AMD compra Xilinx per 35 miliardi di dollari

27 Ottobre 2020 95

AMD compra Xilinx per 35 miliardi di dollari. Xilinx è una società che si occupa della costruzione di particolari tipi di semiconduttori che si chiamano FPGA, ovvero Field Programmable Gate Array. Xilinx ha una lunga storia di collaborazione con AMD - per esempio ha contribuito alle parti dedicate al deep learning dei processori EPYC.

Così, dopo le anticipazioni del Wall Street Journal dei giorni scorsi, oggi arriva la conferma ufficiale:

L'acquisizione creerà la società leader nel settore computing ad alte prestazioni, ampliando in modo significativo le dimensioni del portfolio di prodotti AMD e il set di clienti in diversi mercati in crescita in cui Xilinx è leader affermato.

AMD metterà a disposizione le sue tecnologie e l'esperienza in ambito software, Xilinx la sua conoscenza in ambito FPGA e non solo. L'integrazione di Xilinx porterà diversi vantaggi ad AMD, che ha recentemente fatto alcune scoperte importanti per l'evoluzione dei processi a 7 nm. La società acquisita rappresenta un'arma in più contro le principali rivali nel mondo delle "unità di elaborazione", ovvero Intel lato CPU (che già da oltre dieci anni possiede la sua divisione FPGA, con l'acquisto di Altera) e NVIDIA lato GPU (che da poco ha annunciato un'enorme espansione acquisendo Arm, l'azienda che progetta i core di sostanzialmente tutti i chip mobile sul mercato).

Un'integrazione più stretta tra le CPU e gli FPGA per le operazioni AI potrebbero rendere ancora più allettanti i processori della famiglia EPYC in ambito data center. Inoltre, l'acquisizione potrebbe aiutare AMD a entrare in altri settori come quello dell'automotive, quello aerospaziale, dell'IoT, dei data center e degli HPC, in cui Xilinx è già affermata da tempo.

La parola ora passa agli azionisti e agli enti regolatori, chiamati ad approvare l'operazione finanziaria. L'acquisizione dovrebbe concludersi entro la fine del 2021: sino a quella data le due aziende continueranno ad agire come entità separate e indipendenti.

NOTA: articolo aggiornato il 27 ottobre con l'ufficialità dell'acquisizione.

Il top di Huawei al miglior prezzo? Huawei P30 Pro, in offerta oggi da emarevolution.it a 458 euro oppure da ePrice a 521 euro.

95

Commenti

Regolamento Commentando dichiaro di aver letto il regolamento e di essere a conoscenza delle informazioni e norme che regolano le discussioni sul sito. Clicca per info.
Caricamento in corso. Per commentare attendere...
mig86

Forse ti sfugge che continui a paragonare mele con pere.
Amazon fa valanghe di soldi anche con margine netto al 4%, mentre amd guadagna relativamente poco con margine netto del 7%, per questo cercano non solo di guadagnare fette di mercato, ma anche di aumentare il prezzo medio di vendita. Xilinx ha margini netti molto alti, simili ad nvidia ed intel, perciò, nonostante copra un mercato più di "nicchia" (se 5g, ai e datacenter possano essere considerati nicchia) al momento ha profitti migliori rispetto ad amd.
Questa era la mia unica considerazione ed infatti anche amd lo ha fatto notare nell'annuncio dell'acquisizione.

GinoGinoPilotino

Yep

Francesco Venturini

Certo che le paragono! E capisco che ti si sono sfuggite parecchie cose. Se i margini sono risicati e i volumi enormi, gli utili sono cmq grandi. Se però investi in R&D tutto il tuo utile per creare il primo cloud provider al mondo, gli utili vanno a zero, così come la capitalizzazione rimane bassa. Guarda caso, quando qualche anno fa hanno deciso finalmente di monetizzare, gli utili hanno cominciato a schizzare alle stelle (proventi ecommerce + cloud) e "magicamente" il valore è schizzato

BlackLagoon

troppo tardi. Buy the rumors, sell the news.

Alessio Ferri

I singleton è meglio che non li scriva nessuno. Stesso discorso per le factory di servizi e altre vaccate che sono variabili globali stuprate ad oggetti.

mig86

Stai veramente paragonando un'azienda manifatturiera ad una di commercio online?
Amazon ha margini risicati ma vende volumi di merci enormi.
Poi è chiaro che il valore di mercato di amd è superiore a xilinx, altrimenti questa operazione non avrebbe avuto alcun senso.

Il corpo di Cristo in CH2O

si io ultimamente ho lavorato un bel po' con una cyclone V soc, la de10. ho sempre in mente lo schema degli elementi logici che propone quartus, adesso che me lo fai notare non so però se sia proprio la rappresentazione 1:1 dell'hw.

