Blackwell i dalje: Planiranje sljedeće ere ubrzanja AI hardvera

• Pregled tržišta: Promjenjive dinamike u AI hardveru
• Tehnološki trendovi: Inovacije koje pokreću ubrzanje
• Konkurentski pejzaž: Ključni igrači i strateški potezi
• Prognoze rasta: Projekcije za širenje AI hardvera
• Regionalna analiza: Globalna središta i investicijski obrasci
• Buduća perspektiva: Očekivanje evolucije AI ubrzanja
• Izazovi i mogućnosti: Navigacija rizicima i otkrivanje potencijala
• Izvori i reference

“NVIDIA-ov Blackwell je najnovija GPU arhitektura kompanije, koja nasljeđuje Hopper (H100) iz 2022. i Ampere (A100) arhitekture iz 2020. godine nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (izvor)

Pregled tržišta: Promjenjive dinamike u AI hardveru

Tržište ubrzanja AI hardvera prolazi kroz brzu transformaciju, potaknuto rastućom potražnjom za visokoobrazovnim računalstvom u generativnoj AI, velikim jezičnim modelima i edge aplikacijama. Nedavna lansiranja NVIDIA-ove Blackwell GPU arhitekture u ožujku 2024. označava značajan iskorak u ovoj evoluciji. Blackwell platforma, koja sadrži B200 GPU i GB200 Grace Blackwell Superchip, obećava do 20 petaflopa FP4 performansi i 208 milijardi tranzistora, omogućavajući obuku modela s trilijun parametara uz poboljšanu energetsku učinkovitost (NVIDIA).

Uvođenje Blackwella se očekuje da će učvrstiti NVIDIA-inu dominaciju, s obzirom da kompanija trenutno drži više od 80% tržišta AI čipova (CNBC). Međutim, konkurentski pejzaž se intenzivira. AMD-ovi MI300X akeleratori, lansirani krajem 2023., dobivaju na značaju među hiperscijalnim korisnicima poput Microsofta i Mete, nudeći do 192GB HBM3 memorije i konkurentne performanse po vatu (AMD). U međuvremenu, Intelov Gaudi 3 AI akcelerator, najavljen u travnju 2024., tvrdi da ima 50% bolju inferencu nego NVIDIA-ov H100 na odabranim radnim opterećenjima (Intel).

Pored GPU-ova, prilagođeni silicij oblikuje tržište. Googleov TPU v5p, Amazonov Trainium2 i Microsoftov Maia AI akcelerator prilagođeni su za hiperskalnu AI, nudeći troškovne i energetske prednosti za određena radna opterećenja (Data Center Dynamics). Porast hardverskih inicijativa otvorenog koda, kao što su RISC-V akceleratori, kao i startupi poput Cerebras i Graphcore, dodatno diversificiraju ekosustav.

Pogledom unaprijed, budućnost ubrzanja AI hardvera bit će definirana:

• Heterogene arhitekture: Kombiniranje CPU-a, GPU-a, FPGA-a i prilagođenih ASIC-a za optimiziranu izvedbu radnog opterećenja.
• Inovacije u memoriji i međusobnom povezivanju: Tehnologije poput HBM4, CXL i NVLink su ključne za skaliranje veličina modela i propusnosti.
• Energetska učinkovitost: Kako AI modeli rastu, potrošnja energije predstavlja ključnu prepreku, potičući potražnju za učinkovitijim akceleratorima.
• Edge AI: Specijalizirani čipovi za inferenciju na uređaju sve se više razvijaju, omogućujući AI u stvarnom vremenu na pametnim telefonima, vozilima i IoT uređajima.

Ukratko, iako Blackwell postavlja novu mjeru, tržište ubrzanja AI hardvera spremno je za daljnje disruptione dok novi igrači, arhitekture i upotrebe izlaze, oblikujući sljedeću eru inteligentnog računalstva.

