Blackwell a dále: Mapování další éry akcelerace AI hardwaru

• Přehled trhu: Měnící se dynamika v AI hardwaru
• Technologické trendy: Inovace pohánějící akceleraci
• Konkurenční prostředí: Hlavní hráči a strategické kroky
• Odhady růstu: Projekce pro expanze AI hardwaru
• Regionální analýza: Globální horké oblasti a investiční vzorce
• Budoucí výhled: Očekávání vývoje akcelerace AI
• Výzvy a příležitosti: Navigace riziky a odemykání potenciálu
• Zdroje a odkazy

“NVIDIA’s Blackwell je nejnovější GPU architektura společnosti, která navazuje na architektury Hopper (H100) z roku 2022 a Ampere (A100) z roku 2020 nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (zdroj)

Přehled trhu: Měnící se dynamika v AI hardwaru

Trh akcelerace AI hardwaru prochází rychlou transformací, kterou pohání rostoucí poptávka po vysoce výkonném výpočetním výkonu v generativním AI, velkých jazykových modelech a aplikacích na okraji. Nedávné uvedení architektury Blackwell GPU od NVIDIA v březnu 2024 představuje významný skok v této evoluci. Platforma Blackwell, vybavená GPU B200 a superčipem GB200 Grace Blackwell, slibuje až 20 petaflopů výkonnosti FP4 a 208 miliard tranzistorů, což umožňuje trénink modelů s triliony parametrů s vyšší energetickou efektivitou (NVIDIA).

Úvod Blackwellu se očekává, že posílí dominanci NVIDIA, protože společnost momentálně ovládá více než 80 % trhu AI čipů (CNBC). Nicméně konkurenční prostředí se intenzivně vyostřuje. Akcelerátory AMD MI300X, uvedené na trh na konci roku 2023, získávají popularitu u hyperscalers jako Microsoft a Meta, nabízející až 192 GB paměti HBM3 a konkurenceschopný výkon na watt (AMD). Mezitím AI akcelerátor Intel Gaudi 3, oznámený v dubnu 2024, tvrdí, že má o 50 % lepší výkon v inferenci než NVIDIA H100 na vybraných pracovních zatíženích (Intel).

Za GPUs se přizpůsobuje trh vlastním čipům. TPU v5p od Googlu, Trainium2 od Amazonu a Maia AI Accelerator od Microsoftu jsou navrženy pro hyperscale AI, nabízející náklady a energetické výhody pro specifické pracovní zatížení (Data Center Dynamics). Vzrůstající popularita open-source hardwaru, jako jsou akcelerátory založené na RISC-V, a startupy jako Cerebras a Graphcore, dále diverzifikují ekosystém.

Vzhledem k tomu, co nás čeká, budoucnost akcelerace AI hardwaru bude definována:

• Heterogenní architektury: Kombinace CPU, GPU, FPGA a vlastních ASIC pro výkon optimalizovaný pro pracovní zatížení.
• Inovace v paměti a propojení: Technologie jako HBM4, CXL a NVLink jsou klíčové pro škálování velikostí modelů a propustnosti.
• Energetická efektivita: Jak rostou modely AI, spotřeba energie je klíčovým omezením, které zvyšuje poptávku po efektivnějších akcelerátorech.
• Edge AI: Specializované čipy pro inference na zařízeních se rozmnožují, což umožňuje AI v reálném čase v chytrých telefonech, vozidlech a IoT zařízeních.

Stručně řečeno, zatímco Blackwell stanovuje nový standard, trh s akcelerací AI hardwaru je připraven na další narušení, protože se objevují noví hráči, architektury a použití, které formují další éru inteligentního počítačování.

