Blackwell a viac: Mapovanie nasledujúcej éry akcelerácie hardvéru AI

• Prehľad trhu: Meniace sa dynamiky v AI hardvéri
• Technologické trendy: Inovácie poháňajúce akceleráciu
• Konkurenčné prostredie: Kľúčoví hráči a strategické kroky
• Predpoklady rastu: Projekcie pre expanziu AI hardvéru
• Regionálna analýza: Globálne hotspoty a investičné vzory
• Budúcnosť: Predpoklady o vývoji akcelerácie AI
• Výzvy a príležitosti: Navigácia rizík a odomykanie potenciálu
• Zdroje a odkazy

“Blackwell od NVIDIA je najnovšia architektúra GPU spoločnosti, ktorá nadväzuje na Hopper (H100) z roku 2022 a architektúry Ampere (A100) z roku 2020 nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (zdroj)

Prehľad trhu: Meniace sa dynamiky v AI hardvéri

<pTrh akcelerácie AI hardvéru sa rýchlo transformuje, poháňaný rastúcou dopytom po výkonných počítačoch v generatívnom AI, veľkých jazykových modeloch a edge aplikáciách. Nedávne uvedenie architektúry GPU Blackwell od NVIDIA v marci 2024 predstavuje významný skok v tejto evolúcii. Platforma Blackwell, ktorá obsahuje GPU B200 a superčip GB200 Grace Blackwell, sľubuje až 20 petaflopov výkonu FP4 a 208 miliárd tranzistorov, čo umožňuje trénovanie modelov s triliónom parametrov s vylepšenou energetickou efektívnosťou (NVIDIA).

Očakáva sa, že zavedenie Blackwell posilní dominanciu NVIDIA, keďže spoločnosť momentálne ovláda viac ako 80% trhu AI čipov (CNBC). Avšak konkurencia na trhu sa zintenzívňuje. Akcelerátory MI300X od AMD, uvedené na trh na konci roku 2023, získavajú pozornosť od hyperscalerov ako Microsoft a Meta, ponúkajúce až 192 GB pamäte HBM3 a konkurencieschopný výkon na watt (AMD). Medzitým AI akcelerátor Gaudi 3 od Intelu, oznámený v apríli 2024, tvrdí, že dosahuje o 50% lepší výkon inferencie ako H100 od NVIDIA pri vybraných pracovných zaťaženiach (Intel).

Okrem GPU prispieva aj vlastný kremík k remodelovaniu trhu. TPU v5p od Google, Trainium2 od Amazonu a Maia AI akcelerátor od Microsoftu sú prispôsobené pre hyperscale AI a ponúkajú nákladové a energetické výhody pre špecifické pracovné zaťaženia (Data Center Dynamics). Rýchly vzostup open-source hardvéru, ako sú akcelerátory na báze RISC-V, a startupy ako Cerebras a Graphcore, ďalej diverzifikujú ekosystém.

Do budúcnosti bude akcelerácia AI hardvéru ostro definovaná:

• Heterogénne architektúry: Kombinovanie CPU, GPU, FPGA a vlastných ASIC pre optimalizovaný výkon pracovného zaťaženia.
• Inovácie v pamäti a interkonekte: Technológie ako HBM4, CXL a NVLink sú kľúčové pre zvýšenie veľkostí modelov a priepustnosti.
• Energetická efektívnosť: S rastom AI modelov je spotreba energie kľúčovým obmedzením, ktoré poháňa dopyt po efektívnejších akcelerátoroch.
• Edge AI: Špecializované čipy pre inferenciu na zariadení sa rozširujú, umožňujúcu reálnu AI v smartfónoch, vozidlách a IoT zariadeniach.

Na záver, zatiaľ čo Blackwell ustanovuje nový referenčný bod, trh akcelerácie AI hardvéru sa chystá na ďalšie narušenia s príchodom nových hráčov, architektúr a použitia, ktoré formujú nasledujúcu éru inteligentného počítačingu.

