Künstliche Intelligenz

Dragonfly C1000: Qualcomm kündigt Serverprozessor für 2028 an


Auf einer Veranstaltung für Investoren hat Qualcomm in dieser Woche seinen ersten Serverprozessor enthüllt: Mit dem Dragonfly C1000 will das Unternehmen sein Chipportfolio diversifizieren und den Schritt in Rechenzentren gehen. In dem Prozessor sollen über 250 selbst entworfene ARM-Kerne (Oryon) werkeln, die über 5 GHz schaffen. Wie inzwischen üblich soll er aus mehreren Chiplets zusammengesetzt sein und mit PCI Express 7.0 antreten.

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Letzteres kann keine aktuelle Server-CPU, doch mit solchen konkurriert der C1000 auch nicht: Er soll erst 2028 erhältlich sein. Bis dahin dürften auch AMD Epyc, Intel Xeon & Co. bei PCIe 7.0 angekommen sein. Und dennoch präsentierte Qualcomm-CEO Cristiano Amon schon jetzt einen Großkunden: Meta-Chef Mark Zuckerberg bekannte sich dazu, künftig Server mit Dragonfly-C1000-Prozessoren in seinen Rechenzentren einsetzen zu wollen.

Das ist nicht zuletzt deshalb bemerkenswert, weil Meta im Unterschied zu anderen Hyperscalern wie Amazon, Google und Microsoft keine hauseigenen Prozessoren entwickelt, sondern zukauft. Meta ist deshalb auch der erste und bislang einzige Kunde für die AGI CPU, die ARM entwickelt hat und in eigenem Auftrag fertigen lässt.

Der Dragonfly C1000 soll der letzte Baustein in der gezeigten Datacenter-Roadmap sein. Sie beginnt bereits in diesem Jahr, allerdings mit anderen Komponenten: Es handelt sich um Netzwerkbausteine für Rechenzentren, die die Ende 2025 übernommene Halbleiterfirma AlphaWave entwickelt hat. Damit stehen bei Qualcomms Datacenter-Sparte schon im laufenden Finanzjahr dicke Umsätze in den Büchern.



Qualcomms Roadmap für Datacenter-Produkte

(Bild: Qualcomm)

Die Zeit bis zum C1000 sollen Auftragsarbeiten für Großkunden (wohl auch mit AlphaWave-Technik) und auf Inferenz spezialisierte KI-Beschleuniger überbrücken. Einen solchen, nämlich Cloud AI 100, verkauft Qualcomm bereits, doch die Roadmap zeigt zügige Weiterentwicklungen: Cloud AI 200 soll bei der Performance zulegen, ab AI 250 kommt ein neues Konzept zum Einsatz. Ein System-on-Chip (SoC) orchestriert die KI-Agenten, die auf ihm laufen, doch Berechnungen an sich werden an zusätzliche Rechenwerke ausgegliedert, die physisch direkt unter LPDDR5-Speicherstapel gepackt werden.

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Qualcomms KI-Beschleuniger verzichten auf HBM-Speicher und packen die Rechenwerke direkt unter LPDDR5-Speicher.

(Bild: Qualcomm)

Qualcomm nennt das High Bandwidth Compute (HBC); eine generischere Bezeichnung lautet Near-Memory Computing. Qualcomm will mit HBC ein Bandbreitendilemma lösen, weil das SoC selbst eben keine rasante Speicheranbindung und somit kein teures High-Bandwidth Memory (HBM) benötigt. Aktuelle HBM-Generationen erkaufen sich ihre hohen Transferraten mit hohem Energieeinsatz – zu viel für Desktop-Grafikkarten oder gar Gaming-Notebooks. Obendrein vereinfacht ein Design ohne HBM die weitere Verarbeitung nach der Chipfertigung, weil auf Interposer und Advanced Packaging verzichtet wird. Wie für den C1000 präsentierte Qualcomm auch für seine künftigen HBC-Beschleuniger bereits einen namhaften Erstkunden: Microsoft will sie in seinen Azure-Umgebungen einsetzen.

Qualcomm-Chef Cristiano Amon beantwortet von sich aus die offene Frage, warum Qualcomm jetzt in den Markt für Serverprozessoren einsteigt: Der Markt sei nicht zuletzt deshalb lukrativ, weil er von einer extremen Knappheit geprägt sei. Als großer Player könne man da durchaus etwas bewegen. Für alle Chips, die Qualcomm auf der Roadmap bis 2028 zeigt, habe sich die Firma über langfristige Verträge sowohl die Wafer-Kapazitäten bei Chipauftragsfertigern als auch die Speicherbausteine bei Zulieferern gesichert.



Qualcomm will sein Chip-Portfolio in den kommenden Jahr deutlich breiter aufstellen. Bisherige Bereiche sollen dabei nicht vernachlässigt werden.

(Bild: Qualcomm)

Zudem würden Inferenz-Workloads und KI-Agenten den Markt gerade durcheinanderwirbeln, weil GPUs nicht die besten und effizientesten Chips dafür sind. Und ganz generell bringe Qualcomm seine Mobil-Expertise hinsichtlich Effizienz ein: In etlichen Pro-Watt-Metriken verspricht Amon das beste Angebot.

Nvidias etabliertem Software-Ökosystem – eine wichtige Komponente hinter Nvidias Erfolg – stellt sich Qualcomm mit der Übernahme des Anbieters Modular entgegen. Das Framework Mojo sei zu CUDA vergleichbar, laufe aber eben nicht nur auf GPUs und nicht nur auf Hardware einer spezifischen Firma. Bei künftigem Umrüsten oder überraschender Lieferknappheit könnten Nutzer flexibel andere Hardware auf dem Markt einkaufen, ohne dass zuvor erfolgte Software- und KI-Entwicklungen hinfällig wären. Auch für Triton und andere Nvidia-Produkte habe Modular mindestens gleichwertige Gegenstücke, so Qualcomm.



Der Softwarestack von Modular ist viel offener gestaltet als das, was Branchenprimus Nvidia mit CUDA & Co. anbietet.

(Bild: Qualcomm)


(mue)



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