Blackwell та За його межами: Прокладання наступної ери прискорення апаратного забезпечення ШІ

• Огляд ринку: Зміна динаміки в апаратному забезпеченні ШІ
• Технологічні тренди: Інновації, що сприяють прискоренню
• Конкурентне середовище: Ключові гравці та стратегічні кроки
• Прогнози зростання: Прогнози розширення апаратного забезпечення ШІ
• Регіональний аналіз: Глобальні осередки та інвестиційні моделі
• Перспективи майбутнього: Очікування еволюції прискорення ШІ
• Виклики та можливості: Орієнтування на ризики та відкриття потенціалу
• Джерела та посилання

“Blackwell від NVIDIA – це остання архітектура GPU компанії, що змінює Hopper (H100) 2022 року та Ampere (A100) 2020 року nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (джерело)

Огляд ринку: Зміна динаміки в апаратному забезпеченні ШІ

Ринок прискорення апаратного забезпечення ШІ перебуває на швидкій трансформації, викликаній зростаючим попитом на рішення для високопродуктивних обчислень у області генеративного ШІ, великих мовних моделей та прикладних систем на краю. Остаточний запуск архітектури GPU Blackwell від NVIDIA у березні 2024 року є значним кроком вперед у цій еволюції. Платформа Blackwell, що включає GPU B200 та суперчип GB200 Grace Blackwell, обіцяє до 20 петфлопс продуктивності FP4 та 208 мільярдів транзисторів, що дозволяє навчання трильйонних моделей параметрів з покращеною енергоефективністю (NVIDIA).

Очікується, що впровадження Blackwell зміцнить домінування NVIDIA, оскільки компанія зараз контролює понад 80% ринку чіпів для ШІ (CNBC). Однак конкурентне середовище посилюється. Прискорювачі MI300X від AMD, випущені наприкінці 2023 року, отримують підтримку з боку гіперскейлерів, таких як Microsoft та Meta, пропонуючи до 192 ГБ пам’яті HBM3 та конкурентоспроможну продуктивність на ват (AMD). Тим часом, AI-прискорювач Gaudi 3 від Intel, анонсований у квітні 2024 року, стверджує, що має на 50% кращу продуктивність при висновку, ніж H100 від NVIDIA на вибраних навантаженнях (Intel).

По ту сторону GPU, спеціальна кремнієва продукція змінює ринок. TPU v5p від Google, Trainium2 від Amazon та AI-прискорювач Maia від Microsoft спеціалізуються на рішеннях для гіперскейл ШІ, пропонуючи цінові та енергетичні переваги для певних навантажень (Data Center Dynamics). Зростання апаратного забезпечення з відкритим кодом, такого як прискорювачі на основі RISC-V, а також стартапи на кшталт Cerebras та Graphcore, ще більше урізноманітнює екосистему.

Дивлячись у майбутнє, нормально, що майбутнє прискорення апаратного забезпечення ШІ буде визначати:

• Гетерогенні архітектури: Об’єднання CPU, GPU, FPGA та кастомізованих ASIC для оптимізованої продуктивності навантаження.
• Інновації в пам’яті та зв’язку: Технології, такі як HBM4, CXL та NVLink, критично важливі для масштабування розмірів моделей та пропускної здатності.
• Енергоефективність: Як моделі ШІ збільшуються, споживання енергії є ключовим обмеженням, що викликає попит на більш ефективні прискорювачі.
• Edge AI: Спеціалізовані чіпи для висновку на пристрої швидко розвиваються, забезпечуючи реальний ШІ у смартфонах, транспортних засобах та IoT-пристроях.

Отже, підсумовуючи, хоча Blackwell виступає новим орієнтиром, ринок прискорення апаратного забезпечення ШІ готується до подальших зрушень, оскільки з’являються нові гравці, архітектури та випадки використання, формуючи наступну еру інтелектуальних обчислень.