Technologické trendy: Inovácie poháňajúce akceleráciu

Prostredie akcelerácie AI hardvéru prechádza rýchlou transformáciou, pričom architektúra Blackwell od NVIDIA predstavuje významný pokrok a pripravuje pôdu pre budúce inovácie. Oznámená v marci 2024, architektúra GPU Blackwell je navrhnutá tak, aby poskytovala bezprecedentný výkon pre generatívne AI, veľké jazykové modely a pracovné zaťaženia s vysokým výkonom. Vlajkový GPU B200, napríklad, ponúka až 20 petaflopov AI výkonu a 208 miliárd tranzistorov, čo z neho robí najvýkonnejší čip pre AI doteraz (NVIDIA).

Pokroky v Blackwell nie sú obmedzené len na výkon. Architektúra zavádza nové funkcie ako druhú generáciu Transformer Engine, pokročilé NVLink interkonektory a vylepšenú bezpečnosť s dôverným computovaním. Tieto inovácie umožňujú rýchlejšie trénovanie a inferenciu pre modely s triliónmi parametrov, pričom zlepšujú aj energetickú efektívnosť – kľúčový faktor, keď sa dátové centrá potýkajú s rastúcimi energetickými požiadavkami (AnandTech).

Hľadí sa na budúcnosť akcelerácie AI hardvéru, ovplyvňujú viaceré kľúčové trendy:

• Špecializované AI čipy: Spoločnosti ako Google (TPU v5p), AMD (MI300X) a Intel (Gaudi3) vyvíjajú doménovo špecifické akcelerátory, aby konkurovali NVIDIA, pričom každá z nich sa zameriava na jedinečné AI pracovné zaťaženia a ponúka alternatívy na diverzifikujúcom trhu (Tom's Hardware).
• Chiplet architektúry: Modulárne návrhy čipov, ako sú viditeľné v Blackwell, umožňujú väčšiu škálovateľnosť a flexibilitu, čo výrobcom umožňuje kombinovať a prispôsobovať komponenty pre optimálny výkon a nákladovú efektívnosť.
• Energetická efektívnosť: S rastom AI modelov rastie aj ich energetická stopa. Inovácie v chladení, správe energie a low-precision computovaní sa stávajú stredobodom návrhu hardvéru (Data Center Dynamics).
• Edge AI akcelerácia: S rozšírením AI na edge sa vyvíjajú nové hardvéry na priblíženie schopností inferencie k zdrojom dát, čím sa znižujú latencie a požiadavky na šírku pásma.

Na záver, Blackwell predstavuje kľúčový moment v AI hardvéri, ale preteky v akcelerácii sa len začínajú. Nasledujúca vlna inovácií sa zameria na špecializáciu, modularitu a udržateľnosť, zabezpečujúc, že AI hardvér bude držať krok s exponenciálnym rastom AI modelov a aplikácií.

Konkurenčné prostredie: Kľúčoví hráči a strategické kroky

Konkurenčné prostredie pre akceleráciu AI hardvéru sa rýchlo vyvíja, pričom architektúra Blackwell od NVIDIA ustanovuje nový referenčný bod pre výkon a efektívnosť. Oznámená v marci 2024, platforma GPU Blackwell – s čipmi B200 a GB200 – poskytuje až 20 petaflopov výkonu FP4 a 208 miliárd tranzistorov, pričom je zameraná na veľké generatívne AI a LLM pracovné zaťaženia (Nvidia). Dominancia NVIDIA je posilnená jej robustným softvérovým ekosystémom (CUDA, TensorRT) a hlbokou integráciou s hyperscalermi ako AWS, Google Cloud a Microsoft Azure.

Napriek tomu trh akcelerácie AI hardvéru nie je statický. AMD, so svojím akcelerátorom MI300X, sa pozicionuje ako silná alternatíva, s 192 GB pamäte HBM3 a konkurencieschopnými metrikami výkonu na watt (AMD). Otvorený softvérový stack ROCm od AMD a partnerstvá s hlavnými poskytovateľmi cloudu pomáhajú získať trakciu, najmä medzi podnikmi, ktoré hľadajú variabilitu dodávateľov.

Intel takisto zintenzívňuje svoje úsilie s AI akcelerátorom Gaudi3, ktorý bol uvedený na trh v apríli 2024. Gaudi3 tvrdí, že dosahuje až o 50% lepší výkon inferencie ako H100 od NVIDIA pri vybraných benchmarkoch LLM a Intel využíva svoj výrobný rozsah a otvorený prístup k softvéru, aby prilákal zákazníkov v cloude a podnikoch (Intel).

