Blackwell un da Beyond: Nākamās ēras kartēšana AI aparatūras paātrināšanai

• Tirgus apskats: AI aparatūras dinamiku maiņa
• Tehnoloģiju tendences: Inovācijas paātrināšanai
• Konkurences vide: Galvenie dalībnieki un stratēģiskās pārvietojumi
• Izaugsmes prognozes: Projekcijas AI aparatūras paplašināšanai
• Reģionālā analīze: Globālās karstās vietas un investīciju modeļi
• Nākamā izskata: AI paātrināšanas attīstības anticipēšana
• Izaicinājumi un iespējas: Riska navigācija un potenciāla atbloķēšana
• Avoti un atsauces

“NVIDIA’s Blackwell ir uzņēmuma jaunākā GPU arhitektūra, kas seko 2022. gada Hopper (H100) un 2020. gada Ampere (A100) arhitektūrām nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (avots)

Tirgus apskats: AI aparatūras dinamiku maiņa

AI aparatūras paātrināšanas tirgus piedzīvo strauju transformāciju, ko veicina pieaugošā pieprasījuma izaugsme pēc augstas veiktspējas skaitļošanas ģeneratīvā AI, lieliem valodas modeļiem un malas lietojumiem. NVIDIA jaunākā Blackwell GPU arhitektūras izlaišana 2024. gada martā iezīmē nozīmīgu lēcienu šajā attīstībā. Blackwell platforma, kurā ietilpst B200 GPU un GB200 Grace Blackwell Superchip, sola līdz 20 petaflops FP4 veiktspējas un 208 miljardus tranzistoru, kas ļauj apmācīt triljonu parametru modeļus ar uzlabotu enerģijas efektivitāti (NVIDIA).

Blackwell ieviešana ir paredzēta, lai nostiprinātu NVIDIA dominanci, jo uzņēmums šobrīd kontrolē vairāk nekā 80% AI mikroshēmu tirgus (CNBC). Tomēr konkurences vide ir intensīvāka. AMD MI300X paātrinātāji, kas tika laisti tirgū 2023. gada beigās, iegūst popularitāti, piedāvājot līdz 192GB HBM3 atmiņas un konkurētspējīgu veiktspēju katrā vatos (AMD). Tikmēr Intel Gaudi 3 AI paātrinātājs, kuru paziņoja 2024. gada aprīlī, apgalvo, ka tas nodrošina par 50% labāku lāzera veiktspēju nekā NVIDIA H100 dažos darba slodzēs (Intel).

Pārējā aparatūras vidē pielāgotais silīcijs pārveido tirgu. Google TPU v5p, Amazon Trainium2 un Microsoft Maia AI Accelerator ir pielāgoti hyperscale AI, piedāvājot izmaksu un enerģijas priekšrocības konkrētiem darba slodzēm (Data Center Dynamics). Atvērtā koda aparatūras pieaugums, piemēram, RISC-V bāzētās paātrinātājus, un jaunuzņēmumi kā Cerebras un Graphcore, tālāk dažādo ekosistēmu.

Gaidot nākotnē, AI aparatūras paātrināšana būs definēta ar:

• Heterogēnām arhitektūrām: Apvienojot CPU, GPU, FPGA un pielāgotas ASICs darba slodzes optimizētai veiktspējai.
• Atmiņas un savienojumu inovācijām: Tehnoloģijas kā HBM4, CXL un NVLink ir kritiskas modeļu izmēru un caurlaidspējas palielināšanai.
• Enerģijas efektivitāte: Pieaugot AI modeļu izmēriem, jauda ir galvenais ierobežojums, kas palielina pieprasījumu pēc efektīvākiem paātrinātājiem.
• Edge AI: Specializēti mikroshēmas ierīču lāzeru apstrādei kļūst arvien izplatītāki, ļaujot reāllaika AI izmantošanai viedtālruņos, transportlīdzekļos un IoT ierīcēs.

Kopumā, kamēr Blackwell nosaka jaunu standartus, AI aparatūras paātrināšanas tirgus ir gatavs tālākai traucēšanai, kad jauni dalībnieki, arhitektūras un lietojumi parādās, veidojot nākamo inteliģentās skaitļošanas ēru.

