Qualcomm ha presentato la nuova famiglia Dragonfly per il data center, una piattaforma che mette insieme architettura HBC, CPU C1000 e acceleratore per inferenza AI300, oltre a servizi di progettazione chip e soluzioni di interconnessione ad alta velocità.
Il punto centrale dell’annuncio è l’approccio modulare alla memoria e al calcolo: l’azienda promette più efficienza energetica, maggiore banda memoria effettiva e un costo totale di sistema più basso rispetto alle piattaforme basate su HBM, con una roadmap che si estende fino al 2028.
Qualcomm punta su HBC per aumentare banda memoria ed efficienza
La base tecnica della proposta Dragonfly è HBC, un’architettura disaggregata che separa il chip in un SoC principale e in uno stack HBC, entrambi collocati su un normale substrato organico 2D. All’interno dello stack HBC si trova in basso un’unità di accelerazione vicina alla memoria, mentre sopra vengono impilati i die LPDDR DRAM tramite tecnologia TSV.
Qualcomm sostiene che questo schema permetta di migliorare sia l’efficienza energetica sia la banda memoria realmente disponibile rispetto alle soluzioni con HBM. A livello di acceleratore completo, HBC è progettata per arrivare a 6 volte la banda per watt rispetto a HBM e a 200 volte la capacità per watt rispetto a SRAM.
Il primo prodotto a sfruttare HBC Gen 1 sarà l’acceleratore AI250: la scheda raggiunge una velocità di lettura e scrittura memoria di 133 TB/s e una banda effettiva pari a 18 volte quella di AI200, che usa LPDDR5X standard. I campioni commerciali sono attesi da metà 2027.
- HBC divide il chip in SoC principale e stack memoria/accelerazione separato.
- Lo stack usa LPDDR DRAM impilata con tecnologia TSV.
- Obiettivo dichiarato: più efficienza e minore TCO rispetto ai sistemi con HBM.
- AI250 con HBC Gen 1 arriva a 133 TB/s di traffico memoria sulla singola scheda.
Dragonfly C1000 è la nuova CPU Qualcomm per carichi data center
Con Dragonfly C1000, Qualcomm rientra in modo deciso nel segmento CPU per data center con un progetto dedicato ai carichi server moderni. Il chip adotta un’architettura multi-chip e può scalare oltre 250 core Oryon, con frequenze superiori a 5 GHz.
Sul piano della piattaforma, C1000 usa un sottosistema di memoria LP DRAM e può integrare una connessione HBC opzionale. Sono supportati PCIe Gen 7 e la compatibilità con lo standard CXL, due elementi importanti per espansione, acceleratori esterni e memoria condivisa nei server di nuova generazione.
Qualcomm dichiara inoltre un’efficienza energetica superiore di oltre 2 volte rispetto ai concorrenti attuali, con varianti dedicate a carichi per agenti AI, uso generale e nodi head node. Il debutto commerciale è previsto nel 2028.
- Architettura multi-chip per il data center.
- Scalabilità fino a oltre 250 core Oryon.
- Frequenza massima superiore a 5 GHz.
- Supporto a PCIe Gen 7, CXL, raffreddamento ad aria e a liquido.
- Compatibilità con rack e server standard OCP ORv3.
AI300 mira all’inferenza distribuita con più capacità memoria e scalabilità di rack
L’altro pilastro della gamma Dragonfly è AI300, acceleratore di terza generazione in formato rack con raffreddamento ad aria o a liquido, progettato per scenari di inferenza distribuita. Qualcomm indica l’avvio dei campioni commerciali nel 2028.
Grazie a HBC Gen 2, AI300 dovrebbe offrire una capacità memoria e una banda effettiva ai vertici del settore. La banda memoria per watt della singola scheda viene indicata come 4-8 volte superiore rispetto alle GPU attuali, mentre la banda effettiva sarebbe 3 volte quella di AI250 e 54 volte quella di AI200.
Per la scalabilità verticale la piattaforma usa UALink ed ESUN, mentre per la scalabilità orizzontale fa leva sia su collegamenti in rame sia su fibra. A completare il quadro ci sono le tecnologie di interconnessione Qualcomm, con stack SerDes, PAM4 e DSP coerente leggero, capaci di coprire connessioni dal chip al campus con supporto a 800G e 1.6T.
- Piattaforma AI300 di terza generazione per inferenza distribuita.
- Supporto a raffreddamento ad aria e a liquido.
- Banda memoria per watt fino a 4-8 volte rispetto alle GPU attuali.
- Interconnessioni fino a 800G e 1.6T su rame e fibra.