Okrem „veľkej trojky“ formujú budúcnosť AI hardvéru aj špecializované startupy a hyperscaleri:

• Google naďalej iteruje na svojej architektúre TPU, pričom TPU v5e a v5p cielia na tréning aj inferenciu v rozsahu (Google Cloud).
• Amazon investuje do vlastného kremíka, ako je Trainium a Inferentia, aby optimalizoval náklady a výkon pre zákazníkov AWS (AWS).
• Startupy ako Cerebras a Graphcore posúvajú hranice s návrhmi založenými na wafer-scale a IPU, pričom sa zameriavajú na špecifické pracovné zaťaženia a výskumné aplikácie.

Pri pohľade do budúcnosti bude akcelerácia AI hardvéru definovaná heterogénnymi architektúrami, tesnejším spolupráce medzi hardvérom a softvérom a pretekmi v podpore čoraz väčších modelov. Keď Blackwell ustanovuje novú normu, konkurenti urýchľujú svoje plány, aby zabezpečili dynamický a inovatívny trh v nasledujúcich rokoch.

Predpoklady rastu: Projekcie pre expanziu AI hardvéru

Budúcnosť akcelerácie AI hardvéru je pripravená na významnú transformáciu, poháňanú zavedením architektúry Blackwell od NVIDIA a očakávanými pokrokmi, ktoré prídu. Blackwell, predstavený v marci 2024, predstavuje skok v výkonne a efektívnosti, cielením na veľké AI pracovné zaťaženia ako generatívne AI, veľké jazykové modely a vedecké počítanie. Podľa NVIDIA dodávajú GPU Blackwell až 20 petaflopov FP4 výkonu AI a obsahujú druhú generáciu Transformer Engines, pričom umožňujú rýchlejšie a energeticky efektívnejšie trénovanie a inferenciu (NVIDIA Blackwell).

Trhoví analytici predpokladajú robustný rast sektora AI hardvéru. Podľa Gartner sa očakáva, že globálne príjmy zo polovodičov dosiahnu 624 miliárd dolárov v roku 2024, pričom akcelerátory AI budú hlavným motorom rastu. Trh AI hardvéru, ktorý zahŕňa GPU, TPU a vlastné akcelerátory, sa predpokladá, že porastie priemerným ročným rastom (CAGR) 37% od roku 2023 do 2030, pričom do konca tohto desaťročia dosiahne 263 miliárd dolárov (Grand View Research).

Okrem Blackwell sa odvetvie pripravuje na ešte pokročilejšie architektúry. NVIDIA už naznačila svoju ďalšiu generáciu platformy Rubin, ktorá má debutovať v roku 2025 a ďalej posunúť hranice veľkosti a komplexnosti AI modelov (Tom’s Hardware). Medzitým konkurenti ako AMD a Intel urýchľujú svoje vlastné plány v oblasti AI hardvéru, pričom čipy série MI300 od AMD a Gaudi3 od Intelu cielené na podobné vysokovýkonné AI pracovné zaťaženia (AnandTech).

• Dopyt v dátových centrách: Hyperscaleri a poskytovatelia cloudu rýchlo rozširujú svoju AI infraštruktúru, pričom sa očakáva, že kapitálové výdavky na AI hardvér presiahnu 200 miliárd dolárov do roku 2027 (Bloomberg).
• Akcelerácia Edge AI: Rástúci dopyt nie je obmedzený na dátové centrá; edge zariadenia a autonómne systémy stále viac prijímajú špecializované AI akcelerátory pre spracovanie v reálnom čase (MarketsandMarkets).

Na záver, trh akcelerácie AI hardvéru vstupuje do novej éry, pričom Blackwell pripravuje pôdu pre exponenciálny rast a inováciu. Nasledujúca vlna architektúr sľubuje ešte väčší výkon, efektívnosť a škálovateľnosť, čím zabezpečuje, že AI hardvér zostane kritickým pomocníkom budúcich technologických prelomov.

Regionálna analýza: Globálne hotspoty a investičné vzory

Globálne prostredie pre akceleráciu AI hardvéru sa rýchlo vyvíja, pričom architektúra Blackwell od NVIDIA ustanovuje nový referenčný bod a katalyzuje investície a inovácie naprieč kľúčovými regiónmi. Ako rastie komplexnosť a rozsah AI pracovných zaťažení, dopyt po výkonných akcelerátoroch narastá, formujúc regionálne hotspoty a investičné toky.