Tehnološki trendovi: Inovacije koje pokreću ubrzanje

Pehra AI hardverskog ubrzanja prolazi kroz brzu transformaciju, a NVIDIA-ova Blackwell arhitektura označava značajan napredak i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU arhitektura je dizajnirana za pružanje neviđenih performansi za generativnu AI, velike jezične modele i visokoobrazovno računalstvo. Flagship B200 GPU, na primjer, ima do 20 petaflopa AI performansi i 208 milijardi tranzistora, čineći ga najmoćnijim čipom za AI do danas (NVIDIA).

Blackwellova poboljšanja nisu ograničena samo na sirovu računalnu moć. Arhitektura uvodi nove značajke poput druge generacije Transformer Engine, naprednih NVLink međusobnih poveznica i poboljšane sigurnosti uz povjerljivo računalstvo. Ove inovacije omogućavaju bržu obuku i inferenciju za modele s trilijun parametara, a također poboljšavaju energetsku učinkovitost—ključni faktor dok se podatkovni centri bore s rastućim zahtjevima za energijom (AnandTech).

Pogledavajući izvan Blackwella, budućnost ubrzanja AI hardvera oblikuje nekoliko ključnih trendova:

• Specijalizirani AI čipovi: Kompanije poput Googlea (TPU v5p), AMD-a (MI300X) i Intela (Gaudi3) razvijaju domenski specifične akceleratore kako bi konkurirali NVIDIA-i, svaki sa ciljem jedinstvenih AI radnih opterećenja i nudeći alternative u diversificirajućem tržištu (Tom's Hardware).
• Chiplet arhitekture: Modularni dizajni čipova, kao što je viđeno u Blackwellu, omogućuju veću skalabilnost i fleksibilnost, omogućujući proizvođačima da miješaju i sastavljaju komponente za optimalne performanse i troškovnu učinkovitost.
• Energetska učinkovitost: Kako AI modeli rastu, tako raste i njihova energetska potrošnja. Inovacije u hlađenju, upravljanju energijom i računalstvu s niskom preciznošću postaju središnje pitanje dizajna hardvera (Data Center Dynamics).
• Radijacija edge AI: S proliferacijom AI na rubu, nova hardverska rješenja se razvijaju kako bi donijela infrakonstrukcijske sposobnosti bliže izvorima podataka, smanjujući latenciju i zahtjeve za propusnošću.

Ukratko, Blackwell predstavlja ključni trenutak u AI hardveru, ali utrka za ubrzanjem tek počinje. Sljedeći val inovacija fokusirat će se na specijalizaciju, modularnost i održivost, osiguravajući da AI hardver drži korak s eksponencijalnim rastom AI modela i aplikacija.

Konkurentski pejzaž: Ključni igrači i strateški potezi

Konkurentski pejzaž za ubrzanje AI hardvera brzo se razvija, s NVIDIA-inom Blackwell arhitekturom koja postavlja novu mjeru za performanse i učinkovitost. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU platforma—sadržeći B200 i GB200 čipove—pruža do 20 petaflopa FP4 računalne snage i 208 milijardi tranzistora, ciljajući na velike generativne AI i LLM radne opterećenja (Nvidia). NVIDIA-inu dominaciju pojačava njezin robusni softverski ekosustav (CUDA, TensorRT) i duboka integracija s hiperskalama poput AWS-a, Google Cloud-a i Microsoft Azure-a.

Međutim, tržište ubrzanja AI hardvera nije statično. AMD, sa svojim MI300X akceleratorom, pozicionira se kao jaka alternativa, s 192GB HBM3 memorije i konkurentnim metrima performansi po vatu (AMD). AMD-ov otvoreni ROCm softverski paket i partnerstva s većim pružateljima oblaka pomažu mu da dobije značajnu pozornost, osobito među poduzećima koja traže raznolikost dobavljača.

Intel također pojačava svoje napore s Gaudi3 AI akceleratorom, lansiranim u travnju 2024. Gaudi3 tvrdi da ima do 50% bolju inferenciju od NVIDIA-ovog H100 na odabranim LLM benchmark testovima, a Intel koristi svoju proizvodnu skalu i otvoren pristup softveru kako bi privukao korisnike iz oblaka i poduzeća (Intel).

