied Materials và Lam Research của Mỹ phát triển để chế tạo chip 7 nanomet cho Huawei vào năm ngoái.

Công ty công nghệ Huawei.

Cũng theo nguồn tin này, SMIC đã kịp mua các máy móc cần thiết cho việc chế tạo chip 7 nanomet trước khi Mỹ đưa ra lệnh cấm chuyển giao công nghệ chip cho Trung Quốc vào tháng 10/2022.

Hiện tại các bên liên quan vẫn chưa đưa ra bình luận về thông tin Reuters đăng tải.

Trước đó, chính quyền của Tổng thống Mỹ Joe Biden đã đưa ra một lộ trình nhiều bước nhằm ngăn chặn Trung Quốc tiếp cận công nghệ chip tiên tiến nhất của nước này.

Huawei đã được chính quyền cựu Tổng thống Mỹ Trump thêm vào danh sách hạn chế thương mại vào năm 2019 vì cáo buộc vi phạm lệnh trừng phạt. SMIC đã được thêm vào danh sách tương tự vào năm 2020 vì bị cáo buộc có quan hệ với tổ hợp công nghiệp quân sự Trung Quốc. Cả hai công ty này trước đây đều phủ nhận thông tin Mỹ cáo buộc.

Reuters trong tháng 2 cũng đưa tin chính phủ Mỹ đang tìm cách ngăn cản sự phát triển công nghệ chip của SMIC sau khi công ty này phát triển chip cho Huawei và chip này đã được trang bị cho điện thoại Mate 60 Pro của họ với tên mã - Kiri9000S.

Cả Huawei và SMIC đều không đưa ra bất kỳ thông tin nào về quá trình đạt đến thành tựu sản xuất Kiri9000S. Các công ty này đã dồn một nguồn lực khổng lồ vào dự án, cộng thêm sự hỗ trợ của chính phủ Trung Quốc, để duy trì thị phần cũng như tham vọng sản xuất chip AI.

Chính quyền của Tổng thống Biden trong những tháng gần đây đã có những động thái mạnh mẽ nhằm ngừng vận chuyển các chip AI tiên tiến hơn đến Trung Quốc. Việc này là một phần trong nỗ lực ngăn Bắc Kinh tiếp nhận các công nghệ tiên tiến của Mỹ.

Theo VTC News 

Được thiết kế nhằm giúp các công ty bán dẫn chế tạo chip với độ phức tạp chưa từng thấy, hệ thống quang khắc siêu cực tím Twinscan EXE High-NA EUV của ASML có khả năng in những đường mạch chỉ dày 8 nm.

 Vào cuối năm ngoái, ASML đã bắt đầu bàn giao hệ thống quang khắc siêu cực tím sử dụng công nghệ khẩu độ số lớn (High-NA EUV) đầu tiên cho Intel. Tuy nhiên, mãi tới gần đây. gã khổng lồ trong ngành chế tạo CPU mới công bố một video về quá trình lắp đặt thiết bị này tại nhà máy của hãng gần Hillsboro, Oregon (Mỹ). Theo đó hệ thống quang khắc siêu cực tím này chủ yếu được Intel sử dụng cho mục đích nghiên cứu và phát triển.

Có tên gọi là Twinscan EXE:5000 High-NA EUV, cỗ máy này của ASML thực sự là một thiết bị khổng lồ. Tổng cộng, Intel cần tới 250 thùng chứa để vận chuyển cỗ máy, vốn nặng khoảng 165 tấn - tương đương 2 chiếc Airbus A320 cộng lại

Đầu tiên, một máy bay chở hàng đã vận chuyển container từ Hà Lan đến Portland, Oregon (Mỹ). Sau đó, các linh kiện và bộ phận chính của máy sẽ tiếp tục được vận chuyển tới nhà máy bởi xe tải. Như bạn có thể thấy trong video dưới đây, thiết bị đã được lắp đặt tại nhà máy, nhưng sẽ mất khoảng 6 tháng cho 250 kỹ sư của ASML và Intel để lắp đặt hoàn toàn thiết bị.0

Nhưng ngay cả khi máy Twinscan EXE:5000 High-NA EUV được lắp ráp hoàn chỉnh, các kỹ sư của ASML và Intel vẫn cần phải hiệu chỉnh nó. Quá trình này có thể mất vài tuần, nếu không muốn nói là vài tháng. Ban đầu, hai công ty sẽ phải "kích hoạt" thiết bị, tức là khi các photon tác động vào lớp chống thấm trên wafer, điều mà các kỹ sư của ASML gần đây đã đạt được với hệ thống hệ thống quang khắc siêu cực tím của hãng tại Veldhoven, Hà Lan.

Độc quyền sản xuất siêu máy sản xuất chip

Về cơ bản, quang khắc là quá trình in sơ đồ mạch lên bề mặt cảm quang của tấm silicon bằng cách chiếu tia sáng về phía tấm nền silicon (wafer) qua một đĩa thủy tinh được vẽ sẵn sơ đồ mạch. Mạch càng nhỏ càng cần những đèn chiếu tia sáng có bước sóng ngắn hơn, trong đó tia siêu cực tím EUV là bước phát triển hiện đại nhất hiện nay.

Khẩu độ cao hơn sẽ mở rộng chùm tia EUV bên trong máy trước khi nó tiếp xúc với đế silicon. Chùm tia càng rộng, cường độ càng mạnh, tăng độ chính xác của mạch in và mật độ linh kiện trên đế silicon. 

Được thiết kế nhằm giúp các công ty bán dẫn chế tạo chip với độ phức tạp chưa từng thấy, hệ thống quang khắc siêu cực tím Twinscan EXE High-NA EUV của ASML có khả năng in những đường mạch chỉ dày 8 nm, cải thiện đáng kể hiệu suất so với các hệ thống quang khắc hiện đang được sử dụng, vốn bị giới hạn ở độ dày 13nm với một lần phơi sáng. 