Технологічні тренди: Інновації, що сприяють прискоренню

Ландшафт прискорення апаратного забезпечення ШІ зазнає швидкої трансформації, з архітектурою Blackwell від NVIDIA, яка відзначає значний стрибок вперед і задає тон для майбутніх інновацій. Анонсована в березні 2024 року, архітектура GPU Blackwell призначена для забезпечення безпрецедентної продуктивності для генеративного ШІ, великих мовних моделей та навантажень високопродуктивних обчислень. Флагманський GPU B200, наприклад, забезпечує до 20 петфлопс продуктивності ШІ та 208 мільярдів транзисторів, що робить його найбільш потужним чіпом для ШІ на сьогоднішній день (NVIDIA).

Покращення Blackwell не обмежуються лише обчислювальною потужністю. Архітектура впроваджує нові функції, такі як двигун другого покоління Transformer, розширені зв’язки NVLink та поліпшена безпека із конфіденційними обчисленнями. Ці нововведення дозволяють швидше навчати та виконувати висновок для моделей з трильйоном параметрів, одночасно поліпшуючи енергоефективність – критичний фактор, оскільки датацентри борються з зростаючими вимогами до потужності (AnandTech).

Дивлячись за межами Blackwell, майбутнє прискорення апаратного забезпечення ШІ формується кількома ключовими трендами:

• Спеціалізовані AI чіпи: Компанії, такі як Google (TPU v5p), AMD (MI300X) та Intel (Gaudi3), розробляють прискорювачі конкретних доменів, щоб конкурувати з NVIDIA, кожен націлюється на унікальні навантаження ШІ та пропонує альтернативи в розширюваному ринку (Tom's Hardware).
• Архітектури чіплетів: Модульні конструкції чіпів, які видно в Blackwell, дозволяють досягти більшої масштабованості та гнучкості, даючи можливість виробникам змішувати та поєднувати компоненти для оптимізації продуктивності та вартості.
• Енергоефективність: Як моделі ШІ зростають, так збільшується і їх енергетичний слід. Інновації в охолодженні, управлінні потужністю та обчисленнях з низькою точністю стають центром уваги в дизайні апаратного забезпечення (Data Center Dynamics).
• Прискорення Edge AI: З розширенням ШІ на краю розробляється новий апаратний забезпечень, щоб наблизити здатність до виконання висновків до джерел даних, зменшуючи затримки та вимоги до пропускної здатності.

Отже, підсумовуючи, Blackwell представляє собою важливий момент у апаратному забезпеченні ШІ, але гонка за прискоренням лише починається. Наступна хвиля інновацій зосередиться на спеціалізації, модульності та стійкості, забезпечуючи, щоб апаратне забезпечення ШІ залишалося в ногу з експоненціальним зростанням моделей і застосувань ШІ.

Конкурентне середовище: Ключові гравці та стратегічні кроки

Конкурентне середовище для прискорення апаратного забезпечення ШІ швидко розвивається, у той час як архітектура Blackwell від NVIDIA виступає новим орієнтиром щодо продуктивності та ефективності. Анонсована в березні 2024 року, платформа GPU Blackwell, що включає чіпи B200 та GB200, забезпечує до 20 петфлопс обчислень FP4 та 208 мільярдів транзисторів, націлюючись на навантаження великомасштабного генеративного ШІ та LLM (NVIDIA). Домінування NVIDIA підкріплено її потужною екосистемою програмного забезпечення (CUDA, TensorRT) та глибокою інтеграцією з гіперскейлерами, такими як AWS, Google Cloud та Microsoft Azure.

Однак ринок прискорення апаратного забезпечення ШІ далек від статичності. AMD зі своїм прискорювачем MI300X позиціонує себе як сильна альтернатива, маючи 192 ГБ пам’яті HBM3 та конкурентоспроможні метрики продуктивності на ват (AMD). Відкритий програмний стек ROCm від AMD та партнерство з основними постачальниками хмарних послуг допомагають залучити підтримку, особливо серед підприємств, які прагнуть до різноманітності постачальників.

Intel також посилює свої зусилля з прискорювачем Gaudi3, випущеним у квітні 2024 року. Gaudi3 стверджує, що має до 50% кращу продуктивність висновку, ніж H100 від NVIDIA на вибраних бенчмарках LLM, а Intel використовує свої масштаби виробництва та відкритий підхід до програмного забезпечення для залучення клієнтів у хмарі та підприємствах (Intel).

