Samsung développe sa propre architecture GPU Exynos

Selon plusieurs rapports, Samsung se préparerait à concevoir sa propre architecture GPU, une stratégie susceptible de déboucher sur une première utilisation avec l'Exynos 2800 et de modifier en profondeur la façon dont les appareils Galaxy gèrent le rendu graphique et les charges de travail liées à l'IA embarquée. Cette perspective s'inscrit dans un contexte où la concurrence sur les GPU mobiles et les accélérateurs pour IA s'intensifie, et où la maîtrise de la pile matérielle et logicielle devient un avantage stratégique pour les fabricants de puces. La conception d'une architecture GPU native par Samsung pourrait non seulement améliorer l'efficacité énergétique et les performances graphiques, mais aussi faciliter l'intégration de fonctionnalités logicielles avancées, l'optimisation des pilotes et une meilleure prise en charge des API modernes (Vulkan, OpenCL, DirectX sur plateformes compatibles), tout en renforçant l'autonomie du groupe dans l'écosystème des semiconducteurs.

Pourquoi Samsung pourrait opter pour une solution propriétaire

Depuis 2021, Samsung collabore avec AMD pour intégrer des GPU basés sur l'architecture RDNA dans plusieurs puces Exynos, apportant des gains de performance notables et l'introduction de nouvelles fonctionnalités graphiques. Toutefois, des sources sud-coréennes indiquent que l'entreprise envisage désormais de concevoir une architecture GPU entièrement interne, en commençant par l'Exynos 2800 — une puce qui pourrait équiper les modèles Galaxy S28 si les calendriers sont respectés. Cette évolution correspond à une volonté de contrôle plus étroit sur la chaîne technologique : disposer d'un GPU maison permettrait à Samsung de maîtriser finement le compromis entre consommation électrique et puissance, d'optimiser l'interaction SoC/CPU/GPU et de mieux adapter les blocs matériels aux besoins des nouveaux usages (jeu mobile, rendu 3D avancé, calcul pour IA sur l'appareil, traitement d'image temps réel).

La raison principale de ce basculement tient à la verticalisation : contrôler à la fois les blocs CPU et GPU, et leurs interfaces, ouvre la voie à des optimisations d'ordonnancement, à des réductions de latence et à une meilleure gestion thermique, souvent difficiles à obtenir avec des designs tiers. Une architecture GPU interne peut également simplifier la co-conception avec d'autres composants du SoC — NPU, ISP, contrôleurs de mémoire LPDDR ou UFS, et sous-systèmes de sécurité — permettant de définir des priorités de traitement et des chemins de données optimisés. De plus, une propriété intellectuelle (IP) GPU développée en interne facilite l'adaptation aux procédés de fabrication (nodes) utilisés par Samsung Foundry et l'implémentation de techniques d'emballage (CoWoS, FOWLP, 3D-IC) pour améliorer la densité et l'efficacité énergétique.

La division semi-conducteurs de Samsung renforce discrètement son expertise GPU depuis plusieurs années. De nombreux ingénieurs seniors spécialisés en conception GPU ont été recrutés avec des packages attractifs ; parmi les embauches récentes figure John Rayfield, un vétéran ayant travaillé auparavant chez AMD, Broadcom et Intel. Ces recrutements indiquent que l'initiative dépasse le stade d'expérimentation : Samsung investit pour rivaliser au niveau architectural. Le recrutement de profils expérimentés en microarchitecture GPU, en conception de pipelines de rendu, en gestion d'énergie et en développement de drivers (pilotes) est un signal fort que le groupe veut contrôler la chaîne logicielle et matérielle, pour livrer une solution GPU cohérente adaptée aux exigences des systèmes actuels et futurs.

Historiquement, les SoC Exynos tels que les 2200, 2400 et 2500 ont intégré des GPU développés par AMD, basés sur des concepts RDNA, offrant des avancées en matière de performances et de fonctionnalités graphiques. L'Exynos 2600, pour sa part, a semblé représenter une étape intermédiaire où Samsung System LSI a assumé davantage de développement interne tout en conservant l'influence des idées RDNA. Si les nouveaux rapports sont exacts, l'Exynos 2800 marquerait la transition complète de Samsung vers un design GPU propriétaire. Une telle transition nécessite non seulement des compétences en microarchitecture, mais aussi la mise en place d'une chaîne de validation matérielle et logicielle, des outils de simulation, des suites de tests (benchmarks graphiques et workloads IA) et un effort soutenu sur l'optimisation des pilotes pour garantir compatibilité et performances sur les principaux moteurs graphiques et moteurs de calcul.