• Severná Amerika: Spojené štáty zostávajú epicentrom inovácií a nasadenia AI hardvéru. Platforma Blackwell od NVIDIA oznámená v roku 2024 je rýchlo prijímaná hyperscalerkami ako Microsoft, Google a Amazon. Podľa Statista mala Severná Amerika v roku 2023 viac ako 40% z celkového globálneho trhu AI hardvéru vo výške 23,5 miliárd dolárov, pričom sa predpokladá, že si udržia dominanciu až do roku 2027.
• Ázia-Tichomorie: Čína a Taiwan sa stávajú dôležitými hráčmi, ako v oblasti výroby, tak aj nasadenia. Čínske technologické giganty ako Alibaba a Baidu investujú do domácich vývinov AI čipov, aby znížili závislosť na technológii USA, podnecované exportnými kontrolami. TSMC na Taiwane zostáva svetovým lídrom v oblasti pokročilých AI čipov, vrátane tých, ktoré napájajú GPU Blackwell (TSMC). Očakáva sa, že región Ázia-Tichomorie dosiahne CAGR 35% v investíciách do AI hardvéru do roku 2028 (Mordor Intelligence).
• Europa: EÚ zintenzívňuje svoje úsilie budovať suverénne AI schopnosti s iniciatívami ako Európska procesorová iniciatíva a zvýšené financovanie pre R&D polovodičov. Hoci zaostáva za USA a Čínou v meradle, Európa sa zameriava na energeticky efektívne AI akcelerátory a edge computing (Európska komisia).

Hľadí sa za rámec Blackwell, preteky sa zintenzívňujú o akcelerátor AI ďalšej generácie. Startupy a etablované spoločnosti skúmajú alternatívy ako vlastné ASIC, fotonické akcelerátory a neuromorfné čipy. Investície rizikového kapitálu do startupov AI hardvéru dosiahli v roku 2023 celosvetovo 6,1 miliardy dolárov (CB Insights), čo signalizuje robustnú dôveru v budúcnosť sektora. Ako AI modely rastú, regionálna konkurencia a spolupráca formujú nasledujúcu vlnu prelomových akcelerácií hardvéru.

Budúcnosť: Predpoklady o vývoji akcelerácie AI

Budúcnosť akcelerácie AI hardvéru je pripravená na transformačný rast, pričom architektúra Blackwell od NVIDIA predstavuje významný míľnik a pripravuje pôdu pre ešte pokročilejšie riešenia. Oznámená v marci 2024, platforma GPU Blackwell je navrhnutá tak, aby dodávala až 20 petaflopov výkonu AI, skok, ktorý umožňuje modely s triliónom parametrov a aplikácie generatívne AI v reálnom čase (NVIDIA Blackwell). Táto architektúra uvádza inovácie ako druhú generáciu Transformer Engine, pokročilé NVLink interkonektory a vylepšenú energetickú efektívnosť, aby riešila rastúce výpočtové požiadavky veľkých jazykových modelov (LLM) a generatívnej AI.

Hľadí sa za rámec Blackwell, landscape AI hardvéru sa očakáva, že sa diverzifikuje a zosilní. NVIDIA už naznačila svoju architektúru ďalšej generácie Rubin, ktorá sa má uviesť na trh v roku 2025, a ktorá sa očakáva, že ďalej posunie hranice výkonu a efektívnosti (Tom's Hardware). Medzitým konkurenti ako AMD a Intel urýchľujú svoje plány zamerané na AI. Čipy série MI300 od AMD a akcelerátory Gaudi od Intelu získavajú trakciu v hyperscale dátových centrách, ponúkajú alternatívne architektúry a podporujú konkurencieschopnejší ekosystém (AnandTech).

Špecializované AI čipy, ako je TPU v5p od Google a vlastný kremík od poskytovateľov cloudu ako AWS Trainium, takisto formujú budúcnosť tým, že optimalizujú pre špecifické pracovné zaťaženia a zlepšujú pomer nákladov a výkonu (Google Cloud). Vzostup iniciatív open-source hardvéru a prijatie dizajnov založených na chipletoch sa očakáva, že ďalej democratizuje prístup k vysokovýkonným akceleráciám AI (The Next Platform).