Izvan “velike trojice”, specijalizirani start-upovi i hiperskalci oblikuju budućnost AI hardvera:

• Google nastavlja raditi na svojoj TPU arhitekturi, s TPU v5e i v5p koji ciljaju na obuku i inferenciju na velikoj skali (Google Cloud).
• Amazon ulaže u prilagođeni silicij, poput Trainium i Inferentia, kako bi optimizirao troškove i performanse za AWS korisnike (AWS).
• Startupi poput Cerebras i Graphcore pomiču granice s wafer-scale i IPU baziranim dizajnima, cilajući na specifična radna opterećenja i istraživačke aplikacije.

Pogledom unaprijed, budućnost ubrzanja AI hardvera bit će definirana heterogenim arhitekturama, užim povezivanjem hardvera i softvera, te utrkom za potporom sve većim modelima. Kako Blackwell postavlja novu standard, konkurenti ubrzavaju svoje planove, osiguravajući dinamično i inovativno tržište u godinama koje dolaze.

Prognoze rasta: Projekcije za širenje AI hardvera

Budućnost ubrzanja AI hardvera je spremna za značajnu transformaciju, potaknuta uvođenjem NVIDIA-ove Blackwell arhitekture i očekivanim napretkom koji će uslijediti. Blackwell, predstavljen u ožujku 2024., predstavlja skok u performansama i učinkovitosti, cilja na velike AI radne opterećenja kao što su generativna AI, veliki jezični modeli i znanstveno računalstvo. Prema NVIDIA-i, Blackwell GPU-ovi pružaju do 20 petaflopa FP4 AI performansi i sadrže drugu generaciju Transformer Engines, omogućujući bržu i energetsku učinkovitiju obuku i inferenciju (NVIDIA Blackwell).

Analitičari tržišta prognoziraju snažan rast za sektor AI hardvera. Prema Gartner-u, globalni prihod od poluvodiča trebao bi doseći 624 milijarde dolara u 2024., s AI akceleratorima kao primarnim pokretačem rasta. Tržište AI hardvera, koje obuhvaća GPU-ove, TPU-ove i prilagođene akceleratore, predviđa se da će rasti po godišnjoj stopi rasta (CAGR) od 37% od 2023. do 2030. godine, dosegnuvši 263 milijarde dolara do kraja desetljeća (Grand View Research).

Izvan Blackwella, industrija se priprema za još naprednije arhitekture. NVIDIA je već nagovijestila svoju sljedeću generaciju Rubin platforme, koja bi trebala biti predstavljena 2025. godine, koja će dodatno pomaknuti granice veličine i složenosti AI modela (Tom’s Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela ubrzavaju vlastite AI hardverske planove, s AMD-ovom MI300 serijom i Intelovim Gaudi3 čipovima koji ciljaju na slične visoko performante AI radne opterećenja (AnandTech).

• Potražnja za podatkovnim centrima: Hiperskalci i pružatelji oblaka brzo šire svoju AI infrastrukturu, a kapitalni troškovi za AI hardver bi trebali premašiti 200 milijardi dolara do 2027. (Bloomberg).
• Ubrzanje edge AI: Rast nije ograničen na podatkovne centre; edge uređaji i autonomni sustavi sve više prihvaćaju specijalizirane AI akceleratore za obradu u stvarnom vremenu (MarketsandMarkets).

Ukratko, tržište ubrzanja AI hardvera ulazi u novu eru, s Blackwell-om koji postavlja temelje za eksponencijalni rast i inovacije. Sljedeći val arhitektura obećava još veće performanse, učinkovitost i skalabilnost, osiguravajući da AI hardver ostane ključni omogućitelj budućih tehnoloških proboja.

Regionalna analiza: Globalna središta i investicijski obrasci

Globalni pejzaž za ubrzanje AI hardvera brzo se razvija, s NVIDIA-ovom Blackwell arhitekturom koja postavlja novu mjeru i katalizira investicije i inovacije širom ključnih regija. Kako radna opterećenja AI rastu u složenosti i razmjeru, potražnja za visokoperformantnim akceleratorima se povećava, oblikujući regionalna središta i investicijske tokove.