Technologické trendy: Inovace pohánějící akceleraci

Oblasti akcelerace AI hardwaru procházejí rychlou transformací, přičemž architektura Blackwell od NVIDIA představuje významný krok vpřed a připravuje půdu pro budoucí inovace. Oznámeno v březnu 2024, GPU architektura Blackwell je navržena tak, aby nabídla bezprecedentní výkon pro generativní AI, velké jazykové modely a pracovně intenzivní úkoly. Vlajková loď B200 GPU, například, se může pochlubit až 20 petaflopy AI výkonu a 208 miliardami tranzistorů, což jí činí nejvýkonnější čip pro AI dosud (NVIDIA).

Pokroky Blackwellu se neomezují pouze na hrubou výpočetní sílu. Architektura představuje nové funkce, jako je druhá generace Transformer Engine, pokročilé NVLink propojení a vylepšená bezpečnost s důvěrným zpracováním. Tyto inovace umožňují rychlejší trénink a inferenci pro modely s triliony parametrů, zároveň zlepšují energetickou efektivitu — klíčový faktor, protože datová centra čelí rostoucí poptávce po energii (AnandTech).

Pokud se podíváme dále než na Blackwell, budoucnost akcelerace AI hardwaru je formována několika klíčovými trendy:

• Specializované AI čipy: Společnosti jako Google (TPU v5p), AMD (MI300X) a Intel (Gaudi3) vyvíjejí akcelerátory zaměřené na specifické oblasti, aby konkurence s NVIDIA, přičemž každý cílí na jedinečné pracovní zatížení AI a nabízí alternativy na diversifikovaném trhu (Tom's Hardware).
• Chiplet architektury: Modulární návrhy čipů, jak vidíme u Blackwellu, umožňují větší škálovatelnost a flexibilitu, což výrobcům umožňuje kombinovat a ladit komponenty pro optimální výkon a nákladovou efektivitu.
• Energetická efektivita: Jak modely AI rostou, roste také jejich energetická stopa. Inovace v chlazení, správě energie a nízkopřesném zpracování se stávají centrálními v návrhu hardwaru (Data Center Dynamics).
• Akcelerace Edge AI: S rozšířením AI na okraji se vyvíjí nový hardware, který blíže přivádí schopnosti inference k datovým zdrojům, čímž se snižují latence a nároky na šířku pásma.

Stručně řečeno, Blackwell představuje klíčový moment v AI hardwaru, ale závod v akceleraci právě začíná. Další vlna inovací se zaměří na specializaci, modularitu a udržitelnost, aby zajistila, že AI hardware udrží krok s exponenciálním růstem modelů a aplikací AI.

Konkurenční prostředí: Hlavní hráči a strategické kroky

Konkurenční prostředí pro akceleraci AI hardwaru se rychle vyvíjí, přičemž architektura Blackwell od NVIDIA stanovuje nový standard pro výkon a efektivitu. Oznámeno v březnu 2024, platforma Blackwell GPU—s čipy B200 a GB200—nabízí až 20 petaflopů FP4 výpočtu a 208 miliard tranzistorů, cílící na velké generativní AI a LLM pracovní zatížení (Nvidia). Dominance NVIDIA je posílena její robustní softwarovou ekosystémem (CUDA, TensorRT) a hlubokou integrací s hyperscalery jako AWS, Google Cloud a Microsoft Azure.

Nicméně, trh akcelerace AI hardwaru rozhodně není statický. AMD, s akcelerátorem MI300X, se profiluje jako silná alternativa, která se pyšní 192 GB paměti HBM3 a konkurenceschopnými metrikami výkonu na watt (AMD). Otevřený softwarový stack ROCm od AMD a partnerství s hlavními poskytovateli cloudu jí pomáhají získávat popularitu, zejména mezi podniky hledajícími různorodost dodavatelů.

Intel také zintenzivňuje své úsilí s akcelerátorem Gaudi3, uvedeným v dubnu 2024. Gaudi3 tvrdí, že nabízí až o 50 % lepší výkon v inferenci než NVIDIA H100 na vybraných LLM benchmarkách, a Intel využívá svou výrobní přípravu a otevřený přístup k softwaru k přilákání cloudových a podnikových zákazníků (Intel).