Alessio Ferri

Perché non anche l'estensione di Vulkan e OpenCL, sinceramente essere per sempre legato a un vendor non mi pare buono. Comunque da un po' nvidia supporta anche opencl2

Scrofalo

Dimmi

Alessio Ferri

I mux dipende, anche quelli potrebbero essere lut, i flip flop spesso sono alla fine di una lut e quindi compresi. Certo, quelle performanti hanno anche diversi bus, flip flop e mux dedicati e moltiplicatori belli cicci

Francesco Venturini

Amazon è stata 10 anni con utili sotto i 50mln...e ha costruito il cloud provider primo al mondo! Ancora che fate i discorsi sugli utili stile negozietto sotto casa?

Mostra 1 nuova risposta

Nvidia compra ARM (forse), AMD Xilinx, Intel sta entrando nel mercato delle cucine a induzione... bene!

GrantMills

Madre mia!!!

Lupo Alberto

AMD non ha il problema di Huawei, il 5G e la guerra commerciale tra USA e Cina (e un po' anche tra USA e UE).

Pip

Ah, me l'ero persa questa cosa. Spero che amd non abbia tutti questi problemi

Lupo Alberto

No, ci vorranno 18 mesi e il semaforo verde delle agenzie preposte di US, UK, UE, Cina e Giappone.
Sennò tutto a monte.

Pip

Sapevo che l'acquisizione era già andata a buon fine, nonostante le lamentele...

Lupo Alberto

Nvidia non prenderà ARM, ha già UK e Cina contro.

Lupo Alberto

Dici che Intel metterà in atto un nuovo MOAP, magari con l'aiuto di Nvidia che già ha il GPP?

Pip

Vero, nvidia con ARM è diventata troppo potente, avesse messo mano sugli fpga sarebbe stato un grosso problema

Pip

SIIIII!!!
Sono veramente contento per AMD, ottima mossa, ci speravo proprio. Lisa Su si sta rivelando una dei dirigenti migliori della storia!
Adesso dovrò sostituire la mia scheda altera con una xilinx però...

Mari/o

Bomba.

Mari/o

Lo sai che la tua è una battuta, ma nemmeno troppo? :)

B!G Ph4Rm4

Hanno tirato fuori ROCm da un po' e ultimamente hanno fatto qualcosina, ma a questo ritmo forse saremo pronti per RDNA 12.

Davide

Hanno assolutamente bisogno di sviluppare un'alternativa a CUDA. Se continuano ad affidarsi all'open source non cambierà nulla

Davide

Mossa obbligata per non restare indietro rispetto ad Intel/Altera e per evitare che fosse acquistata in futuro da Nvidia

GinoGinoPilotino

Vero ! Però intanto se pensi hanno: x86, Arm, GPU e FPGA .... è chiaro che vogliono competere in ogni settore

Il corpo di Cristo in CH2O

non per fare il pignolo ma non c'è solo sram. con la lut ti fai la funzione, ma poi ti serve almeno un FF per l'uscita sequenziale e qualche mux per indirizzare i percorsi dei segnali tra le celle logiche.

GinoGinoPilotino

Dovevo buttarci 10k all’uscita della news !

Scrofalo

Tu sai solo di gnocca

Keena

Un po' come aveva fatto anni fa Vigorsol con Xylit

Rocco Siffredi
AMD metterà a disposizione le sue tecnologie e l'esperienza in ambito software, Xilinx la sua conoscenza in ambito FPGA


Non per fare il saccente ma se cercavano esperti conoscitori della FPGA potevano chiedere a me, gli avrei fatto uno sconto di un paio di miliardi

B!G Ph4Rm4

Questa è un'ottima mossa, anche se la cifra mi sembra un bel po' alta.
Nel settore HPC verranno sempre più usati questi tipi di chip, ed è la risposta all'acquisto di Altera di Intel di diversi anni e da quel che ho capito anche ai Bluefield di NVIDIA (sviluppati da Mellanox prima che venisse acquistata).
Sperando che AMD riprenda a investire e sviluppare seriamente anche in ambito professionale ed enterprise.

B!G Ph4Rm4

Yep

goluova

B!G Ph4Rm4
ti disturbo per l'ultima volta

Per cuda programming intendi il libro che ha come autore un certo cook?

mig86

Certo, il tam coperto da amd è più grande, quindi perché non espanderlo ulteriormente con un'azienda dai margini alti? Significherebbe raddoppiare i guadagni in poco tempo e migliorare i margini di guadagno.

Alessio Ferri

Quest'anno nel secondo trimestre AMD ha fatto 157 milioni, nel primo trimestre 162 milioni, se nel terzo prosegue a fine anno ci sono 600 milioni. Se migliora (e ci sono le basi) arriva tranquillamente oltre e il prossimo anno supera Xilinx.

goluova

ok grazie
cosa intendi per profiling? ripetere tot volte la funzione cronometrandola oppure qualche procedura particolare?

mi puoi dare una idea di progetto

goluova

non ho mai scritto un progetto grande nè programmato lavorativamente ma le mie conoscenze sono:

un po' di python lo conosco, so cosa è lo stack (la chiamata a funzione con passaggio di argomenti) lo heap, cosa è il garbage collector, la programmazione ad oggetti, le strutture dati di base (tipo dizionari, array, liste) e solo algoritmi di ordinamento di array.
non ho mai scritto un desing pattern ma ho almeno capito che sono soluzioni standard per problemi ricorrenti (tipo creare uno ed un solo elemento di una classe).

poi so qualcosina delle pratiche di buona programmazione, tipo che bisogna commentare, non reinventare la ruota, che le funzioni devono fare solo una cosa, che è meglio evitare di modificare gli argomenti delle funzioni, incapsulare il più possiblie i dati e nascondere l'implementazione, ecc..

cosa dovrei scrivere (progetti o altro) secondo te per applicare e migliorare queste conoscenze per arrivare ai miei scopi detti sopra?