• Sjedinjene Američke Države: Sjedinjene Američke Države ostaju središte inovacija i implementacije AI hardvera. NVIDIA-in Blackwell platforma, najavljena 2024. godine, brzo se usvaja među hiperskalama poput Microsofta, Googlea i Amazona. Prema Statista, Sjedinjene Američke Države su činile više od 40% od 23,5 milijardi dolara globalnog tržišta AI hardvera u 2023., sa projekcijama za održavanje dominacije do 2027.
• Azičko-pacifička regija: Kina i Tajvan postaju ključni igrači, kako u proizvodnji, tako i u implementaciji. Kineski tehnološki divovi poput Alibabe i Baidua ulažu značajna sredstva u domaći razvoj AI čipova kako bi smanjili ovisnost o tehnologiji iz SAD-a, potičeni kontrolama izvoza. Tajvanska TSMC ostaje vodeća svjetska tvornica za napredne AI čipove, uključujući one koji pokreću Blackwell GPU-ove (TSMC). Očekuje se da će azijsko-pacifička regija imati CAGR od 35% u investicijama u AI hardver do 2028. godine (Mordor Intelligence).
• Europa: EU pojačava napore za izgradnju suverenih AI sposobnosti, s inicijativama poput Europske procesorske inicijative i povećanim financiranjem za istraživanje poluvodiča. Iako zaostaje iza SAD-a i Kine u razmjeru, Europa se fokusira na energetski učinkovitije AI akceleratore i edge računalstvo (Europska Komisija).

Pogledom iznad Blackwella, utrka za sljedećom generacijom AI hardvera se pojačava. Startupi i već uspostavljeni igrači istražuju alternative poput prilagođenih ASIC-a, fotonskih akceleratora i neuromorfnih čipova. Investicije u AI hardverske startupe dosegle su 6,1 milijardi dolara globalno u 2023. (CB Insights), što signalizira snažnu sigurnost u budućnost sektora. Kako AI modeli rastu sve veći, regionalna konkurencija i suradnja oblikovat će sljedeći val proboja u ubrzanju hardvera.

Buduća perspektiva: Očekivanje evolucije AI ubrzanja

Budućnost ubrzanja AI hardvera je spremna za transformativni rast, s NVIDIA-ovom Blackwell arhitekturom koja označava značajan miljenik i postavlja temelje za još naprednija rješenja. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU platforma je projektirana da pruži do 20 petaflopa AI performansi, skok koji omogućava trilijun parametarskih modela i generativne AI aplikacije u stvarnom vremenu (NVIDIA Blackwell). Ova arhitektura uvodi inovacije poput druge generacije Transformer Engine, naprednih NVLink međusobnih poveznica i poboljšane energetske učinkovitosti, odgovarajući na rastuće računalne zahtjeve velikih jezičnih modela (LLM) i generativne AI.

Gledajući izvan Blackwella, predviđa se da će pejzaž AI hardvera postati raznolikiji i intenzivniji. NVIDIA je već nagovijestila svoju sljedeću generaciju Rubin arhitekture, koja se očekuje 2025. godine, a koja će dodatno pomaknuti granice performansi i učinkovitosti (Tom's Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela ubrzavaju vlastite planove za hardver fokusiran na AI. AMD-ova MI300 serija i Intelovi Gaudi akceleratori dobivaju na značaju u hiperskalnim podatkovnim centrima, nudeći alternativne arhitekture i potičući konkurentniji ekosustav (AnandTech).

Specijalizirani AI čipovi, poput Googleovog TPU v5p i prilagođenog silicija od pružatelja oblaka poput AWS Trainium, također oblikuju budućnost optimiziranjem za specifična radna opterećenja i poboljšanjem omjera troškova i performansi (Google Cloud). Porast inicijativa otvorenog koda za hardver i usvajanje dizajna koji se temelje na chipletima trebala bi dodatno demokratizirati pristup visoko performantnom ubrzanju AI (The Next Platform).