Sự tiến bộ này cho phép xây dựng các bóng bán dẫn nhỏ hơn khoảng 1,7 lần so với hiện tại, dẫn đến mật độ bóng bán dẫn cao hơn gần gấp ba lần. Việc đạt được kích thước tới hạn 8nm là rất quan trọng để sản xuất chip ở tiến trình nhỏ hơn 3nm, mục tiêu mà ngành công nghiệp bán dẫn hy vọng đạt được vào khoảng năm 2025 và 2026.

Intel sẽ chủ yếu sử dụng hệ thống quang khắc siêu cực tím Twinscan EXE:5000 của mình để học cách sử dụng công nghệ High-NA EUV. Công ty dự định thử nghiệm việc sử dụng công nghệ quang khắc này với tiến trình Intel 18A (mặc dù không dành cho sản xuất số lượng lớn) và cuối cùng sẽ áp dụng nó cho sản xuất chip số lượng lớn với tiến trình sản xuất Intel 14A.

ASML trước đó đã thông báo rằng hệ thống quang khắc siêu cực tím thế hệ tiếp theo của hãng sẽ có giá bán cao hơn gấp đôi so với thiết bị quang khắc khẩu độ số thấp hiện tại -  tức rơi vào khoảng 380 triệu USD (350 triệu EUR). Tuy nhiên, giá chính xác sẽ phụ thuộc vào cấu hình thực tế của thiết bị. Chẳng hạn, giám đốc điều hành Intel, Pat Gelsinger gần đây cho biết máy có giá "khoảng 400 triệu".

Để so sánh, các hệ thống Twinscan NXE EUV NA khẩu độ số thấp hiện có có giá khoảng 183 triệu USD (170 triệu EUR), với sự khác biệt dựa trên các mẫu và cấu hình cụ thể. Intel có thể là công ty đầu tiên nhận được công cụ sản xuất chip tiên tiến này, nhưng ASML đã tiết lộ rằng đã nhận được "từ 10 đến 20" đơn đặt hàng cho các máy High-NA EUV của họ từ các công ty như Intel, Samsung, SK Hynix, và TSMC.

Theo Đời sống Pháp luật

Sự thần kỳ của những con chip siêu nhỏ.

Thu nhỏ chip máy tính là một trong những thành tựu khoa học vĩ đại nhất lịch sử nhân loại. Chính vì vậy, để hiểu được cách thức hoạt động của những con chip mới nhất với rất nhiều đột phá công nghệ, chúng ta cần phải vượt ra ngoài những thang đo quen thuộc.

Các con chip cung cấp năng lượng chứa hàng tỷ bóng bán dẫn mà mắt thường không thể thấy. Chúng mỏng hơn sợi tóc người, nhỏ hơn hồng cầu và thậm chí, không bằng kích thước vi khuẩn hay virus. Một số bóng bán dẫn nhỏ nhất hiện nay chỉ cao 50 nanomet.

Min Cao, phó chủ tịch phụ trách của Công ty Sản xuất Chất bán dẫn Đài Loan (TSMC), chưa bao giờ nghĩ rằng mình sẽ dấn thân vào lĩnh vực chip nhớ. Sau khi tốt nghiệp Đại học Stanford, tình trạng các nhà vật lý thất nghiệp đã thôi thúc ông đi theo con đường mới, với mong muốn hiểu được cách thế giới vận hành.

“Vẫn còn rất nhiều điều bí ẩn. Mọi việc ngày càng khó khăn hơn nhưng không có nghĩa là chúng tôi sẽ dừng lại”, ông Cao nói.

Theo Financial Times, hiện chỉ có ba công ty trên thế giới – Intel, Samsung và TSMC – có khả năng sản xuất hàng loạt chip đủ mạnh và nhỏ phục vụ cho các công nghệ di động tiên tiến. Với các bộ phận bóng bán dẫn đạt đến quy mô nguyên tử, các kỹ sư phải ngày càng sáng tạo để đảm bảo tiến độ, làm sao để chip được sản xuất nhanh nhất, hoạt động hiệu quả nhất.

Một số chip điện thoại thông minh mới, chẳng hạn như chip trong iPhone 15 Pro, được sản xuất thông qua quy trình “3 nanomet”. Tên gọi không chủ đích đề cập đến kích thước vật lý nhưng ám chỉ quy mô thu hẹp đáng kể của các bộ phận.

Nhiều bóng bán dẫn tiên tiến hiện nay được chế tạo theo từng nguyên tử. Một số loại nhỏ nhất có chiều cao 50nm - bật và tắt hàng tỷ lần một giây. Chỉ một milimet vuông có thể chứa 200 triệu bóng bán dẫn. Một con chip chứa hàng chục tỷ bóng bán dẫn.

Các dây kim loại siêu nhỏ giúp kết nối các bóng bán dẫn với nhau. Một số con chip có thể chứa gần 500km dây dẫn, được chế tạo trên một tấm wafer silicon. Một tấm bán dẫn thông thường với đường kính 30cm có thể chứa hàng nghìn tỷ bóng bán dẫn.

Theo Ben Sell, phó chủ tịch phát triển công nghệ Intel, hành trình đổi mới bóng bán dẫn vẫn chưa kết thúc. Doanh số bán chip toàn cầu đạt hơn 500 tỷ USD vào năm ngoái và chất bán dẫn có thể trở thành ngành công nghiệp nghìn tỷ USD vào cuối thập kỷ này.

Danh tiếng của các tập đoàn và chính phủ phụ thuộc vào việc đặt cược đúng đắn. TSMC, với giá trị vốn hóa 575 tỷ USD, hiện đang thống trị thị trường toàn cầu với những con chip tiên tiến nhỏ nhất thế giới.

Đó là điều mà chính quyền Tổng thống Joe Biden hy vọng sẽ thay đổi thông qua Đạo luật Chip, cam kết chi 52 tỷ USD để khuyến khích các công ty đặt nhà máy chế tạo trên đất Mỹ. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia tin rằng sự xói mòn của ngành sản xuất chip nhớ trong nhiều thập kỷ khiến Mỹ khó lòng giành lại vị thế.