Quelles sont les implications pratiques ? Au-delà des smartphones haut de gamme, Samsung pourrait déployer ses GPU internes sur une vaste gamme de produits : tablettes, lunettes de réalité augmentée (AR), plateformes pour véhicules autonomes, robots humanoïdes et même ASICs personnalisés pour charges de travail IA — à l'image des stratégies adoptées par Broadcom ou Marvell, qui développent des circuits sur mesure pour répondre aux besoins de grands clients cloud. Une architecture GPU maison permettrait d'adapter les capacités de calcul massivement parallèle aux contraintes spécifiques de chaque segment : faible consommation et latence pour l'AR, robustesse et fiabilité pour l'automobile, optimisation pour l'inférence IA sur serveur ou périphérie (edge), et accélération matérielle pour codecs vidéo ou tâches de vision par ordinateur.

La réussite d'une architecture GPU native impliquerait aussi l'intégration harmonieuse avec les accélérateurs d'IA (NPU), la gestion de la mémoire (hiérarchie cache, contrôleurs mémoire, compression de textures et de données) et la mise en œuvre d'extensions logicielles pour développeurs (bibliothèques, SDK) afin de tirer parti des nouvelles instructions matérielles. Samsung devrait plus particulièrement investir dans le développement de pilotes stables, d'outils d'analyse de performance et de compatibilité pour moteurs de jeu et frameworks IA (TensorFlow Lite, ONNX Runtime, Vulkan Compute), sans oublier le support des API graphiques et de calcul pour garantir une adoption par les éditeurs d'applications et de jeux. La création d'un écosystème logiciel robuste est aussi cruciale que la qualité de la microarchitecture pour assurer la compétitivité d'un GPU mobile.

Si Samsung parvient à livrer une architecture GPU native, la société rejoindrait un cercle restreint de fabricants qui conçoivent leurs propres cœurs GPU — parmi lesquels AMD, Intel, Nvidia et Qualcomm — ce qui constituerait une étape majeure dans les ambitions de Samsung en matière de puces. Cette évolution aurait des retombées stratégiques : renforcement de l'indépendance technologique, meilleure maîtrise des délais et des coûts, possibilités d'innovation différenciée pour la gamme Galaxy et potentiellement une nouvelle source de revenus si Samsung choisissait de licencier son IP GPU à d'autres acteurs. En outre, une IP GPU propriétaire optimisée pour les processus de fabrication de Samsung Foundry pourrait améliorer la compétitivité des produits fabriqués localement et soutenir l'écosystème industriel sud-coréen.

Du point de vue technique, développer une architecture GPU requiert de maîtriser plusieurs domaines : la conception de pipelines de rendu (vertex, geometry, pixel/fragment shaders), la gestion du parallélisme massif (unités de calcul SIMD/MIMD, gestion des threads), l'optimisation mémoire (tiling, compression, caches multis niveaux), la sécurité et l'isolation des ressources, ainsi que la conception de blocs dédiés pour l'accélération IA (matrices de multiplication, systolic arrays, unités INT/FP spécialisées). Samsung devra également apporter des solutions pour la calibration thermique et la gestion dynamique de la fréquence/voltage (DVFS), afin d'assurer des performances soutenues sans dépasser les enveloppes thermiques limitées des appareils mobiles ou des modules intégrés. Enfin, l'interopérabilité avec des piles logicielles et frameworks existants et l'adhésion aux standards industriels seront essentiels pour favoriser l'adoption par les développeurs.

En termes de concurrence, la création d'un GPU Samsung pourrait modifier l'équilibre entre acteurs : Qualcomm continuerait de proposer ses Adreno bien établis, tandis que Mali (ARM), même si ARM a été acquis récemment par d'autres dynamiques, resterait une option pour certains fabricants. Par ailleurs, l'essor des GPUs personnalisés et accélérateurs dédiés pour l'IA pousse les OEM et intégrateurs à repenser l'architecture des plateformes : les fabricants qui contrôlent à la fois IP CPU et GPU ont un avantage pour synchroniser évolutions matérielles et logicielles. Pour Samsung, la capacité à offrir une solution complète, optimisée et économiquement attractive pourrait représenter un argument fort face à des concurrents qui dépendent davantage de fournisseurs externes d'IP.