Végleges: az Intelé az Altera

A Kínai Kereskedelmi Minisztérium vasárnapi jóváhagyása utána lezárulhatott az Altera felvásárlása, mely ezzel hétfőtől már az Intel egyik üzletágaként működhet tovább. A vállalat közleményben adott hírt a sikeres akvizícióról: "Az Altera mostantól az Intel része, közösen pedig jobb és komolyabb tudású félvezetőket készíthetünk. Alkalmazni fogjuk Moore törvényét az FPGA-kra is, mellyel a jövőbeni termékek új irányt vehetnek." - mondta a Brian Krzanich, az Intel elnök-vezérigazgatója.

Az AI és a nagy full-full-stack trend Az AI farvizén számos új informatikai munkakör születik, vagy már ismert munkák kapnak új nevet és vele extra elvárásokat is.

Bár a két vállalat közvetlenül nem rivalizált egymással, az Intel üzleti kapcsolatban állt az Altera egyes riválisaival. Végül emiatt az USA-ban antitröszt vizsgálaton kellett átessen az akvizíció, akárcsak az Európai Unióban, illetve Kínában. A távol-keleti országban tartott legtovább a folyamat, melynek sikeres lezárásával már az utolsó akadály is elhárult a felvásárlás elől.

Az Intel még júniusban jelentette be partnerének felvásárlását. A vállalat hosszas alkudozás után 54 dollárt fizetett minden egyes Altera részvényért, így a végső ár 16,7 milliárd dollár lett. Az Altera és az Intel hosszabb ideje együttműködtek, utóbbi már legmodernebb gyártástechnológiáját bocsátotta az Altera rendelkezésére, amivel ismét a konkurens Xilinx előtt járt egy lépéssel a konkurens.

Az Intel érdeklődését az adatközponti piac irányváltása indokolta. Az FPGA-t újabban a nagy felhős üzemeltetők is kezdik felfedezni. Tavaly júniusban például a Microsoft publikálta kutatási eredményeit, miszerint az ilyen újraprogramozható chipek használatával sikerült megduplázni a Bing teljesítményét. Az Altera felvásárlását tehát ugyanaz a logika vezérelhette, ami az ARM-os szerverchipek és az OpenPower kezdeményezés létezését is indokolja: a nagy online szolgáltatók adatközponti igényei. Az ilyen feladatokhoz az általános célú x86-os Xeonok nem illeszkednek jól - egyrészt rengeteg kihasználatlan tudással rendelkeznek, másrészt az adott célra általában lassabbak és többet fogyasztanak a dedikált processzoroknál.