Kromě „velké trojky“ formují budoucnost AI hardwaru specializované startupy a hyperscalery:

• Google nadále iteruje na své architektuře TPU, přičemž TPU v5e a v5p cílí na trénink i inferenci ve velkém měřítku (Google Cloud).
• Amazon investuje do vlastního silikonu, jako je Trainium a Inferentia, aby optimalizoval náklady a výkon pro zákazníky AWS (AWS).
• Startupy jako Cerebras a Graphcore posouvají hranice s návrhy na wafer-scale a IPU, zaměřující se na specializované pracovní zatížení a výzkumné aplikace.

Hledíc vpřed, budoucnost akcelerace AI hardwaru bude určena heterogenními architekturami, užší ko-designem hardwaru a softwaru a závodem na podporu stále větších modelů. Jak Blackwell stanovuje nový standard, konkurenti urychlují své roadmapy, což zajišťuje dynamický a inovativní trh na řadu let dopředu.

Odhady růstu: Projekce pro expanze AI hardwaru

Budoucnost akcelerace AI hardwaru je připravena na významnou transformaci, kterou pohánějí inovace architektury Blackwell od NVIDIA a očekávané pokroky, které následovat. Blackwell, představený v březnu 2024, představuje skok v výkonu a efektivitě, zaměřený na velké pracovní zatížení AI, jako jsou generativní AI, velké jazykové modely a vědecké výpočty. Podle NVIDIA poskytují GPU Blackwell až 20 petaflopů FP4 AI výkonu a obsahují druhou generaci Transformer Engines, což umožňuje rychlejší a energeticky účinnější trénink a inferenci (NVIDIA Blackwell).

Tržní analytici předpovídají robustní růst pro sektor AI hardwaru. Podle Gartneru se očekává, že celosvětové příjmy z polovodičů dosáhnou v roce 2024 624 miliard USD, přičemž akcelerátory AI budou hlavními tahouny růstu. Očekává se, že trh AI hardwaru, zahrnující GPU, TPU a vlastní akcelerátory, poroste složeným ročním tempem růstu (CAGR) 37 % od roku 2023 do roku 2030 a dosáhne do konce desetiletí 263 miliard USD (Grand View Research).

Daleko za Blackwellem se odvětví připravuje na ještě pokročilejší architektury. NVIDIA již naznačila svou platformu další generace Rubin, jejíž uvedení na trh se očekává v roce 2025, která dále posune hranice velikosti a složitosti modelu AI (Tom's Hardware). Mezitím konkurenti jako AMD a Intel urychlují své roadmapy pro AI hardware, přičemž série MI300 od AMD a čipy Gaudi3 od Intelu cílí na podobná vysoce výkonná pracovní zatížení AI (AnandTech).

• Poptávka v datových centrech: Hyperscalers a poskytovatelé cloudu rychle rozšiřují svou AI infrastrukturu, přičemž se očekává, že kapitálové výdaje na AI hardware překročí 200 miliard USD do roku 2027 (Bloomberg).
• Akcelerace Edge AI: Růst se neomezuje pouze na datová centra; edge zařízení a autonomní systémy stále více přijímají specializované AI akcelerátory pro zpracování v reálném čase (MarketsandMarkets).

Stručně řečeno, trh akcelerace AI hardwaru vstupuje do nové éry, přičemž Blackwell stanovuje základ pro exponenciální růst a inovace. Další vlna architektur slibuje ještě větší výkon, efektivitu a škálovatelnost, což zajistí, že AI hardwar zůstane klíčovým faktorem budoucí technologické revoluce.

Regionální analýza: Globální horké oblasti a investiční vzorce

Globální prostředí pro akceleraci AI hardwaru se rychle vyvíjí, přičemž architektura Blackwell od NVIDIA nastavuje nový standard a katalyzuje investice a inovace v klíčových regionech. Jak rostou komplexnost a rozsah AI pracovních zatížení, poptávka po vysoce výkonných akcelerátorech prudce roste, což formuje regionální horké oblasti a investiční tok.

