Blackwell i dalje: Ucrtavanje sledeće ere ubrzanja AI hardvera

• Pregled tržišta: Promenljive dinamike u AI hardveru
• Tehnološki trendovi: Inovacije koje pokreću ubrzanje
• Konkurentska panorama: Ključni akteri i strateški potezi
• Prognoze rasta: Projections za širenje AI hardvera
• Regionalna analiza: Globalne vruće tačke i obrasci ulaganja
• Budući izgledi: Očekivanje evolucije AI ubrzanja
• Izazovi i prilike: Navigacija rizicima i otključavanje potencijala
• Izvori i reference

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

Pregled tržišta: Promenljive dinamike u AI hardveru

Tržište ubrzanja AI hardvera prolazi kroz brzu transformaciju, pokrenutu rastućom potražnjom za visokoučinkovitim računarstvom u generativnoj AI, velikim jezičkim modelima i rubnim aplikacijama. Nedavna lansiranja NVIDIA-ove Blackwell GPU arhitekture u martu 2024. obeležava značajan skok u ovoj evoluciji. Blackwell platforma, koja sadrži B200 GPU i GB200 Grace Blackwell Superčip, obećava do 20 petaflopa FP4 performansi i 208 milijardi tranzistora, omogućavajući obuku modela od trilijon parametara uz poboljšanu energetsku efikasnost (NVIDIA).

Uvođenje Blackwella se očekuje da ojača NVIDIA-inu dominaciju, jer kompanija trenutno drži više od 80% tržišta AI čipova (CNBC). Ipak, konkurentska panorama se intenzivira. AMD-ovi MI300X akceleratori, lansirani krajem 2023. godine, dobijaju na zamahu kod hyperskalera poput Microsoft-a i Meta-e, nudeći do 192GB HBM3 memorije i konkurentne performanse po vatu (AMD). U međuvremenu, Intelov Gaudi 3 AI akcelerator, najavljen u aprilu 2024. godine, tvrdi da ima 50% bolju inferenciju od NVIDIA-ovog H100 na odabranim radnim opterećenjima (Intel).

Osim GPU-ova, prilagođeni silikoni preoblikuju tržište. Google-ov TPU v5p, Amazon-ov Trainium2 i Microsoft-ov Maia AI akcelerator su prilagođeni za hyperscale AI, nudeći troškovne i energetske prednosti za specifična opterećenja (Data Center Dynamics). Uspon otvorenog hardvera, kao što su RISC-V zasnovani akceleratori, i startup-ovi poput Cerebras i Graphcore dodatno diversifikuju ekosistem.

Gledajući unapred, budućnost ubrzanja AI hardvera biće definisana:

• Heterogene arhitekture: Kombinovanje CPU-a, GPU-a, FPGA-a i prilagođenih ASIC-a za optimizovane performanse radnog opterećenja.
• Inovacije u memoriji i međuspoju: Tehnologije poput HBM4, CXL i NVLink su ključne za skaliranje veličina modela i propusnosti.
• Energetska efikasnost: Kako modeli AI rastu, potrošnja energije postaje ključna prepreka, povećavajući potražnju za efikasnijim akceleratorima.
• Rubna AI: Specijalizovani čipovi za inferenciju na uređaju se šire, omogućavajući real-time AI na pametnim telefonima, vozilima i IoT uređajima.

U sažetku, dok Blackwell postavlja novu meru, tržište ubrzanja AI hardvera je spremno za dalja uzbuđenja dok se pojavljuju novi akteri, arhitekture i slučajevi upotrebe, oblikujući sledeću eru inteligentnog računanja.

Tehnološki trendovi: Inovacije koje pokreću ubrzanje

Pano r ubrzanja AI hardvera prolazi kroz brzu transformaciju, a NVIDIA-ova Blackwell arhitektura obeležava značajan napredak i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u martu 2024. godine, Blackwell GPU arhitektura je dizajnirana da pruži bezpresedanske performanse za generativnu AI, velike jezičke modele i radne opterećenja visoke ekonomske efikasnosti. Na primer, flagship B200 GPU nudi do 20 petaflopa AI performansi i 208 milijardi tranzistora, čineći ga najmoćnijim čipom za AI do sada (NVIDIA).