• Energetická efektívnosť: Budúce akcelerátory budú prioritizovať udržateľnosť, s inováciami v chladení, správe energie a dizajne kremíka na zníženie environmentálneho dopadu.
• Škálovateľnosť: Modulárne a kompozitné architektúry umožnia bezproblémové škálovanie od edge zariadení po exascale dátové centrá.
• Špecializácia: Doménovo špecifické akcelerátory sa budú proliferovať, cielené na aplikácie od robotiky po zdravotnú starostlivosť a autonómne vozidlá.

Na záver, éra po Blackwell bude definovaná rýchlou inováciou, zvýšenou konkurenciou a posunom k udržateľnejším, škálovateľnejším a špecializovanejším riešeniam AI hardvéru, čo zásadne preformuje krajinu akcelerácie AI v nasledujúcom desaťročí.

Výzvy a príležitosti: Navigácia rizík a odomykanie potenciálu

Prostredie akcelerácie AI hardvéru sa rýchlo vyvíja, pričom architektúra Blackwell od NVIDIA znamená významný míľnik. Avšak ako sa odvetvie pozerá za rámec Blackwell, vyplývajú výzvy aj príležitosti pre dodávateľov hardvéru, poskytovateľov cloudu a podniky, ktoré sa snažia využiť schopnosti budúcej generácie AI.

• Stúpajúce požiadavky na výkon: Platforma Blackwell, predstavená v roku 2024, poskytuje až 20 petaflopov výkonu FP4 AI a podporuje modely s triliónom parametrov (NVIDIA). Avšak tempo rastu AI modelov – exemplifikované modelmi ako GPT-4 a Gemini – naďalej prekonáva zlepšenia hardvéru, tlačí dodávateľov na inovácie v šírke pásma pamäte, interkonektov a energetickej efektívnosti.
• Obmedzenia dodávateľského reťazca a nákladov: Narastajúci dopyt po pokročilých GPU viedol k pretrvávajúcim nedostatkom a rastúcemu tlaku na ceny. Čipy Blackwell, vyrábané na procese 4NP od TSMC, čelí intenzívnej konkurencii o kapacity tovární (Tom's Hardware). Tento uzol robí výzvu pre hyperscalery aj startupy zabezpečiť dostatočný hardvér na trénovanie a inferenciu AI v veľkom meradle.
• Obavy o energiu a udržateľnosť: Ako sa stupňujú AI pracovné zaťaženia, rovnako sa zvyšuje ich energetická stopa. Nové NVLink a Transformer Engine od Blackwell sa snažia zlepšiť efektívnosť, ale celé odvetvie musí ďalej riešiť spotrebu energie a chladenie v dátových centrách (Data Center Dynamics).
• Príležitosti v personalizácii a konkurencii: Dominancia NVIDIA je vyzývaná vlastným kremíkom od hyperscalers (napr. Google TPU v5e, AWS Trainium) a startupmi (napr. Cerebras, Graphcore). Tieto alternatívy ponúkajú odlišné výkonnostné, nákladové a energetické profily, čím prispievajú k rozšírenejšiemu a konkurencieschopnejšiemu ekosystému (The Next Platform).
• Vyspelosť softvéru a ekosystému: Pokroky v hardvéri musia byť vyvážené robustnými softvérovými stackmi. CUDA a AI rámce od NVIDIA zostávajú priemyselnými štandardmi, ale open-source iniciatívy a kompatibilita medzi dodávateľmi získavajú trakciu, pričom znižujú prekážky pre nových hráčov a urýchľujú inováciu.

Na záver, zatiaľ čo Blackwell ustanovuje nový referenčný bod pre AI hardvér, budúcnosť bude formovaná tým, ako sa odvetvie naviguje v dodávkach, udržateľnosti a konkurencii – odomykanie nového potenciálu pre AI v rozsahu.

Zdroje a odkazy

• Blackwell a viac: Budúcnosť akcelerácie AI hardvéru
• NVIDIA
• CNBC
• Tom's Hardware
• Google Cloud
• AWS
• Cerebras
• Graphcore
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• Mordor Intelligence
• Európska komisia
• The Next Platform