• Severní Amerika: Spojené státy zůstávají epicentrem inovací a nasazení AI hardwaru. Platforma Blackwell, oznámená v roce 2024, je rychle přijímána hyperscalery jako Microsoft, Google a Amazon. Podle Statista Severní Amerika představovala více než 40 % z 23,5 miliard USD celosvětového trhu AI hardwaru v roce 2023, přičemž se očekává, že si dominanci udrží až do roku 2027.
• Asie-Pacifik: Čína a Tchaj-wan se stávají klíčovými hráči, a to jak v oblasti výroby, tak i nasazení. Čínské technologické giganty jako Alibaba a Baidu intenzivně investují do domácího vývoje AI čipů, aby snížily závislost na amerických technologiích, podníceny vývozními kontrolami. Tchajwanský TSMC zůstává světovým lídrem v oblasti výroby pokročilých AI čipů, včetně těch, které pohánějí GPU Blackwell (TSMC). Očekává se, že region Asie-Pacifik dosáhne CAGR 35 % v investicích do AI hardwaru do roku 2028 (Mordor Intelligence).
• Evropa: EU zintenzivňuje úsilí vybudovat suverénní AI schopnosti, přičemž iniciativy jako Evropská procesorová iniciativa a zvýšené financování pro výzkum a vývoj polovodičů. I když zaostatává za USA a Čínou v měřítku, Evropa se zaměřuje na energeticky efektivní akcelerátory AI a edge computing (Evropská komise).

Hledíc dál než na Blackwell, závod se zintenzivňuje o hardware další generace AI. Startupy a zavedené firmy zkoumají alternativy jako vlastní ASIC, fotonické akcelerátory a neuromorfní čipy. Investice rizikového kapitálu do startupů AI hardwaru v globálním měřítku dosáhly v roce 2023 6,1 miliardy USD (CB Insights), což signalizuje silnou důvěru v budoucnost tohoto sektoru. Jak se modely AI stále více rozšiřují, regionální konkurence a spolupráce budou formovat další vlnu revolučních pokroků v oblasti akcelerace hardwaru.

Budoucí výhled: Očekávání vývoje akcelerace AI

Budoucnost akcelerace AI hardwaru je připravena na transformační růst, přičemž architektura Blackwell od NVIDIA představuje významný milník a nastavuje standard pro ještě pokročilejší řešení. Oznámené v březnu 2024, platforma GPU Blackwell je navržena tak, aby nabídla až 20 petaflopů AI výkonu, což umožňuje modely s triliony parametrů a aplikace generativní AI v reálném čase (NVIDIA Blackwell). Tato architektura představuje inovace, jako je druhá generace Transformer Engine, pokročilá NVLink propojení a vylepšená energetická efektivita, která reaguje na rostoucí výpočetní nároky velkých jazykových modelů (LLMs) a generativní AI.

Hledíc dále než na Blackwell, se očekává, že krajina AI hardwaru se diverzifikuje a zintenzivní. NVIDIA již naznačila svou architekturu další generace Rubin, která má být uvedena na trh v roce 2025 a která pravděpodobně dále posune hranice výkonu a efektivity (Tom's Hardware). Mezitím konkurenti jako AMD a Intel urychlují své vlastní roadmapy zaměřené na AI hardware. AMD série MI300 a Intel akcelerátory Gaudi získávají na popularitě v hyperscale datových centrech, nabízející alternativní architektury a podněcující konkurenceschopnější ekosystém (AnandTech).

Specializované AI čipy, jako je TPU v5p od Googlu a vlastní silikony od poskytovatelů cloudu jako AWS Trainium, také tvarují budoucnost tím, že optimalizují pro specifické pracovní zatížení a zlepšují poměr nákladů a výkonu (Google Cloud). Růst iniciativ open-source hardwaru a adopce designů založených na chipletech se očekává, že dále zdemokratizují přístup k vysoce výkonné akceleraci AI (The Next Platform).

