針對《EE Times》日前發布的AMD 7-nm芯片新聞報導，一位德國科學研究人員利用Twitter話題卷標(#)感嘆道，高端的輝達(Nvidia) V100 GPU價格高達10,000美元以上，使其「無法在研究經費使用原則下輕松訂購」。
英國的一位研究人員則指出，對于歐洲買家來說，動輒超過15,000美元的價格實在讓他們吃不消，但英特爾(Intel)和Nvidia的毛利率至少都有63%。
他說：「我知道Nvidia打造了十分出色的產品，但......這個(價格)問題只能透過CPU和GPU的市場競爭加劇來解決。AMD、Cavium/Marvell、富士通(Fujitsu)和Ampere等公司請加把勁向前進展......，我們的科學由于正因為目前這樣的情況而受折磨。」
在該討論串中還有另一個人發布了一張圖表(如下圖)，顯示隨著Nvidia持續開發更高性能的組件，其GPU芯片尺寸正不斷加大。
Nvidia的第一代通用繪圖形處理器(GP-GPU)價格約為1,500美元，「我們都擔心它們比消費類GPU報價貴了多少。」研究人員感嘆其成本增加了10倍(來源：Hirotoge Goto)
AMD當然也在試圖降低其7-nm Epyc x86 CPU的成本，因而在14-nm芯片上建置其內存控制器以及I/O。然而，AMD最新推出的這兩款組件究竟能刺激多少價格競爭，目前仍有待觀察。然而，如果7-nm產品比預期的更成功，AMD很可能就會發現受到其目前唯一的7-nm代工廠——臺積電(TSMC)可為其供應的晶圓產量受到限制。
就在這兩款組件亮相前不久，英特爾才宣布將所有產能集中于高端產品上，宣稱仍無法滿足PC的大量需求。然而，整體需求實際上并未提升;相反地，IDC分析師Mario Morales說，英特爾可能是想試著打動AMD去追求低階產品市場。
盡管企業需求穩步提升，PC市場并未見成長中。Morales表示，事實上，中國的桌面計算機和筆記本電腦市場——代表整個PC市場中最大部份，目前正略微下滑。
研究人員看好新的AMD組件引爆價格競爭的潛力。但他們也在Twitter上抱怨GP-GPU的軟件狀態。他們說，Nvidia的大多數程序代碼仍然是專有的，而且，Nvidia和AMD提供的開源程序代碼也都不盡如人意。
質量較低的程序代碼從一開始就是AMD GPU運算軟件堆棧的「致命弱點」，一位研究人員表示。
另一位研究人員說：「我很開心AMD Radeon開源Linux驅動程序實際上包含了所有的操作數件(這與Nvidia不同)。但是，錯誤太多的開源軟件仍限制了廣泛采用。」
英國一位研究人員呼吁，「請讓CUDA成為一個開放的生態系統!讓其他陣營也能夠為未來的功能提供輸入或為CUDA API建置其運行軟件。」此處指的是Nvidia的GP-GPU軟件。
另一位研究人員說：「如果每個人都建置了CUDA，就必須建置CUDA性能模型，而這將會妨礙創新，對于加速來說更糟糕。我們需要一個更能夠適應其他處理器公司各種創新的生態系統。」
此外，「還需要為Nvidia特定OpenCL擴展添加檔案......以及聘請一些人來處理有關其錯誤追蹤器的問題。」
美國的一位研究人員表示，「在客戶要求高質量建置開放平行編程標準之后，情況才會改善......而且我們的科學也會受到影響。」。
來自AMD、英特爾和Nvidia的幾位代表紛紛加入討論，捍衛各自公司所做的努力。
一家供貨商表示，「OpenMP 5.0現已問世，這對GPU運算來說也是非常令人興奮的。我知道AMD的Greg Rodgers、Nvidia的Jeff Larkin與其他OpenMP工作組在這方面投入許多努力以實現目標。」
7-nm優勢不如最初預期
在硬件方面，AMD的Epyc和Vega是7-nm節點的第一個現實考驗。
臺積電在2017年3月表示，相較于其16FF+節點，其7-nm制程帶來更高35%的速度或降低60%的功耗。然而，AMD僅聲稱其7-nm芯片速度將比其14-nm產品提高25%的速度或使功耗降低50%。
「臺積電可能一直在測量像環形振蕩器這樣的基本裝置——我們認為它才是真正的產品。」AMD技術長Mark Papermaster在其7-nm芯片發布當天接受采訪時表示。
「摩爾定律正逐漸放緩，半導體節點越來越昂貴，我們無法再以之前的頻率升級了。」他認為，向7-nm過渡增加了光罩、更多光阻劑和寄生效應而使得成本日益攀升。
展望未來，支持極紫外光微影(EUV)的7-nm節點「將發揮更大效率。」
對于AMD來說，在標準有機封裝上搭配使用7-nm和14-nm芯片，就像是三星(Samsung)采用3D NAND之舉。采用一種其他人都可能采用的方法，為該公司帶來更大的成本轉寰空間。
無疑地，先進制程節點正反映著歷史的挑戰。
英特爾目前正在亞利桑那州Chandler打造配備EUV技術的7-nm晶圓廠，但預計至少要到明年年底之后才可能產量。Tirias Research負責人Jim McGregor表示，即便是英特爾目前的14-nm量產「才高過門坎，但產品差異很大」。
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