Tehnoloģiju tendences: Inovācijas paātrināšanai

AI aparatūras paātrināšanas ainava piedzīvo strauju transformāciju, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu lēcienu uz priekšu, nosakot pamatu nākotnes inovācijām. 2024. gada martā paziņotā Blackwell GPU arhitektūra ir izstrādāta, lai nodrošinātu nepieredzētu veiktspēju ģeneratīvās AI, liela mēroga valodas modeļu un augstas veiktspējas skaitļošanas darba slodzēm. Piemēram, flagmaņa B200 GPU ir līdz 20 petaflops AI veiktspējas un 208 miljardi tranzistoru, padarot to par pasaulē jaudīgāko mikroshēmu AI vēsturē (NVIDIA).

Blackwell uzlabojumi nav ierobežoti tikai ar izejas skaitļošanas jaudu. Arhitektūra ievieš jaunus elementus, piemēram, otro paaudzi Transformer Engine, uzlabotus NVLink savienojumus un pastiprinātu drošību ar konfidenciālu skaitļošanu. Šīs inovācijas dod iespēju ātrāk apmācīt un lāzerēt modeļiem ar triljoniem parametru, vienlaikus uzlabojot enerģijas efektivitāti, kas ir kritisks faktors, kamēr datu centri cīnās ar pieaugošām jaudas prasībām (AnandTech).

Gaidot tālāk par Blackwell, AI aparatūras paātrināšanas nākotni veido vairāki galvenie tendenču faktori:

• Specializēti AI mikroshēmas: Uzņēmumi kā Google (TPU v5p), AMD (MI300X) un Intel (Gaudi3) izstrādā domēnu specifiskus paātrinātājus, lai konkurētu ar NVIDIA, katrs mērķējot unikālas AI darba slodzes un piedāvājot alternatīvas daudzveidīgākajā tirgū (Tom's Hardware).
• Mikroshēmu arhitektūras: Moduļu mikroshēmu dizaini, kā redzams Blackwell, ļauj lielāku elastību un elastību, ļaujot ražotājiem kombinēt un pielāgot komponentus optimālai veiktspējai un izmaksu efektivitātei.
• Enerģijas efektivitāte: Pieaugot AI modeļu ietilpībai, pieaug arī enerģijas patēriņš. Inovācijas dzesēšanā, jaudas pārvaldībā un zemas precizitātes skaitļošanā kļūst centra daļa aparatūras izstrādē (Data Center Dynamics).
• Edge AI paātrināšana: Ar AI izplatību perifērijā jauna aparatūra tiek izstrādāta, lai tuvumā datu avotiem nodrošinātu lāzeru iespējas, samazinot latentumu un joslas platuma prasības.

Kopumā Blackwell pārstāv svarīgu brīdi AI aparatūrā, bet paātrināšanās sacensība tikai sākas. Nākamā inovāciju viļņa uzmanība tiks pievērsta specializācijai, modularitātei un ilgtspējai, nodrošinot, ka AI aparatūra saglabā iespaidu uz eksponenciālo AI modeļu un lietojumu pieaugumu.

Konkurences vide: Galvenie dalībnieki un stratēģiskās pārvietojumi

AI aparatūras paātrināšanas konkurences vide strauji attīstās, un NVIDIA Blackwell arhitektūra nosaka jaunu veiktspējas un efektivitātes standartu. 2024. gada martā paziņotā Blackwell GPU platforma, kurā ietilpst B200 un GB200 mikroshēmas, nodrošina līdz 20 petaflops FP4 skaitļu un 208 miljardus tranzistoru, mērķējot uz lieliem ģeneratīviem AI un LLM darba slodzēm (NVIDIA). NVIDIA dominanci papildina robusta programmatūras ekosistēma (CUDA, TensorRT) un dziļa integrācija ar hyperscaleriem kā AWS, Google Cloud un Microsoft Azure.

Tomēr AI aparatūras paātrināšanas tirgus nav statisks. AMD, ar MI300X paātrinātāju, pozicionē sevi kā stipru alternatīvu, lepojas ar 192GB HBM3 atmiņas un konkurētspējīgām veiktspējas katrā vatos (AMD). AMD atvērtā ROCm programmatūras struktūra un sadarbība ar lieliem mākonis nodrošinātājiem palīdz tai iegūt popularitāti, īpaši uzņēmumos, kas meklē piegādātāju dažādību.

Intel arī intensificē savas pūles ar Gaudi3 AI paātrinātāju, kas tiks prezentēts 2024. gada aprīlī. Gaudi3 apgalvo, ka nodrošina līdz 50% labāku lāzera veiktspēju nekā NVIDIA H100 izvēlētajos LLM rādītājos, un Intel izmanto savu ražošanas apjomu un atvērtās programmatūras pieeju, lai piesaistītu mākoņu un uzņēmumu klientus (Intel).