Trong khi đó, Trung Quốc tham gia cuộc đua với nhà sản xuất chip lớn nhất đất nước SMIC. Công ty này dự kiến sẽ sản xuất bộ xử lý điện thoại thông minh thế hệ tiếp theo vào đầu năm nay, bất chấp các lệnh hạn chế xuất khẩu đối với thiết bị chuyên dụng.

Hiện ngày càng ít công ty có thể bắt kịp cuộc đua xây dựng chip thông minh tiên tiến. Quá trình thiết kế và sản xuất cực kỳ dài, phức tạp và tốn kém, đòi hỏi kiến thức và chuyên môn hơn bao giờ hết.

Bên trong các nhà máy chế tạo chip, hơn một nghìn bước được kiểm soát nghiêm ngặt. Chris Auth, giám đốc phát triển bóng bán dẫn tiên tiến của Intel, cho biết mỗi khi một thế hệ chip mới được phát triển, toàn bộ quy trình đều cần phải được xem xét lại.

“Thế hệ chip mới đòi hỏi công cụ và quy trình mới. Những tiến bộ về bóng bán dẫn trong các chip 2nm tiếp theo đồng nghĩa với việc một số thành phần cần được chế tạo theo chiều ngang thay vì theo chiều dọc. Điều này rất thách thức”, ông Cao nói.

Các thành phần cực nhỏ cho mạch điện chip phải được tạo ra bởi những thiết bị tiên tiến. Đối với những con chip nhỏ nhất, những cỗ máy trị giá hàng triệu USD sử dụng ánh sáng cực tím để chế tạo. Chúng to bằng một chiếc xe buýt, có khả năng hướng tia laser về một quả bóng golf ở khoảng cách rất xa.

Koch cho biết, mọi giai đoạn của quá trình này đều yêu cầu “trình độ kiến thức của luận án tiến sĩ”.

Trong khi các nhà sản xuất hàng đầu đang hy vọng chip 2nm sẽ giải quyết được nhiều vấn đề của thế hệ 3nm, giới hạn của việc mở rộng quy mô khiến các kỹ sư tìm mọi cách đạt được hiệu quả. Chẳng hạn, dựa trên các thiết kế 3D hiện tại, họ xếp chồng các bóng bán dẫn lên nhau thay vì nhồi nhét cạnh nhau.

“Điều này chưa được áp dụng trong 60 năm đầu tiên của công nghệ bóng bán dẫn. Khi cạn kiệt khả năng thu nhỏ mọi thứ theo chiều ngang, bạn sẽ quay sang chiều dọc và đó là cách chúng tôi đang làm”, đại diện Intel nói.

Tuy nhiên, theo Koch của SemiAnalysis, chuyển sang thiết kế và phát triển theo chiều dọc là “một vấn đề lớn”. “Chúng ta đang chậm lại ở một hướng nhưng lại tăng tốc ở một hướng khác”, ông nói.

World Semiconductor Trade Statistics, một tổ chức thống kê ngành công nghiệp do các nhà sản xuất chip lớn thành lập, đã điều chỉnh dự báo tăng trưởng cho thị trường chip toàn cầu cao hơn so với ước tính là 11,8%. Nếu thành hiện thực, quy mô thị trường về mặt giá trị thương mại sẽ vượt kỷ lục 574,08 tỷ USD vào năm 2022.

Xét theo sản phẩm, chip nhớ sẽ dẫn đầu mức tăng trưởng chung của thị trường vào năm 2024, với doanh số dự kiến sẽ tăng 44,8% so với một năm trước đó. Thị trường chip logic được dự đoán sẽ tăng trưởng 9,6% trong khi thị trường chip cảm biến hình ảnh dự kiến sẽ tăng 1,7%.

Triển vọng lạc quan xuất hiện khi “cơn sốt” AI tạo sinh nổ lên với sự thành công của ứng dụng ChatGPT. Doanh số máy tính cá nhân và điện thoại thông minh tích cực cũng hỗ trợ nhu cầu về chất bán dẫn.

Theo: FT, Bloomberg 

Chất bán dẫn càng tiên tiến thì càng có nhiều bước xử lý, do đó lượng nước tiêu thụ càng nhiều, nhà phân tích của S&P Global Ratings cho biết.

Trước đó, tờ WSJ đưa tin CEO Sam Altman của OpenAI đang tham vọng gọi vốn 7 nghìn tỷ USD nhằm tạo nên một dự án trí thông minh nhân tạo (AI) có thể thay đổi toàn bộ ngành bán dẫn cũng như nền kinh tế toàn cầu. Theo các chuyên gia, đây là thách thức vô cùng lớn, vượt xa cả rào cản tiền bạc thông thường.

Sản xuất chip cần rất nhiều vốn. Đây cũng là một trong những ngành phức tạp nhất thế giới với lịch sử biến động mạnh theo chu kỳ. Các công ty theo đó phải đặc biệt chú trọng nếu muốn mở rộng quy mô.

Phải mất hàng thập kỷ các nhà sản xuất chip tiên tiến nhất mới đạt được vị thế cao như hiện tại. Số khác thì thất bại trong thời kỳ suy thoái, buộc phải ngừng hoạt động hoặc phá sản vì chi phí cao.

Hiện chỉ có 3 công ty trên thế giới có khả năng sản xuất những con chip tiên tiến nhất, bao gồm bộ xử lý cung cấp năng lượng cho hệ thống AI, với số lượng lớn là công ty Sản xuất Chất bán dẫn Đài Loan TSMC, Samsung Electronics và Intel. Sam Altman đã tổ chức nhiều cuộc thảo luận bàn về việc hợp tác với các nhà sản xuất này, sau đó dùng hàng nghìn tỷ USD xây dựng và vận hành các nhà máy mới.

Xây dựng một nhà máy sản xuất chip tiên tiến thường tiêu tốn ít nhất 10 tỷ USD, song theo các chuyên gia, con số 7 nghìn tỷ USD mà Sam Altman đề xuất vẫn vô cùng lớn. Stacy Rasgon, một nhà phân tích tại Bernstein Research, ước tính hơn 1 nghìn tỷ USD đã được chi cho thiết bị sản xuất chip trong toàn bộ lịch sử ngành.