Sandruz

Scusami non era una critica, ma un osservazione/consiglio.
Impara anche a scrivere del codice, con tutte le regole del caso. Altrimenti non riuscirai mai ad implementa nulla che non sia un progetto usa e getta.

goluova

Innanzitutto perché prendi in giro? ci conosciamo? poi io non voglio studiare le Blockchains
Il ML è per lo più algebra che conosco già

Al posto di criticare dai consigli se proprio vuoi intervenire

B!G Ph4Rm4

Nota anche che Intel nonostante abbia comprato Altera un bel po' di anni fa, per ributtarsi nel settore di calcolo HPC sta sviluppando le schede Xe

B!G Ph4Rm4

Esatto, per l'interconnessione sì.
Ma per il calcolo, io ho fatto un po' di ricerche, e da quel che vedo pare che la partita la stiano vincendo GPU e TPU. E' vero anche che non ho trovato tantissimi paper di confronto, però è quello che osservo.

B!G Ph4Rm4

Eppure ne conosco tanti a cui hanno fatto usare roba di ML nei loro campi alla loro prima esperienza di scrittura di codice. Almeno a fisica e a matematica per dire un esame di C/C++ glielo fanno fare.
Secondo me è inconcepibile buttare la gente direttamente a fare quella roba solo perchè "vabbe ma tanto python è facile" e "alla fine devi chiamare due librerie".
E poi infatti, generalmente, oltre quello non vanno.

Sandruz

Mi piacciono i novelli informatici che non saprebbero scrivere nemmeno un Singleton ma che si buttano direttamente su ML e Blockchains. Non volevo fare il boomer, ma vi consiglio di scrivere tanto.

Pip

Se guardi le caratteristiche di molti supercomputer, molti aspetti sono gestiti dagli fpga, come ad esempio l'interconnessione di varie schede e processori.
Poi, per quanto le gpu possano essere veloci, un fpga programmato appositamente resta molto più veloce ed efficiente.
Io sono elettronico e quindi posso parlare per il mio campo, ma ogni singolo strumento di misura che non sia un multimetro portatile contiene dentro fpga abbastanza potenti: spettrometri, multimetri di precisione, oscilloscopi, alimentatori ecc. ecc.
Insomma, gli fpga sono estremamente utili in qualsiasi campo, visto che ti permettono di avere hardware dedicato senza la necessità di spendere decine o centinaia di milioni in sviluppo di un chip che magari diventa obsoleto dopo due anni

Pip

Si, ma in confronto ad altera e xilinx hanno un mercato ridottissimo, si spartiscono le briciole.
Per dire, xilinx ha guadagnato 3 miliardi nel 2019 e Lattice solo 45 milioni.
Sono altera e xilinx che hanno in mano il mercato di fascia alta

B!G Ph4Rm4

Figurati ;)

goluova

ok grazie per la discussione costruttiva

B!G Ph4Rm4

Ma direi che per quello che ci devi fare tu assolutamente si. Creare un algoritmo di ML o un nuovo tipo di NN è una cosa che richiede immense conoscenze nella materia, una marea di sperimentazioni e sopratutto anni di sviluppo (per dire: le NN sono vecchie, degli anni '60 sostanzialmente, ma ci sono volute decenni per farle funzionare decentemente, e così tanti altri tipi di reti).
Di solito se devi fare qualcosa come minimo usi un'architettura di rete esistente (vedendo cosa si usa di solito in quel campo) e inizi a lavorarci.

Ultima domanda: a questo punto come fanno i ricercatori a creare nuove architetture? Come fanno a farsi venire una visione intuitiva della materia?

Non mi pronuncio perchè sono ancora troppo asino :)
Comunque in linea generale, almeno se parliamo di architetture di reti neurali, le architetture variano cercando di adattarsi al tipo di dato del problema: le NN per dati molto poco linearmente separabili, le CNN per dati con "correlazioni" spaziali (infatti vengono usate nelle immagini), le RNN per dati a sequenza, ecc.

Recensione Mac Mini Apple Silicon M1, ho QUASI sostituito il mio desktop da 2K euro

Recensione HONOR Router 3: il miglior Router Wi-Fi 6 qualità/prezzo

Apple Silicon è il futuro di Apple: da desktop a smartphone, andata e ritorno

Recensione Honor MagicBook Pro, occhio ai paragoni azzardati!