Napredak Blackwell-a nije ograničen na sirovu računarstvo. Arhitektura uvodi nove funkcije kao što su drugi generacijski Transformator, napredni NVLink međuspoj i poboljšanu sigurnost uz poverljive računarstva. Ove inovacije omogućavaju bržu obuku i inferenciju za modele sa trilijon parametara, dok takođe poboljšavaju energetsku efikasnost—kritični faktor kako datacentri se suočavaju s rastućim zahtevima za energijom (AnandTech).

Gledajući dalje od Blackwell-a, budućnost ubrzanja AI hardvera oblikuje nekoliko ključnih trendova:

• Specijalizovani AI čipovi: Kompanije kao što su Google (TPU v5p), AMD (MI300X) i Intel (Gaudi3) razvijaju domen-specifične akceleratore kako bi konkurisali NVIDIA-i, fokusirajući se na jedinstvena AI radna opterećenja i nudeći alternative na raznolikom tržištu (Tom's Hardware).
• Arhitekture čiplet-a: Modularni dizajni čipova, kao što se vidi u Blackwell-u, omogućavaju veću skalabilnost i fleksibilnost, omogućavajući proizvođačima da mešaju i kombinuju komponente za optimalne performanse i troškovnu efikasnost.
• Energetska efikasnost: Kako AI modeli rastu, tako raste i njihov energetski otisak. Inovacije u hlađenju, upravljanju energijom i niskopreciznom računarstvu postaju centralne za dizajn hardvera (Data Center Dynamics).
• Rubna AI ubrzanja: Sa proliferacijom AI na rubu, razvijaju se novi hardver koji približava mogućnosti inferencije izvorima podataka, smanjujući latenciju i zahteve za propusnost.

U sažetku, Blackwell predstavlja ključan trenutak u AI hardveru, ali trka za ubrzanje tek počinje. Sledeći talas inovacija fokusiraće se na specijalizaciju, modularnost i održivost, osiguravajući da AI hardver drži korak s eksponencijalnim rastom AI modela i aplikacija.

Konkurentska panorama: Ključni akteri i strateški potezi

Konkurentska panorama za ubrzanje AI hardvera brzo se razvija, pri čemu NVIDIA-ova Blackwell arhitektura postavlja novu meru za performanse i efikasnost. Najavljena u martu 2024. godine, Blackwell GPU platforma—sa B200 i GB200 čipovima—nudi do 20 petaflopa FP4 računanja i 208 milijardi tranzistora, ciljajući na velike generativne AI i LLM radne opterećenja (Nvidia). Dominacija NVIDIA-e je ojačana njenim čvrstim softverskim ekosistemom (CUDA, TensorRT) i dubokom integracijom s hyperskalerskim kao što su AWS, Google Cloud i Microsoft Azure.

Međutim, tržište ubrzanja AI hardvera je daleko od statičnog. AMD, sa svojim MI300X akceleratorom, postavlja se kao snažna alternativa, nudeći 192GB HBM3 memorije i konkurentne performanse po vatu (AMD). AMD-ov otvoreni ROCm softverski paket i partnerstva s velikim cloud provajderima pomažu mu da dobije na zamahu, posebno među preduzećima koja traže raznovrsnost dobavljača.

Intel takođe pojačava svoje napore sa Gaudi3 AI akceleratorom, koji je lansiran u aprilu 2024. godine. Gaudi3 tvrdi da ima do 50% bolju inferenciju od NVIDIA-ovog H100 na odabranim LLM benchmark-ima, a Intel koristi svoju proizvodnu skalu i otvoreni pristup softveru kako bi privukao cloud i preduzeća (Intel).