Tiền không phải phần tố duy nhất làm nên quy mô sản xuất phức tạp như hiện tại. Vẫn còn những sự không chắc chắn trong quá trình tìm kiếm nhân sự, vận hành nhà máy mới cũng như đảm bảo đủ số lượng đơn đặt hàng. Trung Quốc đổ rất nhiều vốn nhằm xây dựng ngành công nghiệp chip, song tiến độ đôi lúc cũng bị cản trở bởi một số yếu tố.

Jimmy Goodrich, chuyên gia ngành bán dẫn kiêm cố vấn cấp cao của Rand Corp, cho biết: “Ngành công nghiệp bán dẫn không thiếu vốn. Hãy nhìn vào Trung Quốc - họ đã chi hơn 150 tỷ USD vào ngành nhưng đôi khi vẫn không hiệu quả. Thách thức cơ bản nằm ở công nghệ”.

Theo WSJ, ngay cả khi một số lượng lớn các nhà máy sản xuất chip mới được xây dựng, vấn đề trước mắt của Altman vẫn khó có thể giải quyết: tình trạng thiếu chip AI cần thiết để tạo ra các hệ thống như ChatGPT. Vị CEO này cũng phàn nàn về giá thành chip - điều mà nhiều nhà sản xuất khác không thể giải quyết được, theo nhà phân tích Srini Pajjuri của Raymond James.

“Để giá chip AI giảm xuống, chúng tôi cần phải cạnh tranh với Nvidia”.

Sản xuất chip cần rất nhiều vốn.

Nhiều nhà máy đang được xây dựng. Hàng chục tỷ USD cũng đang được đầu tư để hiện thực hóa mục tiêu giúp doanh số bán chip toàn cầu sẽ vượt 1 nghìn tỷ USD vào năm 2030. TSMC đã tăng sản lượng từ khoảng 10 triệu tấm silicon/năm vào năm 2016 lên 16 triệu sản phẩm vào năm ngoái.

Theo WSJ, tổng số tiền mà Sam Altman gọi vốn được cho là vượt xa bất kỳ tiêu chuẩn gây quỹ khởi nghiệp nào hiện nay, thậm chí lớn hơn tổng nợ công của một số nền kinh tế chủ chốt hay các quỹ đầu tư quốc gia khổng lồ khác. Nếu kế hoạch thành công, cung vượt cầu; các công ty sẽ phải vận hành nhà máy dưới mức năng lực sản xuất. Điều này chẳng khác nào hồi chuông báo tử, dù quả thực, giá chip sẽ giảm xuống.

Chính phủ toàn cầu đang chung tay xây dựng ngành công nghiệp chất bán dẫn, trong đó, Mỹ rót 39 tỷ USD tài trợ cho các nhà máy mới. Trung Quốc, Đài Loan, Hàn Quốc và Nhật Bản cũng có động thái tương tự.

Theo Financial Times, các công ty bán dẫn hàng đầu thế giới đang chạy đua để sản xuất chip xử lý kích cỡ 2 nm để cung cấp năng lượng cho các thế hệ smartphone, trung tâm dữ liệu và sản phẩm trí tuệ nhân tạo vào năm 2025. TSMC, Samsung và Intel đang là những đối thủ dẫn đầu trong cuộc đua.

“Trong dài hạn, cuộc đua thu nhỏ con chip này sẽ thay đổi. Lần đầu tiên sau 40 năm, Intel phải thiết kế lại kiến trúc chip của mình nhằm tận dụng ưu thế khi đóng gói chip”, Tiến sĩ Sadasivan Shankar, chuyên gia bán dẫn, Đại học Stanford, Mỹ, nhận định.

Không rõ làm thế nào Altman có thể tìm được nhân tài cho hàng chục nhà máy mới. Hiệp hội Công nghiệp Bán dẫn dự kiến sẽ tạo ra 115.000 việc làm vào cuối thập kỷ này, song 58% trong số đó có nguy cơ không được lấp đầy. Không chắc liệu vị CEO này có thể cung cấp đủ thiết bị sản xuất trong một khung thời gian hợp lý hay không. Những người trong ngành cho biết, hoạt động sản xuất chip đặt ra những thách thức phức tạp hơn những thứ mà Altman đã phải đối mặt trong các dự án kinh doanh trước đây. Phần nhiều trong số đó liên quan đến máy tính và phần mềm.

Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt, với khả năng tiếp cận công nghệ hạn chế, duy trì tăng trưởng kinh doanh là một nhiệm vụ vô cùng khó khăn. Theo số liệu thống kê chính thức, trong năm 2023, gần 11.000 công ty tham gia phát triển hoặc sản xuất mạch tích hợp ở Trung Quốc đã phải đóng cửa.

Theo: WSJ, FT

Ngành công nghiệp chip Trung Quốc đang ngày càng tiến gần đến các mốc phát triển công nghệ cao, bất chấp động thái ngăn chặn của Mỹ.

Các "nhà vô địch quốc gia" của Trung Quốc về thiết kế và sản xuất chip máy tính - hay chất bán dẫn, bao gồm công ty HiSilicon và Tập đoàn Quốc tế Sản xuất Chất bán dẫn (SMIC), đang tạo nên "làn sóng" ở Mỹ.

Hồi chuông báo động

SMIC - nhận hàng tỷ USD từ chính phủ Trung Quốc kể từ khi thành lập vào năm 2000 - trong một thời gian dài vẫn bị xem là "tụt hậu" về công nghệ. Nhưng điều đó đang dần thay đổi.

 

Một nhà máy bán dẫn tiên tiến đang được xây dựng ở bang Arizona của Mỹ. (Ảnh minh họa)

Vào tháng 8/2023, tập đoàn công nghệ Trung Quốc Huawei ra mắt điện thoại thông minh cao cấp Huawei Mate 60 - với con chip "khiến Mỹ ngạc nhiên" (theo trung tâm Nghiên cứu Chiến lược và Quốc tế) vì thể hiện khả năng tự cung cấp của Trung Quốc trong thiết kế và sản xuất chất bán dẫn. Con chip do HiSilicon thiết kế và SMIC sản xuất. Tốc độ sản xuất và thiết kế này cũng được xem là "đáng báo động".