Pārējās mazo uzņēmumu kategorijās specializētie jaunuzņēmumi un hyperscaleri veido AI aparatūras nākotni:

• Google turpina uzlabot savu TPU arhitektūru ar TPU v5e un v5p, kas mērķē uz apmācību un lāzerēšanu mērogā (Google Cloud).
• Amazon investē pielāgotā silīcija izstrādē, piemēram, Trainium un Inferentia, lai optimizētu izmaksas un veiktspēju AWS klientiem (AWS).
• Jaunuzņēmumi kā Cerebras un Graphcore laiž tirgū jaunas pieejas ar vafeles mēroga un IPU balstītām konstrukcijām, mērķējot uz niša darba slodzēm un pētniecības lietojumiem.

Gaidot nākotni, AI aparatūras paātrināšanai būs raksturīgas heterogēnas arhitektūras, ciešāka aparatūras un programmatūras sadarbība, kā arī sacensība atbalstīt arvien lielākos modeļus. Kamēr Blackwell nosaka jaunus standartus, konkurenti paātrina savus plānus, nodrošinot dinamiski un inovāciju bagātu tirgu nākamajiem gadiem.

Izaugsmes prognozes: Projekcijas AI aparatūras paplašināšanai

AI aparatūras paātrināšanas nākotne ir gatava nozīmīgām pārmaiņām, ko nosaka NVIDIA Blackwell arhitektūras ieviešana, kā arī gaidāmie sasniegumi. Blackwell, kuru atklāja 2024. gada martā, piedāvā veiktspējas un efektivitātes lēcienu, mērķējot uz lieliem AI darba slodzēm, kas ietver ģeneratīvo AI, lielus valodas modeļus un zinātnisko skaitļošanu. Saskaņā ar NVIDIA datiem, Blackwell GPU piedāvā līdz 20 petaflops FP4 AI veiktspējas un ir aprīkots ar otrās paaudzes Transformer dzinējiem, kas ļauj ātrākai un energoefektīvākai apmācībai un lāzerēšanai (NVIDIA Blackwell).

Tirgus analītiķi prognozē spēcīgu izaugsmi AI aparatūras sektorā. Saskaņā ar Gartner, globālo pusvadītāju ieņēmumi 2024. gadā ir paredzēti, lai sasniegtu 624 miljardus USD, un AI paātrinātāji veidos primāro izaugsmes virzītāju. AI aparatūras tirgus, ietverot GPU, TPU un pielāgoto paātrinātāju, prognozēts, ka no 2023. līdz 2030. gadam tas pieaugs ar 37% gada vidējo pieauguma tempu (CAGR), līdz desmitgades beigām sasniedzot 263 miljardus USD (Grand View Research).

Pārkāpjot Blackwell, nozare sagatavojas vēl progresīvākām arhitektūrām. NVIDIA jau ir norādījusi uz savu nākamās paaudzes Rubin platformu, pieņemot, ka tā tiks laista tirgū 2025. gadā, kas vēl vairāk paplašinās AI modeļu izmēra un sarežģītības robežas (Tom’s Hardware). Tikmēr konkurenti kā AMD un Intel paātrina savus AI aparatūras plānus, atsistot AMD MI300 sēriju un Intel Gaudi3 mikroshēmas, kas mērķē uz augstas veiktspējas AI darba slodzēm (AnandTech).

• Datu centra pieprasījums: Hyperscaleri un mākoņu pakalpojumu sniedzēji strauji paplašina savu AI infrastruktūru, un kapitāla izdevumi par AI aparatūru paredzēts, ka 2027. gadā pārsniegs 200 miljardus USD (Bloomberg).
• Edge AI paātrināšana: Izaugsme nav ierobežota tikai uz datu centriem; malas ierīces un autonomās sistēmas arvien vairāk pieņem specializētus AI paātrinātājus reāllaika apstrādei (MarketsandMarkets).

Kopumā AI aparatūras paātrināšanas tirgus ieiet jaunā ēra, ar Blackwell, kas sagatavo skatu uz eksponenciālo izaugsmi un inovāciju. Nākamais arhitektūru vilnis sola vēl lielāku veiktspēju, efektivitāti un mērogojamību, nodrošinot, ka AI aparatūra paliek kritiska nākotnes tehnoloģisko izrāvienu sekmētāja.

Reģionālā analīze: Globālās karstās vietas un investīciju modeļi

Globālā ainava AI aparatūras paātrināšanai strauji attīstās, un NVIDIA Blackwell arhitektūra nosaka jaunu standartu un katalizē ieguldījumus un inovācijas galvenajās reģionos. Pieaugot AI darba slodžu sarežģītībai un apjomam, pieprasījums pēc augstas veiktspējas paātrinātājiem strauji pieaug, veidojot reģionālās karstās vietas un investīciju plūsmas.