Osim „velike trojke“, specijalizovani startup-ovi i hyperscaleri oblikuju budućnost AI hardvera:

• Google nastavlja s iteracijom svoje TPU arhitekture, pri čemu TPU v5e i v5p ciljaju na obuku i inferenciju na velikoj razini (Google Cloud).
• Amazon ulaže u prilagođeni silikon, poput Trainium i Inferentia, radi optimizacije troškova i performansi za AWS korisnike (AWS).
• Startup-ovi poput Cerebras i Graphcore pomeraju granice sa wafer-scale i IPU zasnovanim dizajnima, fokusirajući se na nišna radna opterećenja i istraživačke aplikacije.

Gledajući unapred, budućnost ubrzanja AI hardvera biće definisana heterogenim arhitekturama, užim hardversko-softverskim su-dizajnom i trkom za podršku sve većim modelima. Dok Blackwell postavlja novu normu, konkurenti ubrzavaju svoje planove, osiguravajući dinamično i inovativno tržište u godinama koje dolaze.

Prognoze rasta: Projections za širenje AI hardvera

Budućnost ubrzanja AI hardvera je spremna na značajnu transformaciju, uz predstavljanje NVIDIA-ove Blackwell arhitekture i očekivane napretke koji će slediti. Blackwell, otkriven u martu 2024. godine, predstavlja skok u performansama i efikasnosti, ciljajući na velike AI radne zadatke kao što su generativna AI, veliki jezički modeli i naučno računarstvo. Prema NVIDIA-i, Blackwell GPU-ovi nude do 20 petaflopa FP4 AI performansi i poseduju drugi generacijski Transformator, omogućavajući bržu i energetski efikasniju obuku i inferenciju (NVIDIA Blackwell).

Analitičari tržišta predviđaju snažan rast za sektor AI hardvera. Prema Gartneru, globalni prihodi od poluprovodnika se očekuje da dostignu 624 milijarde dolara u 2024. godini, pri čemu su AI akceleratori glavni pokretači rasta. Tržište AI hardvera, koje obuhvata GPU-e, TPU-e i prilagođene akceleratore, predviđa se da će rasti po godišnjoj stopi rasta od 37% od 2023. do 2030. godine, dostigavši 263 milijarde dolara do kraja decenije (Grand View Research).

Osim Blackwell-a, industrija se priprema za još naprednije arhitekture. NVIDIA je već nagovestila svoju generaciju Rubin platforme, koja se očekuje da će se pojaviti 2025. godine, koja će dodatno pomeriti granice veličine i složenosti AI modela (Tom’s Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela ubrzavaju svoje vlastite AI hardverske planove, sa AMD-ovom MI300 serijom i Intelovim Gaudi3 čipovima koji ciljaju slične visoko-performantne AI radne zadatke (AnandTech).

• Potražnja za data centrima: Hyperscaleri i provajderi cloud-a brzo proširuju svoju AI infrastrukturu, a kapitalna ulaganja u AI hardver se očekuje da će preći 200 milijardi dolara do 2027. godine (Bloomberg).
• Rubna AI ubrzanja: Rastući razvoj nije ograničen na data centre; rubni uređaji i autonomni sistemi sve više usvajaju specijalizovane AI akceleratore za obradu u realnom vremenu (MarketsandMarkets).

U sažetku, tržište ubrzanja AI hardvera ulazi u novu eru, dok Blackwell postavlja scenu za eksponencijalni rast i inovacije. Sledeći talas arhitektura nudi još veće performanse, efikasnost i skalabilnost, osiguravajući da AI hardver ostane ključni enabler budućih tehnoloških prekretnica.

Regionalna analiza: Globalne vruće tačke i obrasci ulaganja

Globalna panorama ubrzanja AI hardvera brzo se razvija, pri čemu NVIDIA-ova Blackwell arhitektura postavlja novu meru i katalizuje investicije i inovacije širom ključnih regiona. Kako radne opterećenja AI rastu u kompleksnosti i razmerama, potražnja za visokoučinkovitim akceleratorima naglo raste, oblikujući regionalne vruće tačke i obrasce ulaganja.