• Energetska učinkovitost: Budući akceleratori će prioritizirati održivost, s inovacijama u hlađenju, upravljanju energijom i dizajnu silicija za smanjenje utjecaja na okoliš.
• Skalabilnost: Modularne i kompozitne arhitekture omogućit će neometanu skalabilnost od edge uređaja do exascale podatkovnih centara.
• Specijalizacija: Akceleratori specifični za domenu će se proliferirati, ciljajući aplikacije od robotike do zdravstvene zaštite i autonomnih vozila.

Ukratko, post-Blackwell era će biti definirana brzim inovacijama, povećanom konkurencijom, i premještanjem prema održivijim, skalabilnijim i specijaliziranim AI hardverskim rješenjima, temeljito preoblikovajući pejzaž ubrzanja AI u sljedećem desetljeću.

Izazovi i mogućnosti: Navigacija rizicima i otkrivanje potencijala

Pehra ubrzanja AI hardvera brzo se razvija, s NVIDIA-ovom Blackwell arhitekturom koja označava značajan milenij. Međutim, dok industrija gleda izvan Blackwella, sve više se ističu izazovi i mogućnosti za dobavljače hardvera, pružatelje oblaka i poduzeća koja nastoje iskoristiti sljedeće generacije AI mogućnosti.

• Rastući zahtjevi za performansama: Blackwell platforma, predstavljena 2024., isporučuje do 20 petaflopa FP4 AI performansi i podržava modele s trilijunom parametara (NVIDIA). Ipak, brzina rasta AI modela—primjerice, modeli poput GPT-4 i Gemini—nastavlja premašivati poboljšanja hardvera, pritisnuvši dobavljače da inoviraju u memorijskoj propusnosti, međusobnim povezivanjem i energetskoj učinkovitosti.
• Ograničenja opskrbnog lanca i troškovi: Rastuća potražnja za naprednim GPU-ima dovela je do trajnih nedostataka u opskrbi i rastućih troškova. Blackwell čipovi, proizvedeni na TSMC-ovom 4NP procesu, suočavaju se s intenzivnom konkurencijom za kapacitet tvornice (Tom's Hardware). Ova uska grla predstavljaju izazov i za hiperskale i za startupe da osiguraju dovoljan hardver za obuku i inferenciju velikih razmjera AI.
• Energetska i održivostna pitanja: Kako AI radna opterećenja raste, tako raste i njihova energetska potrošnja. Blackwell-ov novi NVLink i Transformer Engine ciljaju na poboljšanje učinkovitosti, ali industrija se mora dodatno pozabaviti potrošnjom energije u podatkovnim centrima i hlađenjem (Data Center Dynamics).
• Mogućnosti u prilagodbi i konkurenciji: Dominacija NVIDIA-e dovodi se u pitanje prilagođenim siliciem iz hiperskala (npr., Google TPU v5e, AWS Trainium) i startupa (npr, Cerebras, Graphcore). Ova rješenja nude diferencirane performanse, troškove i profile snage, potičući raznolikiji i konkurentniji ekosustav (The Next Platform).
• Zrelost softvera i ekosustava: Napredak hardvera mora biti praćen robusnim softverskim paketima. NVIDIA-ini CUDA i AI okviri ostaju industrijski standardi, ali otvorene inicijative i međusobna kompatibilnost između dobavljača postaju sve popularnije, smanjujući prepreke za nove ulaze i ubrzavajući inovacije.

Ukratko, dok Blackwell postavlja novu mjernu točku za AI hardver, budućnost će biti oblikovana time kako industrija navigira opskrbom, održivošću i konkurencijom—otvarajući nove mogućnosti za AI na velikoj skali.

Izvori i reference

• Blackwell i dalje: Budućnost AI ubrzanja hardvera
• NVIDIA
• CNBC
• Tom's Hardware
• Google Cloud
• AWS
• Cerebras
• Graphcore
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• Mordor Intelligence
• Europska Komisija
• The Next Platform