Gần đây hơn, tin tức về việc Huawei và SMIC đang lên kế hoạch sản xuất hàng loạt cái gọi là "chip xử lý 5 nanomet" tại các cơ sở sản xuất mới ở Thượng Hải chỉ càng khiến các đối thủ cạnh tranh thêm lo ngại về những bước nhảy vọt trong năng lực của họ.

Những con chip này vẫn đi sau những con chip tiên tiến hiện tại một thế hệ, nhưng chúng cho thấy con đường tạo ra những con chip tiên tiến hơn của Trung Quốc đang đi đúng hướng, bất chấp các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ.

Khoảng cách bị thu hẹp

Mỹ từ lâu đã cố gắng duy trì vị thế đi đầu trong lĩnh vực thiết kế chip và đảm bảo rằng các nhà sản xuất các con chip tiên tiến đều đến từ những nước đồng minh thân cận. Nhưng giờ đây nước này phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ Trung Quốc, quốc gia có tiến bộ công nghệ đang mang lại những tác động sâu sắc về kinh tế, địa chính trị và an ninh.

Trong nhiều thập kỷ, các nhà sản xuất chip tìm cách tạo ra những sản phẩm nhỏ gọn hơn bao giờ hết. Các bóng bán dẫn nhỏ hơn dẫn đến mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn và tốc độ xử lý nhanh hơn, do đó cải thiện đáng kể hiệu suất của vi mạch.

Định luật Moore - một quan sát về sự phát triển ngành công nghiệp chip - cho rằng số lượng bóng bán dẫn trên một vi mạch sẽ tăng gấp đôi cứ sau hai năm - vẫn đúng với các chip được thiết kế ở Hà Lan và Mỹ cũng như được sản xuất tại Hàn Quốc và Đài Loan. So với tốc độ này, công nghệ Trung Quốc vẫn còn chậm nhiều năm. Trong khi giới hạn của thế giới đã chuyển sang chip 3 nanomet thì chip tự chế của Huawei mới ở mức 7 nanomet.

Duy trì khoảng cách này rất quan trọng vì lý do kinh tế và an ninh. Chất bán dẫn là xương sống của nền kinh tế hiện đại. Chúng rất quan trọng đối với viễn thông, quốc phòng và trí tuệ nhân tạo.

Việc Mỹ thúc đẩy chất bán dẫn “sản xuất tại Mỹ” có liên quan đến tầm quan trọng mang tính hệ thống này. Tình trạng thiếu chip sẽ tàn phá nền sản xuất toàn cầu vì đây là những thành phần cần thiết cho rất nhiều sản phẩm định hình cuộc sống hiện đại.

Sức mạnh quân sự ngày nay thậm chí còn phụ thuộc trực tiếp vào chip. Trên thực tế, theo Trung tâm Nghiên cứu Chiến lược và Quốc tế, “tất cả các hệ thống và nền tảng phòng thủ chính của Mỹ đều dựa vào chất bán dẫn”.

Viễn cảnh phải dựa vào những con chip do Trung Quốc sản xuất – dẫn đến nguy cơ gặp phải "con ngựa thành Troy" và bị kiểm soát nguồn cung – vì vậy là không thể chấp nhận được đối với Washington và các đồng minh của họ.

Ưu thế mong manh

Washington gần đây đã tìm cách bảo vệ ưu thế công nghệ và sự độc lập của mình bằng cách củng cố khả năng sản xuất trong nước.

Thông qua chính sách công nghiệp quy mô lớn, hàng tỷ USD đang được đổ vào các cơ sở sản xuất chip của Mỹ, trong đó có một nhà máy trị giá hàng tỷ USD ở Arizona.

Chiến thuật quan trọng thứ hai là loại trừ. Ủy ban Đầu tư nước ngoài tại Mỹ đã phải xem xét nhiều thương vụ đầu tư và mua lại liên quan đến Trung Quốc, cuối cùng thậm chí chặn một số thương vụ vì an ninh quốc gia. Các ví dụ bao gồm trường hợp nổi bật về nỗ lực mua lại Qualcomm của Broadcom vào năm 2018.

Năm 2023, chính phủ Mỹ ban hành lệnh hành pháp cấm xuất khẩu thiết bị và công nghệ sản xuất chất bán dẫn tiên tiến sang Trung Quốc. Bằng cách áp đặt các biện pháp kiểm soát xuất khẩu nghiêm ngặt, Mỹ cản trở Trung Quốc tiếp cận các thành phần quan trọng.

Với giả thuyết cho rằng HiSilicon và SMIC sẽ gặp khó khi cố gắng tự cung tự cấp ở biên giới. Chính phủ Mỹ đã kêu gọi bạn bè của mình áp dụng lập trường thống nhất xung quanh việc loại trừ xuất khẩu chip sang Trung Quốc. Đáng chú ý, ASML, một nhà thiết kế hàng đầu của Hà Lan, tạm dừng vận chuyển chip công nghệ cao của mình sang Trung Quốc do chính sách của Mỹ.

Washington cũng hạn chế nguồn "nhân tài" đổ vào ngành bán dẫn Trung Quốc, cấm bán và nhập khẩu thiết bị từ Huawei vào năm 2019 và áp đặt lệnh trừng phạt đối với SMIC kể từ năm 2020.

Ai bị đe dọa?

“Cuộc chiến chip” còn có thể được xem là sự cạnh tranh về kinh tế và an ninh. Việc Bắc Kinh tiến tới những giới hạn công nghệ có thể mang đến sự bùng nổ kinh tế cho Trung Quốc và những nguy cơ đối với Mỹ.

Về mặt kinh tế, việc Trung Quốc nổi lên như một cường quốc bán dẫn có thể thay đổi chuỗi cung ứng hiện có, định hình lại sự phân công lao động và phân bổ vốn nhân lực trong ngành điện tử toàn cầu.

Từ góc độ an ninh, Mỹ có thể xem sự trỗi dậy của Trung Quốc đặt ra nguy cơ cao về các lỗ hổng bị khai thác để xâm phạm cơ sở hạ tầng quan trọng hoặc gián điệp mạng.