• Ziemeļamerika: Savienotās Valstis joprojām ir AI aparatūras inovāciju un izvietošanas epicentrs. NVIDIA Blackwell platforma, kas izziņota 2024. gadā, tiek strauji pieņemta no tādiem hyperscaleriem kā Microsoft, Google un Amazon. Saskaņā ar Statista, Ziemeļamerika veidoja vairāk nekā 40% no 23.5 miljardiem USD globālā AI aparatūras tirgus 2023. gadā, ar prognozēm saglabāt dominanci līdz 2027. gadam.
• Āfrika un Klusā okeāna reģions: Ķīna un Taivāna kļūst par kritiskiem dalībniekiem, gan ražošanas, gan izvietošanas jomā. Ķīnas tehnoloģiju gigantus, piemēram, Alibaba un Baidu, masīvi iegulda iekšējā AI mikroshēmu attīstībā, lai samazinātu atkarību no ASV tehnoloģijām, ko veicina eksporta kontrole. Taivānas TSMC joprojām ir pasaulē vadošā ražotne modernām AI mikroshēmām, kas ietver tās Blackwell GPU Ja devēšanu (TSMC). Āfrika un Klusā okeāna reģions prognozē pieaugumu 35% AI aparatūras investīcijās līdz 2028. gadam (Mordor Intelligence).
• Eiropa: ES palielina centienus izveidot suverēnas AI iespējas, ar iniciatīvām kā Eiropas procesoru iniciatīva un palielinātu finansējumu pusvadītāju R&D. Lai gan tā atpaliek no ASV un Ķīnas mērogā, Eiropa koncentrējas uz energoefektīvām AI paātrinātājām un malas skaitļošanu (Eiropas Komisija).

Gaidot vēl tālāk par Blackwell, sacensība par nākamās paaudzes AI aparatūru intensificējas. Jaunuzņēmumi un izveidotie dalībnieki izpēta alternatīvas, piemēram, pielāgotus ASIC, fotoniskos paātrinātājus un neirāliskās mikroshēmas. Riski kapitāla ieguldījumi AI aparatūras jaunuzņēmumos 2023. gadā sasniedza 6.1 miljardus USD globāli (CB Insights), kas liecina par spēcīgu pārliecību par sektora nākotni. Kamēr AI modeļi kļūst arvien lielāki, reģionālā konkurence un sadarbība veidos nākamo aparatūras paātrināšanas inovāciju vilni.

Nākamā izskata: AI paātrināšanas attīstības anticipēšana

AI aparatūras paātrināšanas nākotne ir gatava transformējošai izaugsmei, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu pagrieziena punktu un sagatavo pamatu vēl progresīvākiem risinājumiem. 2024. gada martā paziņotā Blackwell GPU platforma ir izstrādāta, lai nodrošinātu līdz 20 petaflops AI veiktspējas, kas ļauj triljonu parametru modeļiem un reāllaika ģeneratīvā AI lietojumiem (NVIDIA Blackwell). Šī arhitektūra ievieš inovācijas, piemēram, otrās paaudzes Transformer Engine, uzlabotus NVLink savienojumus un uzlabotu enerģijas efektivitāti, risinot pieaugošās skaitļošanas prasības lieliem valodas modeļiem (LLM) un ģeneratīvajam AI.

Gaidot tālāk par Blackwell, AI aparatūras ainava ir paredzēta dažādošanai un intensifikācijai. NVIDIA jau ir norādījusi uz savu nākamās paaudzes Rubin arhitektūru, kuru plānots izlaist 2025. gadā, kas varētu turpināt paplašināt veiktspējas un efektivitātes robežas (Tom's Hardware). Tikmēr konkurenti kā AMD un Intel paātrina savas AI fokusētās aparatūras plānus. AMD MI300 sērija un Intel Gaudi paātrinātāji iegūst popularitāti hyperscale datu centros, piedāvājot alternatīvās arhitektūras un veicinot konkurētspējīgāku ekosistēmu (AnandTech).

Specializētie AI mikroshēmas, piemēram, Google TPU v5p un pielāgots silīcijs no mākonis nodrošinātājiem, piemēram, AWS Trainium, arī veido nākotni, optimizējot konkrētām darba slodzēm un uzlabojot izmaksu veiktspējas attiecību (Google Cloud). Atvērtā koda aparatūras iniciatīvu pieaugums un mikroshēmu modulāro dizainu pieņemšana vēl vairāk demokratizē piekļuvi augstas veiktspējas AI paātrināšanai (The Next Platform).