• Severna Amerika: Sjedinjene Američke Države ostaju epicentar inovacija i implementacije AI hardvera. NVIDIA-ova Blackwell platforma, najavljena 2024. godine, brzo se usvaja od hyperskalera kao što su Microsoft, Google i Amazon. Prema Statista, Severna Amerika je 2023. godine činila više od 40% od 23,5 milijardi dolara globalnog tržišta AI hardvera, s prognozama da će zadržati dominaciju do 2027. godine.
• Azijsko-Pacifička regija: Kina i Tajvan postaju kritični akteri, kako u proizvodnji, tako i u implementaciji. Kineski tehnološki divovi poput Alibabe i Baidua ulažu mnogo u domaći razvoj AI čipova kako bi smanjili zavisnost od američke tehnologije, podstaknuti kontrolama izvoza. Tajvanski TSMC ostaje vodeća fabrika u svetu za napredne AI čipove, uključujući one koji pokreću Blackwell GPU-ove (TSMC). Očekuje se da će Azijsko-Pacifička regija zabeležiti godišnju stopu rasta od 35% u investicijama u AI hardver do 2028. godine (Mordor Intelligence).
• Evropa: EU povećava napore da izgradi suverene AI sposobnosti, s inicijativama kao što je Evropska inicijativa procesora i povećanim finansiranjem za istraživanje i razvoj poluprovodnika. Iako zaostaje za SAD-om i Kinom u razmeri, Evropa se fokusira na energetski efikasne AI akceleratore i računarstvo na rubu (Evropska komisija).

Gledajući dalje od Blackwell-a, trka se intenzivira za hardver naredne generacije AI. Startup-ovi i etablirane kompanije istražuju alternative kao što su prilagođeni ASIC-i, fotonski akceleratori i neuromorfni čipovi. Ulaganja rizičnog kapitala u startup-ove AI hardvera dostigla su 6,1 milijardu dolara globalno 2023. godine (CB Insights), što ukazuje na snažno poverenje u budućnost ovog sektora. Kako AI modeli postaju sve veći, regionalna konkurencija i saradnja će oblikovati sledeći talas inovacija u ubrzanju hardvera.

Budući izgledi: Očekivanje evolucije AI ubrzanja

Budućnost ubrzanja AI hardvera se predviđa kao transformativni rast, uz NVIDIA-ovu Blackwell arhitekturu koja označava značajnu prekretnicu i postavlja temelje za još naprednije rešenja. Najavljena u martu 2024. godine, Blackwell GPU platforma je projektovana da pruži do 20 petaflopa AI performansi, skok koji omogućava modele sa trilionom parametara i aplikacije generativne AI u realnom vremenu (NVIDIA Blackwell). Ova arhitektura uvodi inovacije poput drugog generacijskog Transformatora, naprednih NVLink međuspoja i poboljšane energetske efikasnosti, odgovarajući na rastuće zahteve računarstva velikih jezičkih modela (LLM) i generativne AI.

Gledajući dalje od Blackwell-a, očekuje se da će panorama AI hardvera postati raznovrsnija i intenzivnija. NVIDIA je već nagovestila svoju generaciju Rubin arhitekture, koja se predviđa za puštanje u 2025. godini, koja će verovatno dodatno pomeriti granice performansi i efikasnosti (Tom's Hardware). U međuvremenu, konkurenti kao što su AMD i Intel ubrzavaju svoje vlastite planove vezane za hardver AI. AMD-ova MI300 serija i Intelov Gaudi akceleratori dobijaju na značaju u hyperscale data centrima, nudeći alternativne arhitekture i omogućavajući konkurentniji ekosistem (AnandTech).

