Qualcomm เผยจะสร้าง CPU ศูนย์ข้อมูลที่เชื่อมต่อกับชิป Nvidia

Investing.com — Qualcomm (NASDAQ:QCOM) ประกาศเมื่อวันจันทร์ว่าจะพัฒนา CPU ศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อกับชิป AI ของ Nvidia ซึ่งเป็นการกลับมาบุกตลาดโปรเซสเซอร์เซิร์ฟเวอร์อีกครั้ง

ในขณะที่ Nvidia (NASDAQ:NVDA) ครองตลาดตัวเร่ง AI แต่ชิปของบริษัทยังต้องการ CPU ซึ่งโดยทั่วไปจัดหาโดย Intel (NASDAQ:INTC) และ AMD (NASDAQ:AMD) ทั้งนี้ Nvidia ยังได้เข้าสู่ตลาด CPU ด้วยชิป "Grace" ที่ใช้สถาปัตยกรรม Arm

ตอนนี้ Qualcomm กําลังกลับเข้าสู่การแข่งขันอีกครั้ง โดยใช้เทคโนโลยีของ Nvidia เพื่อปรับปรุงการสื่อสารระหว่าง CPU ของตนกับ GPU ของ Nvidia

"ด้วยความสามารถในการเชื่อมต่อโปรเซสเซอร์ที่ออกแบบเฉพาะของเรากับสถาปัตยกรรมระดับแร็คของ Nvidia เรากําลังผลักดันวิสัยทัศน์ร่วมกันในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงและประหยัดพลังงานสู่ศูนย์ข้อมูล" Cristiano Amon ซีอีโอของ Qualcomm กล่าวเมื่อวันจันทร์

Qualcomm เริ่มพัฒนาชิปเซิร์ฟเวอร์บนสถาปัตยกรรม Arm ในช่วงปี 2010 และทดสอบกับ Meta Platforms (NASDAQ:META) แต่ได้ลดขนาดโครงการลงท่ามกลางแรงกดดันทางกฎหมายและการตัดลดต้นทุน โครงการนี้ได้รับการฟื้นฟูหลังจาก Qualcomm ซื้อกิจการทีมวิศวกรชิปอดีต Apple (NASDAQ:AAPL) ในปี 2021

ตั้งแต่นั้นมา บริษัทได้กลับมาเจรจากับ Meta และลงนามในหนังสือแสดงเจตจํานงกับ Humain บริษัท AI ของซาอุดีอาระเบีย เพื่อร่วมกันพัฒนา CPU ศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบเฉพาะ

การผลักดันของ Qualcomm เข้าสู่ตลาด CPU ศูนย์ข้อมูลได้รับแรงผลักดันจากการซื้อกิจการ Nuvia ในปี 2021 ซึ่งเป็นบริษัทที่พัฒนาการออกแบบโปรเซสเซอร์บนสถาปัตยกรรม Arm และมีบทบาทสําคัญในความทะเยอทะยานด้านชิปเซิร์ฟเวอร์ที่ฟื้นคืนของ Qualcomm

พื้นที่ CPU ศูนย์ข้อมูลมีการแข่งขันที่ดุเดือด โดยผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่อย่าง Amazon (NASDAQ:AMZN) และ Microsoft (NASDAQ:MSFT) ได้นําโปรเซสเซอร์ที่สร้างขึ้นเองมาใช้แล้ว ควบคู่ไปกับยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมอย่าง AMD และ Intel

การขยายตัวของ Qualcomm เข้าสู่ส่วนนี้เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามที่กว้างขึ้นในการลดการพึ่งพาสมาร์ทโฟน ซึ่งบริษัทครองตลาดมายาวนานด้วยโปรเซสเซอร์และโมเด็ม

บริษัทกําลังส่งเสริมชิปของตนว่ามีประสิทธิภาพด้านพลังงานและสามารถรันงาน AI โดยตรงบนอุปกรณ์ แทนที่จะส่งไปประมวลผลบนคลาวด์ แนวทางการประมวลผลบนอุปกรณ์นี้อาจช่วยให้ประสิทธิภาพ AI เร็วขึ้นและปรับปรุงความเป็นส่วนตัว เนื่องจากข้อมูลที่ละเอียดอ่อนยังคงอยู่ในอุปกรณ์

บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน