Blackwell и дальше: Создание следующей эры аппаратного ускорения ИИ

• Обзор рынка: Изменяющиеся динамики в аппаратном обеспечении ИИ
• Технологические тренды: Инновации, ускоряющие прогресс
• Конкурентная среда: Ключевые игроки и стратегические шаги
• Прогнозы роста: Прогнозы расширения аппаратного обеспечения ИИ
• Региональный анализ: Глобальные точки роста и инвестиционные паттерны
• Будущие перспективы: Ожидания эволюции ускорения ИИ
• Вызовы и возможности: Навигация по рискам и раскрытие потенциала
• Источники и ссылки

“Blackwell — это последняя архитектура GPU компании NVIDIA, пришедшая на смену архитектурам Hopper (H100) 2022 года и Ampere (A100) 2020 года nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (источник)

Обзор рынка: Изменяющиеся динамики в аппаратном обеспечении ИИ

Рынок аппаратного ускорения ИИ претерпевает стремительные изменения, вызванные растущим спросом на высокопроизводительные вычисления в генеративном ИИ, больших языковых моделях и краевых приложениях. Недавний запуск архитектуры GPU Blackwell компанией NVIDIA в марте 2024 года стал значительным скачком в этой эволюции. Платформа Blackwell, которая включает GPU B200 и суперчип GB200 Grace Blackwell, обещает до 20 петфлопс производительности FP4 и 208 миллиардов транзисторов, что позволяет обучать модели с триллионом параметров с повышенной энергетической эффективностью (NVIDIA).

Введение Blackwell, как ожидается, усилит доминирование NVIDIA, так как компания в настоящее время контролирует более 80% рынка чипов ИИ (CNBC). Однако конкурентная среда усиливается. Ускорители AMD MI300X, выпущенные в конце 2023 года, набирают популярность среди гипермасштабных компаний, таких как Microsoft и Meta, предлагая до 192 ГБ памяти HBM3 и конкурентоспособную производительность на ватт (AMD). Тем временем, AI-ускоритель Intel Gaudi 3, анонсированный в апреле 2024 года, утверждает, что обладает на 50% лучшей производительностью вывода, чем H100 от NVIDIA для определенных рабочих нагрузок (Intel).

В дополнение к GPU, кастомный кремний меняет рынок. TPU v5p от Google, Trainium2 от Amazon и AI-ускоритель Maia от Microsoft ориентированы на гипермасштабный ИИ, предлагая преимущества по стоимости и потреблению энергии для специфических рабочих нагрузок (Data Center Dynamics). Появление аппаратного обеспечения с открытым исходным кодом, такого как ускорители на базе RISC-V, и стартапы вроде Cerebras и Graphcore, еще больше диверсифицируют экосистему.

Смотря в будущее, аппаратное ускорение ИИ будет определяться:

• Гетерогенными архитектурами: Сочетание ЦП, GPU, FPGA и кастомных ASIC для оптимизированной производительности рабочих нагрузок.
• Инновациями в памяти и соединениях: Технологии, такие как HBM4, CXL и NVLink, критически важны для масштабирования размеров моделей и пропускной способности.
• Энергетической эффективностью: С ростом ИИ моделей потребление энергии становится ключевым ограничением, что подталкивает спрос на более эффективные ускорители.
• Краевым ИИ: Специализированные чипы для вывода на устройствах становятся все более распространенными, обеспечивая реализацию реального времени ИИ на смартфонах, автомобилях и устройствах IoT.

В целом, несмотря на то, что Blackwell устанавливает новую планку, рынок аппаратного ускорения ИИ готов к дальнейшим изменениям, поскольку новые игроки, архитектуры и случаи использования продолжают появляться, формируя следующую эру интеллектуальных вычислений.

Технологические тренды: Инновации, ускоряющие прогресс

Ландшафт аппаратного ускорения ИИ претерпевает стремительные изменения, архитектура Blackwell от NVIDIA является значительным шагом вперед и задает тон для будущих инноваций. Анонсированная в марте 2024 года, архитектура GPU Blackwell разработана для обеспечения беспрецедентной производительности в генеративном ИИ, больших языковых моделях и высокопроизводительных вычислительных рабочих нагрузках. Флагманский GPU B200, например, обеспечивает до 20 петфлопс производительности ИИ и 208 миллиардов транзисторов, что делает его самым мощным чипом для ИИ на сегодняшний день (NVIDIA).

Преимущества Blackwell не ограничиваются лишь вычислительной мощностью. Архитектура внедряет новые функции, такие как трансформаторный движок второго поколения, продвинутые соединения NVLink и повышенную безопасность с помощью конфиденциальных вычислений. Эти инновации позволяют более быстрое обучение и вывод моделей с триллионами параметров, в то время как также улучшают энергетическую эффективность — критически важный фактор, учитывая растущее потребление энергии в дата-центрах (AnandTech).

Смотря за пределы Blackwell, будущее аппаратного ускорения ИИ формируется под воздействием нескольких основных трендов:

• Специализированные чипы ИИ: Компании, такие как Google (TPU v5p), AMD (MI300X) и Intel (Gaudi3), разрабатывают ускорители для определенных доменов, чтобы конкурировать с NVIDIA, каждая нацелена на уникальные рабочие нагрузки ИИ и предлагает альтернативы на диверсифицирующемся рынке (Tom's Hardware).
• Архитектуры Chiplet: Модульные конструкции чипов, как в Blackwell, позволяют добиться большей масштабируемости и гибкости, позволяя производителям комбинировать компоненты для оптимальной производительности и эффективных затрат.
• Энергетическая эффективность: С ростом моделей ИИ также увеличивается их энергетический след. Инновации в охлаждении, управлении энергией и вычислениях с низкой точностью становятся центральными для проектирования аппаратного обеспечения (Data Center Dynamics).
• Ускорение краевого ИИ: С распространением ИИ на краевых устройствах разрабатываются новые аппаратные средства, чтобы приблизить возможности вывода к источникам данных, уменьшая задержки и требования к пропускной способности.

В целом, Blackwell представляет собой ключевой момент в аппаратном обеспечении ИИ, но гонка за ускорением только начинается. Следующая волна инноваций будет сосредоточена на специализации, модульности и устойчивом развитии, обеспечивая соответствие аппаратного обеспечения ИИ с экспоненциальным ростом моделей и приложений ИИ.

Конкурентная среда: Ключевые игроки и стратегические шаги

Конкурентная среда для аппаратного ускорения ИИ стремительно меняется, архитектура Blackwell от NVIDIA задает новую планку в производительности и эффективности. Анонсированная в марте 2024 года, платформа GPU Blackwell — с чипами B200 и GB200 — обеспечивает до 20 петфлопс вычислительной мощности FP4 и 208 миллиардов транзисторов, ориентируясь на крупномасштабный генеративный ИИ и рабочие нагрузки LLM (Nvidia). Доминирование NVIDIA подкрепляется ее мощной экосистемой программного обеспечения (CUDA, TensorRT) и глубокой интеграцией с гипермасштабными компаниями, такими как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.

Тем не менее, рынок аппаратного ускорения ИИ далеко не статичен. AMD, с ее ускорителем MI300X, позиционирует себя как сильная альтернатива, boasting 192 ГБ памяти HBM3 и конкурентные показатели производительности на ватт (AMD). Открытая программная платформа ROCm от AMD и партнерство с крупными облачными провайдерами помогают ей набирать популярность, особенно среди предприятий, стремящихся к разнообразию поставщиков.

Intel также усиливает свои усилия с AI-ускорителем Gaudi3, выпущенным в апреле 2024 года. Gaudi3 утверждает, что обладает на 50% лучшей производительностью вывода, чем H100 от NVIDIA на определенных эталонах LLM, и Intel использует свои масштабы производства и открытый подход к ПО, чтобы привлечь облачных и корпоративных клиентов (Intel).

Кроме «большой тройки», специализированные стартапы и гипермасштабные компании формируют будущее аппаратного обеспечения ИИ:

• Google продолжает развивать свою архитектуру TPU, с TPU v5e и v5p, ориентированными на обучение и вывод в крупных масштабах (Google Cloud).
• Amazon инвестирует в кастомный кремний, такой как Trainium и Inferentia, чтобы оптимизировать затраты и производительность для клиентов AWS (AWS).
• Стартапы, такие как Cerebras и Graphcore, раздвигают границы с помощью конструкций на основе ваферов и IPU соответственно, нацеливаясь на нишевые рабочие нагрузки и исследовательские приложения.

Смотря в будущее, аппаратное ускорение ИИ будет определяться гетерогенными архитектурами, более тесным со-дизайном аппаратного и программного обеспечения и гонкой за поддержку все более крупных моделей. Пока Blackwell устанавливает новый стандарт, конкуренты ускоряют свои дорожные карты, гарантируя динамичный и инновационный рынок на долгие годы вперед.

Прогнозы роста: Прогнозы расширения аппаратного обеспечения ИИ

Будущее аппаратного ускорения ИИ готово к значительным трансформациям, обусловленным введением архитектуры Blackwell от NVIDIA и ожидаемыми достижениями, которые последуют. Blackwell, представленный в марте 2024 года, представляет собой скачок в производительности и эффективности, нацеливаясь на крупномасштабные ИИ рабочие нагрузки, такие как генеративный ИИ, большие языковые модели и научные вычисления. По данным NVIDIA, GPUs Blackwell обеспечивают до 20 петфлопс AI производительности FP4 и оснащены трансформаторными двигателями второго поколения, позволяя быстрее и энергоэффективнее проводить обучение и вывод (NVIDIA Blackwell).

Аналитики рынка прогнозируют устойчивый рост для сектора аппаратного обеспечения ИИ. Согласно Gartner, глобальная выручка в полупроводниковом секторе ожидается на уровне 624 миллиарда долларов США в 2024 году, при этом ускорители ИИ являются основным двигателем роста. Рынок аппаратного обеспечения ИИ, охватывающий GPUs, TPUs и кастомные ускорители, будет расти с составным среднегодовым темпом роста (CAGR) 37% с 2023 по 2030 год, достигнув 263 миллиарда долларов США к концу десятилетия (Grand View Research).

После Blackwell отрасль готовится к еще более продвинутым архитектурам. NVIDIA уже намекнула на свою платформу Rubin следующего поколения, ожидаемую в 2025 году, которая еще больше расширит границы размера и сложности моделей ИИ (Tom’s Hardware). Тем временем, конкуренты, такие как AMD и Intel, ускоряют свои собственные дорожные карты аппаратного обеспечения ИИ, с серией MI300 от AMD и чипами Gaudi3 от Intel, нацеленными на аналогичные высокопроизводительные ИИ рабочие нагрузки (AnandTech).

• Спрос со стороны дата-центров: Гипермасштабные компании и облачные провайдеры быстро расширяют свою ИИ инфраструктуру, с капиталовложениями на аппаратное обеспечение ИИ, которые ожидаются на уровне более 200 миллиардов долларов США к 2027 году (Bloomberg).
• Ускорение краевого ИИ: Растущий спрос не ограничивается дата-центрами; краевые устройства и автономные системы все чаще принимают специализированные AI-ускорители для обработки в реальном времени (MarketsandMarkets).

В целом, рынок аппаратного ускорения ИИ вступает в новую эру, где Blackwell создает основу для экспоненциального роста и инноваций. Следующая волна архитектур обещает еще большую производительность, эффективность и масштабируемость, гарантируя, что аппаратное обеспечение ИИ остается ключевым позволяющим фактором будущих технологических прорывов.

Региональный анализ: Глобальные точки роста и инвестиционные паттерны

Глобальный ландшафт аппаратного ускорения ИИ стремительно меняется, архитектура Blackwell от NVIDIA задает новую планку и катализирует инвестиции и инновации в ключевых регионах. Поскольку рабочие нагрузки ИИ становятся все более сложными и масштабными, спрос на высокопроизводительные ускорители возрастает, формируя региональные точки роста и инвестиционные потоки.

• Северная Америка: Соединенные Штаты остаются эпицентром инноваций и развертывания аппаратного обеспечения ИИ. Платформа Blackwell от NVIDIA, представленная в 2024 году, быстро принимается гипермасштабными компаниями, такими как Microsoft, Google и Amazon. По данным Statista, Северная Америка составила более 40% от 23,5 миллиарда долларов США глобального рынка аппаратного обеспечения ИИ в 2023 году, с прогнозами на сохранение доминирования до 2027 года.
• Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай и Тайвань становятся критически важными игроками как в производстве, так и в развертывании. Китайские технологические гиганты, такие как Alibaba и Baidu, активно инвестируют в отечественное развитие ИИ чипов, чтобы сократить зависимость от технологий США, подстегнутые экспортными контролями. Тайваньская TSMC остается ведущей фабрикой для продвинутых ИИ чипов, включая те, что направляют мощность GPUs Blackwell (TSMC). Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти с CAGR 35% в инвестициях в аппаратное обеспечение ИИ до 2028 года (Mordor Intelligence).
• Европа: ЕС наращивает усилия по созданию суверенных возможностей ИИ, с инициативами, такими как Европейская процессорная инициатива и увеличение финансирования исследований и разработок в области полупроводников. Несмотря на отставание от США и Китая по масштабам, Европа сосредоточена на энергетически эффективных ускорителях ИИ и краевых вычислениях (Европейская Комиссия).

Смотря за пределы Blackwell, борьба за аппаратное обеспечение ИИ следующего поколения усиливается. Стартапы и устоявшиеся компании изучают альтернативы, такие как кастомные ASIC, фотонные ускорители и нейроморфные чипы. Инвестиции венчурного капитала в стартапы аппаратного обеспечения ИИ достигли 6,1 миллиарда долларов США по всему миру в 2023 году (CB Insights), что сигнализирует о высокой уверенности в будущем этого сектора. По мере роста моделей ИИ региональная конкуренция и сотрудничество будут формировать следующую волну прорывов в аппаратном ускорении.

Будущие перспективы: Ожидания эволюции ускорения ИИ

Будущее аппаратного ускорения ИИ готово к трансформационному росту, архитектура Blackwell от NVIDIA представляет собой значительное достижение и закладывает основу для еще более продвинутых решений. Анонсированная в марте 2024 года, платформа GPU Blackwell разработана для обеспечения до 20 петфлопс производительности ИИ, что позволяет использовать модели с триллионом параметров и приложения генеративного ИИ в реальном времени (NVIDIA Blackwell). Эта архитектура вводит инновации, такие как трансформаторный движок второго поколения, продвинутые соединения NVLink и повышенная энергетическая эффективность, что соответствует растущим вычислительным требованиям больших языковых моделей (LLMs) и генеративного ИИ.

Смотря за пределы Blackwell, ожидается, что ландшафт аппаратного обеспечения ИИ будет диверсифицирован и интенсифицирован. NVIDIA уже намекнула на свою архитектуру следующего поколения Rubin, которая ожидается в 2025 году и, как ожидается, еще больше расширит границы производительности и эффективности (Tom's Hardware). Тем временем, такие конкуренты, как AMD и Intel, ускоряют свои собственные дорожные карты аппаратного обеспечения, MI300 от AMD и Gaudi от Intel набирают популярность в гипермасштабных дата-центрах, предлагая альтернативные архитектуры и способствуя более конкурентной экосистеме (AnandTech).

Специализированные чипы ИИ, такие как TPU v5p от Google и кастомный кремний от облачных провайдеров, таких как AWS Trainium, также формируют будущее, оптимизируя для конкретных рабочих нагрузок и улучшая соотношение затрат и производительности (Google Cloud). Появление инициатив с открытым исходным кодом и принятие конструкций на базе чиплетов ожидается продвинуть доступ к высокопроизводительному аппаратному ускорению (The Next Platform).

• Энергетическая эффективность: Будущие ускорители будут приоритизировать устойчивое развитие, с инновациями в охлаждении, управлении энергией и дизайне кремния для снижения воздействия на окружающую среду.
• Масштабируемость: Модульные и составные архитектуры будут позволять бесшовное масштабирование от краевых устройств до экзафлопс-дата-центров.
• Специализация: Специализированные ускорители будут proliferating, нацеливаясь на приложения от робототехники до здравоохранения и автономных автомобилей.

В общем, пост-Bblackwell эра будет определяться быстрой инновацией, увеличенной конкуренцией и переходом к более устойчивым, масштабируемым и специализированным решениям в аппаратном обеспечении ИИ, что коренным образом изменит ландшафт ускорения ИИ в следующие десять лет.

Вызовы и возможности: Навигация по рискам и раскрытие потенциала

Ландшафт аппаратного ускорения ИИ стремительно меняется, архитектура Blackwell от NVIDIA является значительным достижением. Тем не менее, когда отрасль смотрит за пределы Blackwell, как вызовы, так и возможности появляются для поставщиков аппаратного обеспечения, облачных провайдеров и предприятий, стремящихся воспользоваться возможностями следующего поколения ИИ.

• Рост требований к производительности: Платформа Blackwell, представленная в 2024 году, обеспечивает до 20 петфлопс производительности ИИ FP4 и поддерживает модели с триллионом параметров (NVIDIA). Тем не менее, темпы роста моделей ИИ — на примере моделей, таких как GPT-4 и Gemini — продолжают опережать улучшения аппаратного обеспечения, подталкивая поставщиков к инновациям в пропускной способности памяти, соединениях и энергетической эффективности.
• Ограничения цепочки поставок и затрат: Растущий спрос на продвинутые GPU привел к постоянным недостаткам в поставках и растущим затратам. Чипы Blackwell, произведенные по технологии 4NP от TSMC, сталкиваются с жесткой конкуренцией за производственные мощности (Tom's Hardware). Этот узкий момент создает сложности как для гипермасштабных компаний, так и для стартапов, стремящихся обеспечить достаточное количество аппаратного обеспечения для крупномасштабного обучения и вывода ИИ.
• Проблемы с энергией и устойчивым развитием: По мере расширения рабочих нагрузок ИИ также возрастает их энергетический след. Новый NVLink и трансформаторный движок Blackwell стремятся улучшить эффективность, но отрасли нужно также более эффективно решать вопросы потребления энергии и охлаждения в дата-центрах (Data Center Dynamics).
• Возможности в кастомизации и конкуренции: Доминирование NVIDIA бросает вызов кастомный кремний от гипермасштабных компаний (например, Google TPU v5e, AWS Trainium) и стартапов (например, Cerebras, Graphcore). Эти альтернативы предлагают дифференцированную производительность, стоимость и профили мощности, способствуя более разнообразной и конкурентной экосистеме (The Next Platform).
• Зрелость программного обеспечения и экосистемы: Прогресс в аппаратном обеспечении должен соответствовать мощным программным экосистемам. CUDA и AI фреймворки от NVIDIA остаются стандартами в отрасли, но инициативы с открытым исходным кодом и совместимость между поставщиками набирают популярность, снижая барьеры для новых участников и ускоряя инновации.

В общем, несмотря на то, что Blackwell устанавливает новую планку для аппаратного обеспечения ИИ, будущее будет зависеть от того, как отрасль решает проблемы с поставками, устойчивостью и конкуренцией — открывая новые возможности для ИИ на масштабе.

Источники и ссылки

• Blackwell и дальше: Будущее аппаратного ускорения ИИ
• NVIDIA
• CNBC
• Tom's Hardware
• Google Cloud
• AWS
• Cerebras
• Graphcore
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• Mordor Intelligence
• Европейская Комиссия
• The Next Platform