• Energetická efektivita: Budoucí akcelerátory prioritizují udržitelnost, s inovacemi v oblasti chlazení, správy energie a návrhu křemíku pro snížení vlivu na životní prostředí.
• Škálovatelnost: Modulární a kompozitelné architektury umožní bezproblémové škálování od edge zařízení po exaskale datová centra.
• Specializace: Ukáže se rozšíření akcelerátorů specifických pro doménu, cílících na aplikace od robotiky po zdravotnictví a autonomní vozidla.

Stručně řečeno, post-Blackwell éra bude definována rychlou inovací, zvýšenou konkurencí a posunem směrem k udržitelnějším, škálovatelnějším a specializovanějším řešením AI hardwaru, což zásadně změní krajinu akcelerace AI v příštím desetiletí.

Výzvy a příležitosti: Navigace riziky a odemykání potenciálu

Prostředí akcelerace AI hardwaru se rychle vyvíjí, přičemž architektura Blackwell od NVIDIA představuje významný milník. Nicméně, jak se odvětví dívá nad rámec Blackwell, objevují se jak výzvy, tak příležitosti pro dodavatele hardwaru, poskytovatele cloudu a podniky, které chtějí využít budoucí AI schopnosti.

• Rostoucí požadavky na výkon: Platforma Blackwell, uvedená v roce 2024, nabízí až 20 petaflops FP4 AI výkonu a podporuje modely s triliony parametrů (NVIDIA). Nicméně, tempo růstu modelů AI—příkladně modely jako GPT-4 a Gemini—pokračuje v překračování vylepšení hardwaru, což tlačí dodavatele k inovacím v oblasti šířky pásma paměti, interconnectů a energetické efektivity.
• Omezení dodavatelského řetězce a náklady: Vzrůstající poptávka po pokročilých GPU vedla k trvalým nedostatkům dodávek a rostoucím nákladům. Čipy Blackwell, vyráběné na procesu 4NP TSMC, čelí intenzivní konkurenci o kapacitu továren (Tom's Hardware). Tento úzký bod ohrožuje jak hyperscalery, tak startupy, aby zajistily dostatečné hardwarové zdroje pro rozsáhlé AI tréninky a inference.
• Obavy o energii a udržitelnost: Jak se AI pracovní zatížení škálují, roste také jejich energetická stopa. Nové NVLink a Transformer Engine od Blackwellu cílí na zlepšení efektivity, ale průmysl musí dále řešit spotřebu energie datových center a chlazení (Data Center Dynamics).
• Příležitosti v přizpůsobení a konkurenci: Dominance NVIDIA je zpochybňována vlastním silikonem hyperscalers (např. Google TPU v5e, AWS Trainium) a startupy (např. Cerebras, Graphcore). Tyto alternativy nabízejí diferencovaný výkon, náklady a profily spotřeby energie, čímž podněcují rozmanitější a konkurenceschopnější ekosystém (The Next Platform).
• Vyspělost softwaru a ekosystému: Pokroky v hardwaru musí být doprovázeny robustními softwarovými stacky. CUDA a AI rámce od NVIDIA zůstávají průmyslovými standardy, ale iniciativy open-source a kompatibilita napříč dodavateli získávají na významu, což snižuje bariéry pro nové účastníky a zrychluje inovace.

Stručně řečeno, i když Blackwell stanovuje nový benchmark pro AI hardware, budoucnost bude formována tím, jak se průmysl vypořádá s dodávkami, udržitelností a konkurencí—odemykajícím nový potenciál pro AI ve velkém.

Zdroje a odkazy

• Blackwell a dále: Budoucnost akcelerace AI hardwaru
• NVIDIA
• CNBC
• Tom's Hardware
• Google Cloud
• AWS
• Cerebras
• Graphcore
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• Mordor Intelligence
• Evropská komise
• The Next Platform