Specijalizovani AI čipovi, poput Google-ovog TPU v5p i prilagođenog silikona od provajdera cloud-a kao što je AWS Trainium, takođe oblikuju budućnost optimizovanjem za specifična radna opterećenja i poboljšanjem odnosa cena-performanse (Google Cloud). Uspon otvorenih hardverskih inicijativa i usvajanje dizajna zasnovanih na čipletima dodatno će demokratizovati pristup visoko-performantnom ubrzanju AI (The Next Platform).

• Energetska efikasnost: Budući akceleratori će prioritizovati održivost, s inovacijama u hlađenju, upravljanju energijom i dizajnu silikona radi smanjenja uticaja na životnu sredinu.
• Skalabilnost: Modularne i kompozabilne arhitekture će omogućiti besprekornu skalabilnost od rubnih uređaja do exascale data centara.
• Specijalizacija: Domensko-specifični akceleratori će se proliferirati, usmeravajući se na aplikacije od robotike do zdravstvene zaštite i autonomnih vozila.

U sažetku, post-Blackwell era će biti obeležena brzim inovacijama, povećanom konkurencijom i pomeranjem prema održivijim, skalabilnim i specijalizovanim rešenjima AI hardvera, fundamentalno oblikujući pejzaž ubrzanja AI tokom naredne decenije.

Izazovi i prilike: Navigacija rizicima i otključavanje potencijala

Pano r ubrzanja AI hardvera brzo se razvija, uz NVIDIA-ovu Blackwell arhitekturu koja obeležava značajnu prekretnicu. Ipak, dok se industrija gleda daleko od Blackwell-a, i izazovi i prilike se javljaju za dobavljače hardvera, provajdere cloud-a i preduzeća koja nastoje da iskoriste mogućnosti naredne generacije AI.

• Rastuće zahteve za performansama: Blackwell platforma, predstavljena 2024. godine, isporučuje do 20 petaflopa FP4 AI performansi i podržava modele sa trilionom parametara (NVIDIA). Ipak, tempo rasta AI modela—primeren modelima kao što je GPT-4 i Gemini—nastavlja da prevazilazi poboljšanja hardvera, vršeći pritisak na dobavljače da inoviraju u propusnosti memorije, međuspoj i energetskoj efikasnosti.
• Ograničenja u lancu snabdevanja i troškovima: Povećana potražnja za naprednim GPU-ima dovela je do kontinuiranih nedostataka u ponudi i rasta cena. Blackwell čipovi, proizvedeni na TSMC-ovom 4NP procesu, suočavaju se s intenzivnom konkurencijom za kapacitet proizvodnje (Tom's Hardware). Ova prepreka predstavlja izazov kako za hyperskalere, tako i za startup-ove da osiguraju dovoljnu opremu za velike obuke i inferencije AI.
• Briga o energiji i održivosti: Kako se radna opterećenja AI skaliraju, tako raste i njihov energetski otisak. Blackwell-ovi novi NVLink i Transformator imaju za cilj da poboljšaju efikasnost, ali industrija mora dodatno da se pozabavi potrošnjom energije i hlađenjem u data centrima (Data Center Dynamics).
• Prilike u prilagodbi i konkurenciji: Dominaciju NVIDIA-e dovode u pitanje prilagođeni silikoni od hyperskalera (npr. Google TPU v5e, AWS Trainium) i startup-ova (npr. Cerebras, Graphcore). Ove alternative nude diferencijane performanse, troškove i energetske profile, podstičući raznovrsniji i konkurentniji ekosistem (The Next Platform).
• Zrelost softvera i ekosistema: Napredak hardvera mora se uskladiti sa čvrstim softverskim paketima. NVIDIA-ov CUDA i AI okviri ostaju industrijski standardi, ali otvorene inicijative i međusobna kompatibilnost između dobavljača dobijaju na značaju, smanjujući prepreke za nove ulaze i ubrzavajući inovacije.

U sažetku, dok Blackwell postavlja novu meru za AI hardver, budućnost će oblikovati kako se industrija nosi sa snabdevanjem, održivošću i konkurencijom—otključavajući novi potencijal za AI u velikim razmerama.

Izvori i reference

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