Nvidia Neden ARM'i 40 Milyar $'a Satın Aldı?

Muhtemelen Intel adını daha önce duydunuz ancak Gordon Moore'un adını bilmiyor olabilirsiniz. Kendisi Intel'in kurucu ortağıdır ve 12 milyar dolar serveti olduğu söyleniyor. Ancak Moore'u bugün bilinir yapan şey 1960'larda yaptığı bir gözlemdir. Transistör yoğunluklarının iki yılda bir ikiye katlandığını açıkladı ve bu da çip üreticilerine bir yol haritası ve hedef sunmuş oldu. Dünyanın en büyük bağımsız dökümhanesi TSMC, 10nm işlemiyle (2017'nin Snapdragon 835'i gibi) yapılan yongalarda her mm kareye 52 milyondan fazla transistör sığdırdı. Bu yıl birçok Android amiral gemisi modeline güç veren Snapdragon 865 Mobil Platform, mm kare başına yaklaşık 100 milyon transistörle donatılmış 7nm işlemi kullanılarak üretilmiştir.

Huang Yasası, Nvidia'nın ARM Holdings'i Satın Alma Nedeni Olabilir

Apple A14 Bionic yonga setini üretmek için kullanılan yeni 5nm işlemi, mm kare başına yaklaşık 171,3 milyon transistöre sahip. Çip, yakın zamanda piyasaya sürülen dördüncü nesil iPad Air tablete güç sağlayacak. Ayrıca tüm 2020 5G Apple iPhone 12 modellerinin içinde bulunması bekleniyor. iPhone 11 ailesine güç veren A13 Bionic'in içindeki 8,5 milyar ile karşılaştırıldığında 11,8 milyar transistör fena sayılmaz. Bir çip üzerindeki transistör sayısı ne kadar fazlaysa, o kadar güçlü ve enerji tasarrufludur.

Dünyanın en büyük iki bağımsız dökümhanesi olan TSMC ve Samsung, 2nm'ye kadar yol haritalarına sahip. Ama Moore Yasasının sonuna geldiğimizde ne olacak dersiniz? Uzmanlara göre cevap Huang Yasası. İsim Nvidia Corp. CEO'su ve kurucu ortağı Jensen Huang'dan geliyor. Huang Yasası, Yapay Zekaya (AI) güç veren çiplerin performansının her yıl iki katından fazla artacağını söylüyor; bu iyileştirme hem yazılım hem de donanım iyileştirmelerinden kaynaklanacak. Nvidia'nın baş bilim adamı ve kıdemli başkan yardımcısı Bill Dally, Kasım 2012 ile Mayıs 2020 arasında bazı Nvidia AI yongalarının performansının 317 kat arttığını bildirdi. Bu da Gordon Moore tarafından dikte edilen "kanun"dan daha yüksek demek. Kendi kendine giden kamyonlarla ilgilenen bir şirket olan TuSimple, Nvidia tarafından desteklenen sistemlerinde performansın her yıl ikiye çıktığını açıkladı.

Nvidia'nın GPU çipleri aynı anda birçok farklı görevi yerine getirebiliyor. Zira CPU'lar veya Merkezi İşlem Birimleri'ne kıyasla tek bir görevi hızlı bir şekilde gerçekleştirmede daha iyidir. AI ile ilgili olanlar da dahil olmak üzere bazı görevler, daha az güç kullanan bir GPU yongası tarafından çok daha hızlı işlenebiliyor. ARM Holdings bu tarafta GPU için gerekli bileşenlerin tedarikinde liderlerden biri. Ve bu durum Nvidia'nın şirketi satın almak için harcadığı 40 milyar dolarlık teklifi açıklıyor.

Ancak, bazı uyarılar var. GPU'ların sağladığı işlem gücü her durumda kullanılamaz. TuSimple'ın kurucu ortağı ve Baş Teknoloji Sorumlusu Xiaodi Hou, kendi kendini süren kamyonlar gibi yapay zekaya büyük ölçüde güvenen işletmelerde bile sistem kodunun çoğunun CPU kullanımını gerektirdiğini belirtiyor. Ve Moore Yasası gibi, sonunda Huang Yasası da artık uygulanabilir olmayacak. Huang Yasasının geçerli kalması için hala on yıla yakın bir süre var. Ancak Moore Yasası kadar yaygın kullanımda olmayacak. Bu anlamda yonga üreticilerinin ileride Moore Yasasını değiştirmeleri gerekebilir ve Nvidia'nın ARM satın almak için 40 milyar dolar harcaması bunu yapmasını sağlayacak.