Se la Legge di Moore ha smesso di poter essere applicata alla lettera all'ambito dei processori, ragionando invece non solo in termini di velocità e prestazioni ma anche di abilità specifiche allora non si può dire che l'innovazione stia rallentando. Intel, Samsung e Google in questi giorni rappresentano tre esempi – molto diversi fra loro – dell'evoluzione in corso nel mondo dei chip. L'azienda di Santa Clara prosegue su un filone promettente, quello dell'intelligenza artificiale, applicandolo ai data center: lo fa con una nuova famiglia di prodotti, Nervana Neural Network Processor, annunciata ieri (ma se ne parlava da tempo informalmente con il nome in codice “Lake “Crest”) e frutto di un'acquisizione da 400 milioni di dollari realizzata l'anno scorso.
A detta di Intel, questi nuovi prodotti “promettono di rivoluzionare il computing basato su intelligenza atificiale in una miriade di ambiti di mercato. Utilizzando la tecnologia Intel Nervana, le aziende potranno sviluppare categorie completamente nuove di applicazioni di AI, che massimizzeranno la quantità di dati processati e permetteranno ai cilenti di individuare migliori insight e di trasformare il loro business”. Analytics più avanzati e nuovi scenari ancora non immaginabili, dunque, sono l'ambizione a cui punta Intel.
La società non ha fornito in questa occasione i dettagli tecnici dei primi prodotti, ma da un vecchio blogpost si comprende che saranno basati sul design del Nervana Engine, che rinuncia alla Gpu per includere memoria a elevato bandwidth ed elementi di calcolo per attività di deep learning. Proprio la tecnologia di High Bandwidth Memory permette di ottenere elevate velocità e allo stesso capacità, e dunque di gestire rapidamente calcoli molto impegnativi e su grandi quantità di dati. Per i Nervana Neural Network Processor, Intel ha in programma lo sviluppo di “diverse generazioni di prodotto, che garantiranno maggiori prestazioni e permetteranno nuovi livelli di scalabilità per i modelli di intelligenza artificiale. Questo ci consentirà di superare l'obiettivo, fissato lo scorso anno, di moltiplicare per cento le prestazioni dell'AI entro il 2020”. Al momento non è stata comunicata una data di lancio sul mercato.
Di tutt'altro si occupa, invece, il processore utilizzato da Google sul nuovo smartphone a marchio proprio, il Pixel 2. Le immagini sono il pane per i denti del Pixel Visual Core, un chip da otto nodi di calcolo che può eseguire oltre tremila miliardi di operazioni al secondo e gestire le operazioni HDR+ in un quinto del tempo richiesto ai tradizionali processori. E può realizzare tutto ciò consumando pochissima energia. La novità di questi giorni è l'annuncio secondo cui nelle prossime settimane Google inserirà il Pixel Visual Core come opzione all'interno dell'anteprima di Android Oreo 8.1 destinata agli sviuppatori. Per questi ultimi, ciò significherà poter progettare applicazioni che sfruttino le abilità avanzate del processore del Pixel 2.
Confronto fra immagini, a destra quella scattata con il Pixel 2 (credits: Google)
Da Samsung è giunto, invece, l'annuncio di aver avviato la produzione dei primi chip realizzati con processo a 8 nanometri FinFet. L'azienda chiama questo processo 8Lpp, cioè Low Power Plus, sottolineando come i futuri chip garantiscano una riduzione del 10% nei consumi energetici rispetto alla generazione dei 10Lpp. E anche la superficie si ridurrà del 10%. A detta dell'azienda sudcoreana, questi prodotti porteranno vantaggi ad applicazioni di diverso tipo, incluse quelle per il mobile, quelle che gestiscono lo scambio di criptovalute e le applicazioni di rete/server. Va comunque ricordato che il numero dei nanometri non è l'unico indicatore utile per valutare quanto un processo produttivo sia avanzato, o più avanzato di quello della concorrenza. Con una punta di polemica, in passato Intel ha lasciato intendere come giocare con le definizioni e con i numeri sia soprattutto questione di marketing, poiché la densità di transistor logici dipende anche dalla loro disposizione e dai loro collegamenti.