Với những nguy cơ mà cả hai siêu cường phải đối mặt, chắc chắn "cuộc chiến chip" chưa thể kết thúc trong tương lai gần.

Theo VTC news

TPO - Trái tim là một trong những cơ quan quan trọng nhất trong cơ thể. Để hiểu rõ hơn hoạt động bên trong trái tim, các nhà khoa học đã tái tạo đặc điểm sinh học của cơ quan này trong con chip, một thiết bị có kích thước bằng chiếc thẻ tín dụng.

Mô hình trái tim trên chip được chụp trong phòng thí nghiệm (Ảnh: Darwin Reyes-Hernandez và Derrick Butler/NIST)

Thiết bị "trái tim bên trong con chip" mới được phát triển bởi nhóm nghiên cứu từ Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) của Mỹ, mô phỏng sự tương tác của các tế bào tim người. Các nhà nghiên cứu cho biết, công nghệ này có thể được sử dụng để nghiên cứu bệnh tim, nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ở Mỹ.

Các thí nghiệm truyền thống ở chuột và khỉ trong phòng thí nghiệm không nắm bắt được một cách hoàn hảo cách thức bệnh sẽ tiến triển hoặc thuốc sẽ hoạt động như thế nào trong cơ thể con người. Vì thế, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực phát triển những cách chính xác hơn để mô phỏng sự phức tạp của các cơ quan con người trong phòng thí nghiệm. Độ chính xác này đặc biệt quan trọng đối với việc phát triển thuốc, vì 90% các loại thuốc ứng cử viên hiện không thành công khi thử nghiệm lâm sàng ở người.

Mô hình tim trong chip

Phát triển mô hình trái tim trong con chip

Các mô hình mới đang được phát triển bao gồm các cơ quan hoặc cơ quan thu nhỏ được nuôi cấy từ tế bào gốc trên chip, trong đó các tế bào được tìm thấy được phát triển trên một con chip bắt chước các cơ quan trong cơ thể người. Nhiều cơ quan đã được mô hình hóa trong những con chip như vậy, bao gồm phổi, thận và âm đạo.

Đặc biệt, các nhà khoa học đã phát triển các mô hình tim trong chip để nghiên cứu cách thức tim lành lại sau chấn thương và bệnh tim cũng như hỗ trợ các nghiên cứu về thuốc. “Tim trong chip” thậm chí còn được gửi lên vũ trụ để nghiên cứu tác động của vi trọng lực lên trái tim.

Trong một tuyên bố mới đây, nhóm nghiên cứu tại NIST cho biết công nghệ này, bao gồm mô hình trái tim trong chip mới của họ, có thể hợp lý hóa việc phát triển thuốc, giúp nó nhanh hơn, an toàn hơn và chính xác hơn. Điều quan trọng là, những mô hình này không thể thay thế các thử nghiệm lâm sàng trên người.

Darwin Reyes, kỹ sư y sinh tại NIST, người đứng đầu việc phát triển chip mới, cho biết: “Hệ thống này có thể được xem xét để sản xuất sinh học và y học tái tạo trái tim và các cơ quan khác trên chip”.

Phát triển tế bào tim người

Những con chip có chứa trái tim thường có vỏ trong suốt hoặc bán trong suốt và khi nhìn vào bên trong, các nhà nghiên cứu có thể thấy chất lỏng chạy qua các kênh nhỏ nối với nhau như dòng nước. Trong trường hợp chip của NIST, họ đã mô phỏng các mạch máu trong tim. Các nhà khoa học phát triển tế bào tim người bên trong và có thể nghiên cứu cách tế bào phản ứng với việc bổ sung các loại thuốc khác nhau.

Reyes cho biết, không giống như các mô hình tim trong chip hiện có, các tế bào trong mô hình NIST mới có thể được sắp xếp để chúng có thể giao tiếp với nhau thông qua các phân tử. Ông cho biết, bước tiếp theo của nhóm là đánh giá cách các tế bào tim này hoạt động trong điều kiện bình thường và do căng thẳng gây ra.

Các chip nội tạng khác nhau cũng có thể được liên kết với nhau - ví dụ, chip gan có thể được liên kết với chip tim. Điều này có thể cho phép các nhà khoa học nghiên cứu cách hai cơ quan này tương tác sau khi tiếp xúc với một loại thuốc nhất định.

Trong một đánh giá gần đây về các công nghệ này, được công bố trên tạp chí Lab on a Chip, Reyes và một đồng nghiệp đã nhấn mạnh rằng cần thực hiện một số công việc quan trọng trước khi các mô hình cơ quan của con người trong chip có thể được sử dụng trong các thử nghiệm thuốc tiền lâm sàng. Ví dụ, tế bào tim được sử dụng trong các thiết bị này được nuôi từ tế bào gốc trong bào thai đang phát triển.

Tiềm năng của những thiết bị này đã được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ công nhận vào năm ngoái, khi họ ra phán quyết rằng, chúng có thể thay thế thử nghiệm trên động vật truyền thống, miễn là dữ liệu của chúng tạo ra đủ mạnh.

Theo Live Science 

Phát minh sáng tạo này là một bước tiến vững chắc hướng tới ứng dụng thực tế của thiết bị điện tử graphene và mở ra những khả năng mới cho công nghệ chip trong tương lai. Nghiên cứu này được đề xuất và hướng dẫn bởi Viện Công nghệ Georgia ở Hoa Kỳ và nhóm nghiên cứu từ Đại học Thiên Tân ở Trung Quốc đã đảm nhận công việc nghiên cứu và nghiên cứu chính. 

Trên thực tế, chất bán dẫn graphene này đã được phát triển thành công ngay từ nửa cuối năm 2021, nhưng sau hơn hai năm xác minh và sửa đổi, phải đến đầu năm 2024 nó mới được công bố chính thức với thế giới. Việc xuất bản bài báo này đã thu hút sự chú ý rộng rãi và các cuộc thảo luận sôi nổi trong giới khoa học và công nghiệp. 

