7 Minute
Samsung se pregătește, potrivit relatărilor, să construiască propria arhitectură GPU, o mișcare care ar putea debuta odată cu Exynos 2800 și care are potențialul de a schimba modul în care dispozitivele Galaxy gestionează grafica și sarcinile de inteligență artificială. Această inițiativă reflectă o tendință clară în industria semiconductorilor: trecerea de la dependența de IP extern către proiecte interne, cu scopul de a optimiza performanța, consumul de energie și integrarea la nivel de SoC. Un GPU proiectat intern poate aduce avantaje tehnice importante — de la controlul fluxurilor de memorie și al pipeline-ului grafic, până la optimizări discrete ale driverelor și ale compilatoarelor shader — ceea ce, în practică, se traduce în experiențe grafice mai fluide și capacități AI pe dispozitiv mai eficiente.
De ce Samsung ar putea merge pe cont propriu
Din 2021, Samsung a colaborat cu AMD pe GPU-uri bazate pe arhitectura RDNA pentru mai multe cipuri Exynos, obținând câștiguri semnificative de performanță și funcționalități noi. Totuși, un raport sud-coreean susține că grupul va proiecta acum o arhitectură GPU complet internă, începând cu Exynos 2800 — un cip care ar putea ajunge în modelele Galaxy S28 dacă planurile și liniile de timp sunt respectate. Motivele pentru această schimbare sunt multiple: costuri pe termen lung, independență tehnologică, capacitate de customizare pentru scenarii specifice (gaming, AR/VR, procesare AI) și posibilitatea de a regla fin performanța per watt pentru diferite segmente de produse.
Construirea unui GPU în interiorul companiei ar oferi Samsung un control mai strâns asupra consumului de energie, a performanței și asupra integrării între blocurile CPU și GPU din SoC-uri, telefoane și formate emergente. Proprietatea verticală asupra ambelor blocuri — CPU și GPU — poate debloca optimizări care sunt dificil de realizat cu arhitecturi terțe: de exemplu, strategii avansate de management termic, sincronizare mai eficientă a cache-urilor și a magistralelor de memorie, sau rutine dedicate pentru accelerarea anumitor tipare de calcul (rendering procedural, ray tracing hibrid, inferență AI pe scene complexe). În plus, un GPU intern poate fi adaptat pentru a colabora mai eficient cu NPU-urile (Neural Processing Units) și ISP-urile (Image Signal Processors), maximizând performanța globală a sistemului în aplicații mobile intensive.
Brațul semiconductor al Samsung și-a consolidat în tăcere expertiza GPU de-a lungul anilor. Au fost recrutați numerosi ingineri seniori specializați în proiectare GPU, atrași cu pachete competitive, iar printre angajări recente se numără John Rayfield, veteran cu experiență la AMD, Broadcom și Intel. Astfel de recrutări sugerează că Samsung nu experimentează doar la nivel superficial, ci investește pentru a concura la nivel de arhitectură. Această acumulare de know‑how include competențe în proiectare microarhitecturală, subsisteme de memorie (inclusiv suport pentru LPDDR și HBM în anumite aplicații), dezvoltarea de compilatoare shader, optimizări pentru API-uri grafice precum Vulkan și OpenGL ES, precum și integrarea strânsă a unor utilitare de profilare și debug pentru dezvoltatori.
Istoric, cipurile Exynos precum 2200, 2400 și 2500 au folosit GPU-uri dezvoltate de AMD, bazate pe concepte RDNA, și au introdus capabilități precum ray tracing hibrid și performanțe grafice competitive în segmentul high-end. Exynos 2600, în schimb, a părut a fi un pas intermediar în care System LSI al Samsung a preluat mai mult din dezvoltare internă, menținând totuși idei și componente inspirate de RDNA. Dacă informațiile noi sunt exacte, Exynos 2800 ar marca tranziția completă a Samsung către un design GPU propriu, proiectat pentru a servi nu doar telefoanelor emblematice, ci și unui portofoliu extins de produse și soluții.
Ce ar însemna aceasta în practică? Pe lângă telefoane de top, Samsung ar putea implementa GPU‑uri interne în tablete, ochelari AR, platforme pentru vehicule autonome, roboți umanoizi și chiar ASIC-uri custom pentru sarcini AI — într-un mod asemănător cu modul în care Broadcom sau Marvell concep cipuri dedicate pentru mari clienți din cloud. Un GPU intern ar facilita adaptarea microarhitecturii la cerințele specifice: de exemplu, unități de mapare și texturare optimizate pentru feed-uri video 8K, motoare de rasterizare cu tile-based rendering eficient energetic pentru ecranele mobile, sau blocuri dedicate pentru operații de convoluție și transformări matriciale folosite în inferența modelor de machine learning.
Dacă Samsung va reuși să livreze o arhitectură GPU nativă competitivă, atunci se va alătura unui club foarte restrâns de companii care proiectează propriile nuclee grafice — cum sunt AMD, Intel, Nvidia și Qualcomm — iar aceasta ar reprezenta un milestone important pentru ambițiile companiei în domeniul cipurilor. Concurența directă la nivel de microarhitectură înseamnă nu doar performanță brută, ci și dezvoltarea unui ecosistem software robust: drivere stabile pentru Linux și Android, instrumente de dezvoltare pentru optimizări (profilere, compilatoare), portări pentru motoarele de joc (Unity, Unreal) și suport tehnic pentru studiourile care optimizează titluri mobile sau aplicații AR/VR. Un ecosistem solid poate crește adoptarea pe termen lung și poate atrage parteneriate în zona enterprise și automotive.
Din punct de vedere tehnic, proiectarea unui GPU de la zero impune provocări majore: definirea unui set de instrucțiuni interne eficiente pentru shading și compute, realizarea de pipeline‑uri pentru rasterizare și ray tracing care echilibrează latența cu consumul de energie, managementul coerent al memoriei într-un mediu mobil cu banda limitată și constrângeri termice stricte, precum și realizarea unui compilator de shader care traduce codul de înalt nivel în microcod optimizat pentru hardware. De asemenea, Samsung trebuie să se asigure că noul GPU suportă standarde cheie precum Vulkan, OpenCL și posibil extensii pentru accelerare AI (operatori tensor, precizie mixtă), oferind în același timp compatibilitate în timp real cu ecosistemul Android. În plus, există provocări legate de managementul producției: alegerea nodului de fabricație (de exemplu 3nm sau 4nm), optimizarea pentru randamente de producție și alinierea cu programul de lansare a dispozitivelor.
Pe lângă beneficiile evidente, există și riscuri: dezvoltarea internă implică costuri inițiale mari, necesitatea de a construi instrumente software mature și posibile întârzieri în comparație cu utilizarea unei soluții deja validate. Mai mult, succesul comercial depinde și de acceptarea în rândul dezvoltatorilor terți și de performanța comparativă față de soluțiile existente din piață, cum ar fi GPU‑urile Adreno de la Qualcomm sau copiile integrate Apple pentru ecosistemul iOS. Totuși, diferențierea pe termen lung — mai ales în domeniul AI pe dispozitiv (on-device AI), AR/VR și soluții automotive — poate justifica investiția, oferind Samsung controlul asupra unui pilon critic al experienței utilizatorilor și al inovației hardware.
Sursa: sammobile
Lasă un Comentariu