• Enerģijas efektivitāte: Nākotnes paātrinātāji prioritizēs ilgtspējību, izmantojot inovācijas dzesēšanā, jaudas pārvaldībā un silīcija dizainā, lai samazinātu vides ietekmi.
• Mērogojamība: Moduļu un kompozīcijas arhitektūras ļaus bezšuvju mērogošanu no malas ierīcēm līdz exaskalā datu centriem.
• Specializācija: Domēnu specifiski paātrinātāji kļūs aizvien izplatītāki, mērķējot uz lietojumiem no robotikas līdz veselības aprūpei un autonomiem transportlīdzekļiem.

Kopumā, pēc Blackwell ēras tiks raksturota strauja inovācija, palielināta konkurence un pāreja uz ilgtspējīgāku, mērogojamāku un specializētāku AI aparatūras risinājumiem, pamatīgi pārveidojot AI paātrināšanas ainavu nākamo desmitgadu laikā.

Izaicinājumi un iespējas: Riska navigācija un potenciāla atbloķēšana

AI aparatūras paātrināšanas ainava strauji attīstās, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu pagrieziena punktu. Tomēr, skatoties aiz Blackwell, gan izaicinājumi, gan iespējas rodas aparatūras piegādātājiem, mākoņu pakalpojumu sniedzējiem un uzņēmumiem, kuri cenšas izmantot nākamās paaudzes AI spējas.

• Pieaugošās veiktspējas prasības: Blackwell platforma, ko atklāja 2024. gadā, nodrošina līdz 20 petaflops FP4 AI veiktspējas un atbalsta triljonu parametru modeļus (NVIDIA). Taču AI modeļu izaugsmes temps — noziegums nosaukts modeli, piemēram, GPT-4 un Gemini — turpina pārsniegt aparatūras uzlabojumus, nospiežot piegādātājus inovat cik atmiņas joslas platumā, saites un enerģijas efektivitātē.
• Piegādes ķēdes un izmaksu ierobežojumi: Pieaugošais pieprasījums pēc modernām GPU ir radījis pastāvīgas piegādes trūkumus un pieaugošas izmaksas. Blackwell mikroshēmas, kas ražotas TSMC 4NP procesā, saskaras ar intensīvu konkurenci par ražošanas jaudu (Tom's Hardware). Šis šahtis apgrūtina gan hyperscalers, gan jaunuzņēmumus nodrošināt pietiekamu aparatūru lielu AI apmācības un lāzerēšanas apjomu nodrošināšanai.
• Enerģijas un ilgtspējības bažas: Pieaugot AI darba slodzēm, pieaug arī to enerģijas pēdas. Blackwell jaunie NVLink un Transformer dzinēji cenšas uzlabot efektivitāti, taču nozare jārisina datu centru jaudas patēriņš un dzesēšanas problēmas (Data Center Dynamics).
• Iespējas pielāgošanā un konkurencē: NVIDIA dominanci izaicina pielāgotais silīcijs no hyperscaleriem (piemēram, Google TPU v5e, AWS Trainium) un jaunuzņēmumiem (piemēram, Cerebras, Graphcore). Šīs alternatīvas piedāvā atšķirīgu veiktspēju, izmaksas un jaudas profilus, veicinot daudzveidīgāku un konkurētspējīgāku ekosistēmu (The Next Platform).
• Programmatūras un ekosistēmas gatavība: Aparatūras uzlabojumiem jāsakrīt ar robustas programmatūras struktūras izstrādi. NVIDIA CUDA un AI ietvarstruktūras joprojām ir nozares standarti, taču atvērtā koda iniciatīvas un starp uzņēmumu saderība uzņemti citu mazo uzņēmumu fonā, samazinot šķēršļus jauniem dalībniekiem un paātrinot inovācijas.

Kopumā Blackwell nosaka jaunu standartus AI aparatūrai, bet nākotne tiks veidota pēc tā, kā nozare orientēsies piegādēs, ilgtspējā un konkurencē, atbloķējot jaunus potenciālus AI mērogā.

Avoti un atsauces

• Blackwell un Beyond: AI aparatūras paātrināšanas nākotne
• NVIDIA
• CNBC
• Tom's Hardware
• Google Cloud
• AWS
• Cerebras
• Graphcore
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• Mordor Intelligence
• Eiropas Komisija
• The Next Platform