Từ lâu, vật liệu bán dẫn silicon có trữ lượng dồi dào trong tự nhiên cũng như các tính chất cơ và điện tuyệt vời, khiến chúng trở thành nền tảng của ngành công nghiệp bán dẫn. Vật liệu bán dẫn silicon thúc đẩy sự phát triển không ngừng của các mạch tích hợp, đạt được độ co ngót cao của bóng bán dẫn và cải thiện hiệu suất và hiệu quả của chip. 

Tuy nhiên, với sự tiến bộ của công nghệ, kích thước của các thiết bị bán dẫn đã giảm xuống còn 10 nanomet, tiến gần đến giới hạn của Định luật Moore. Ở quy mô này, vật liệu bán dẫn silicon khó đáp ứng được nhiều thách thức khác nhau và các bóng bán dẫn được làm từ chúng dễ bị mất ổn định hoặc hỏng hóc. 

Điều này là do khi kích thước của vật liệu đạt đến bước sóng De Broglie của electron thì lưỡng tính sóng-hạt của electron sẽ xuất hiện, electron hành xử giống sóng hơn là hạt và có thể vượt qua hàng rào thế năng, gây rò rỉ hoặc đường hầm lượng tử, hiệu ứng hao mòn. Những hiệu ứng này làm tăng mức tiêu thụ điện năng của bóng bán dẫn và giảm độ tin cậy của nó. 

Những vấn đề này sẽ hạn chế sự co rút hơn nữa của bóng bán dẫn và cũng sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất và chức năng của chip. Vì vậy, các nhà khoa học đang tìm kiếm một loại vật liệu bán dẫn mới có thể khắc phục những hạn chế của vật liệu bán dẫn silicon mà vẫn duy trì hoặc giảm giá thành, mở ra con đường mới cho sự phát triển của mạch tích hợp.

Trong quá trình tìm kiếm vật liệu bán dẫn mới, graphene chắc chắn là một ứng cử viên hấp dẫn. Graphene là một vật liệu bao gồm một lớp nguyên tử carbon được sắp xếp chặt chẽ thành cấu trúc tổ ong, nó dồi dào và rẻ tiền như silicon và có nhiều đặc tính đáng kinh ngạc, chẳng hạn như độ dẫn điện cao, độ dẫn nhiệt cao, độ bền cao và khả năng chịu nhiệt cao... Những đặc tính này khiến graphene dự kiến sẽ được sử dụng để chế tạo các thiết bị điện tử nhỏ hơn, nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn, từ đó thúc đẩy một cuộc cách mạng trong công nghệ bán dẫn. 

Tuy nhiên, ứng dụng bán dẫn của graphene lại diễn ra theo một cách không hề thuận lợi và phải đối mặt với một số vấn đề kỹ thuật lớn, chẳng hạn như cách chuẩn bị graphene chất lượng cao trên diện rộng và cách điều chỉnh khoảng cách và nồng độ chất mang của graphene. 

Một nhược điểm của graphene là không thể điều khiển sự chuyển đổi dòng điện qua điện áp bên ngoài hoặc ánh sáng như các chất bán dẫn thông thường, điều này hạn chế ứng dụng của nó trong các mạch kỹ thuật số và các thiết bị quang điện tử. Đó là lý do tại sao việc xuất bản bài báo này đã thu hút rất nhiều sự chú ý, vì nó thể hiện một cách tiếp cận sáng tạo đối với graphene bán dẫn bằng cách sử dụng liên kết hóa học giữa graphene epiticular và cacbua silic.

Graphene epiticular dùng để chỉ một lớp graphene phát triển trên tinh thể cacbua silic và bề mặt dưới của nó tạo thành liên kết cộng hóa trị với các nguyên tử cacbon trong cacbua silic. Theo cách này, cacbua silic có tác động đáng kể đến cấu trúc dải năng lượng của graphene, khiến dải năng lượng của graphene bị tách ra và tạo thành khoảng trống. 

Khoảng cách này đã được đo là xấp xỉ 0,6 electron volt, điều đó có nghĩa là nếu các electron trong graphene muốn nhảy từ vùng hóa trị sang vùng dẫn, chúng cần phải vượt qua sự chênh lệch năng lượng 0,6 electron volt, để điều khiển chuyển mạch dòng điện có thể đạt được. Khoảng trống này xảy ra do các electron π ban đầu được vận chuyển tự do trong graphene bị hạn chế bởi cacbua silic, mất đi tính chất kim loại và trở thành chất cách điện, nghĩa là nó không còn dẫn điện nữa. 

Vậy làm thế nào chúng ta có thể khôi phục lại độ dẫn điện của nó? Có hai phương pháp, một là sử dụng một lượng năng lượng nhất định, chẳng hạn như ánh sáng hoặc sưởi ấm, để cho phép các electron có đủ động năng để vượt qua hàng rào năng lượng 0,6 volt electron và chuyển từ dải hóa trị sang dải dẫn. Cách thứ hai là pha tạp các nguyên tố khác, tạo thành nồng độ chất mang cao và làm thay đổi cấu trúc điện tử của graphene. Trong graphene epiticular này, các nhà nghiên cứu đã đạt được điều này bằng cách kích thích oxy, từ đó làm cho graphene dẫn điện và hình thành chất bán dẫn loại P.

Chất bán dẫn loại P có nghĩa là có nhiều lỗ trống tích điện dương trong vùng hóa trị, những lỗ này có thể thu hút các electron nhảy vào trong nó, từ đó tạo thành dòng điện. Ở dạng bóng bán dẫn hiệu ứng trường (FET), các nhà nghiên cứu thực sự đã đo graphene bán dẫn này và nhận thấy rằng độ linh động của nó lên tới 5.000 cm vuông mỗi giây, gấp 10 lần so với silicon và gấp 20 lần tốc độ cao nhất của các loại bóng bán dẫn hai chiều khác.

Tính di động đề cập đến tốc độ di chuyển của các hạt tải điện, độ linh động càng cao nghĩa là các thiết bị bán dẫn làm bằng vật liệu này có thể chuyển đổi rất nhanh và tiêu thụ ít năng lượng hơn. Hơn nữa, vì là vật liệu hai chiều nên nó cũng có kích thước nhỏ và tính linh hoạt về mặt cơ học, có thể giúp thiết bị nhỏ hơn và linh hoạt hơn trong thiết kế. 

Ưu điểm của phương pháp này là không yêu cầu chuyển graphene sang các chất nền khác mà trực tiếp thực hiện quá trình bán dẫn graphene trên cacbua silic, do đó tránh được các khuyết tật và ô nhiễm có thể xảy ra trong quá trình chuyển giao và đảm bảo chất lượng và hiệu suất cao của graphene. 

Ngoài ra, phương pháp này còn có thể điều chỉnh kích thước vùng cấm của graphene bằng cách thay đổi hướng mặt phẳng tinh thể của cacbua silic, từ đó đạt được các tính chất bán dẫn khác nhau. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có nhược điểm là đòi hỏi quá trình lắng đọng hơi hóa học ở nhiệt độ cao, giá thành cacbua silic cao hơn so với chất nền silicon thông thường, điều này sẽ làm tăng chi phí và khó khăn trong việc sản xuất graphene. Do đó, phương pháp này đòi hỏi phải tối ưu hóa và cải tiến hơn nữa để tăng tốc độ tăng trưởng và tính đồng nhất của graphene, đồng thời giảm chi phí sản xuất và độ phức tạp của graphene nhằm đạt được sản xuất và ứng dụng graphene quy mô lớn.

Tham khảo: Nature; Zhihu

Những người theo dõi ngành và chứng khoán đều sửng sốt trước tốc độ tăng trưởng của ông lớn ngành chip. 

Ngành công nghiệp bán dẫn đã sẵn sàng chào đón ông vua cá kiếm mới sau ba thập kỷ thống trị bởi Intel và Samsung Electronics.

Trong một năm mà ai ai cũng nói về trí tuệ nhân tạo (AI), gã khổng lồ thiết kế chip Nvidia chiếm miếng bánh lớn trong lĩnh vực bộ xử lý đồ họa (GPU).

Theo phân tích do QUICK FactSet tổng hợp, doanh thu của Nvidia trong năm tài chính kết thúc vào tháng 1/2024 dự kiến sẽ đạt 58,8 tỷ USD, gấp đôi so với năm trước.

Kết quả này sẽ đưa Nvidia vượt lên dẫn đầu các tên tuổi lớn khác trong ngành chip. Doanh thu mảng bán dẫn của Samsung Electronics trong năm tài khóa kết thúc vào tháng 12/2023 ước tính đạt khoảng 49 tỷ USD, giảm 34% so với năm trước. Trong khi đó, con số này của Intel được dự báo sẽ giảm 14% xuống còn 53,9 tỷ USD.

Intel dẫn đầu thế giới về doanh thu bán dẫn trong một phần tư thế kỷ kể từ năm 1992, theo công ty tư vấn nghiên cứu và công nghệ Gartner. Kể từ năm 2017, Intel và Samsung thay nhau nắm giữ vị trí dẫn đầu, khi ông lớn công nghệ Hàn Quốc giữ ngôi vương vào năm 2022.

Sự bùng nổ mạnh mẽ của Nvidia là một trong những chủ đề nóng bỏng trên thị trường chứng khoán năm 2023. Cổ phiếu của gã khổng lồ bán dẫn thậm chí còn tăng vào đầu tháng này sau khi đối thủ Advanced Micro Devices tung ra chip AI nhằm cạnh tranh với Nvidia.

Nvidia không phải là công ty bán dẫn duy nhất chạy đua chuyển đổi sang AI.

AMD coi AI là “công nghệ biến đổi nhất trong 50 năm qua”, Giám đốc điều hành AMD Lisa Su cho biết trong tháng này.

Trước AI, các trung tâm dữ liệu chủ yếu cần các đơn vị xử lý trung tâm. Giờ đây, họ yêu cầu GPU cung cấp sức mạnh tính toán song song, thực hiện các tác vụ cùng lúc với hiệu quả cao hơn.

Cuộc cạnh tranh ngày càng gay gắt khi Intel cho biết họ sẽ bắt đầu xuất xưởng một chip AI mới vào năm 2024 nhằm phục vụ các ứng dụng trung tâm dữ liệu.

Ngành công nghiệp AI đang chứng kiến hai phe nổi lên trong việc phát triển các công cụ AI tổng quát như ChatGPT. Nhà phát triển ChatGPT là OpenAI chưa tiết lộ chi tiết kỹ thuật cho phiên bản mới nhất của chatbot.

AMD đang cung cấp công nghệ cho AI nguồn mở, một trong những nỗ lực nhằm bắt kịp Nvidia, Gus Richard, giám đốc điều hành của Northland Capital Markets cho biết.

Các nhà khai thác đám mây lớn nhất thế giới coi AI tổng quát là động lực tăng trưởng và đang phát triển chip AI của riêng mình. Google, Amazon Web Services và Microsoft đều đã công bố những động thái theo hướng này.

Google đã sử dụng chip nội bộ để đào tạo mô hình AI thế hệ mới của mình là Gemini. Eli Collins, phó chủ tịch sản phẩm của Google DeepMind, cho biết Gemini là mô hình lớn nhất của công ty nhưng chi phí sản xuất “rẻ hơn đáng kể” so với các mô hình tiền nhiệm.

Tuy vậy, các nhà phân tích đánh giá các sản phẩm của Nvidia sẽ tiếp tục được ưa chuộng nhờ tính linh hoạt và hiệu suất cao.

Tham khảo: Nikkei

Nguồn: Nhịp sống thị trường 

Samsung và Naver đã tạo nên bước ngoặt lớn trong lĩnh vực chip AI với sản phẩm mới cùng nhau phát triển, đánh bại cả gã khổng lồ NVIDIA về hiệu suất điện năng. Con chip này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa các mô hình AI quy mô lớn.

Sự hợp tác thành công giữa Samsung và Naver đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của chip AI tiết kiệm điện và hiệu năng cao. Con chip mới hứa hẹn sẽ cách mạng hóa các ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giải trí và giao thông vận tải.

Nguồn: https://doisongphapluat.nguoiduatin.vn/