Окрім «великих трьох», спеціалізовані стартапи та гіперскейлери формують майбутнє апаратного забезпечення ШІ:

• Google продовжує вдосконалювати свою архітектуру TPU, з TPU v5e та v5p, які націлюються як на навчання, так і на висновок у великих масштабах (Google Cloud).
• Amazon інвестує у спеціальний кремній, такий як Trainium і Inferentia, щоб оптимізувати витрати та продуктивність для клієнтів AWS (AWS).
• Стартапи, такі як Cerebras та Graphcore, розширюють межі за рахунок проектів масштабної плівки та дизайнів з IPU, відповідно, націлюючись на ніші навантажень і дослідницьких застосувань.

Заглядаючи в майбутнє, ціна прискорення апаратного забезпечення ШІ буде визначатися гетерогенними архітектурами, тісним апаратно-програмним співдизайном та гонкою за підтримку все більших моделей. Як Blackwell встановлює новий стандарт, конкуренти прискорюють свої плани, забезпечуючи динамічний та інноваційний ринок на найближчі роки.

Прогнози зростання: Прогнози розширення апаратного забезпечення ШІ

Майбутнє прискорення апаратного забезпечення ШІ підготовлено до суттєвої трансформації, викликаної впровадженням архітектури Blackwell від NVIDIA та очікуваними подальшими вдосконаленнями. Blackwell, який був представлений у березні 2024 року, є стрибком у продуктивності та ефективності, націлюючись на великомасштабні навантаження ШІ, такі як генеративний ШІ, великі мовні моделі та наукові обчислення. За даними NVIDIA, GPU Blackwell забезпечують до 20 петфлопс FP4 AI продуктивності та містять двигуни другого покоління Transformer, що забезпечують швидше та енергоефективніше навчання та виконання висновку (NVIDIA Blackwell).

Аналітики ринку прогнозують значне зростання сектора апаратного забезпечення ШІ. За даними Gartner, світовий дохід від напівпровідників очікується на рівні 624 мільярдів доларів у 2024 році, причому прискорювачі ШІ є основним драйвером зростання. Ринок апаратного забезпечення ШІ, що охоплює GPU, TPU та спеціальні прискорювачі, передбачає зростання з компаундною річною швидкістю зростання (CAGR) на рівні 37% з 2023 по 2030 рік, досягнувши 263 мільярдів доларів до кінця десятиліття (Grand View Research).

По ту сторону Blackwell, галузь готується до ще більш передових архітектур. NVIDIA вже натякнула на свою наступну платформу Rubin, яка очікується в 2025 році, що ще більше розширить межі розміру та складності моделей ШІ (Tom's Hardware). Тим часом конкуренти, такі як AMD та Intel, прискорюють свої плани щодо власного апаратного забезпечення ШІ, при цьому серія MI300 від AMD та чіпи Gaudi3 від Intel націлені на подібні навантаження високої продуктивності ШІ (AnandTech).

• Спрос на дата-центри: Гіперскейлери та постачальники хмарних послуг швидко розширюють свою інфраструктуру ШІ, з капітальними витратами на апаратне забезпечення ШІ, які, як очікується, перевищать 200 мільярдів доларів до 2027 року (Bloomberg).
• Прискорення Edge AI: Зростання не обмежується лише дата-центрами; пристрої на краю та автономні системи все більше впроваджують спеціалізовані AI-прискорювачі для обробки в реальному часі (MarketsandMarkets).

Отже, підсумовуючи, ринок прискорення апаратного забезпечення ШІ входить у нову еру, з Blackwell, що задає тон для експоненціального зростання та інновацій. Наступна хвиля архітектур обіцяє ще більшу продуктивність, ефективність і масштабованість, забезпечуючи, щоб апаратне забезпечення ШІ залишалося критично важливим чинником для майбутніх технологічних проривів.

Регіональний аналіз: Глобальні осередки та інвестиційні моделі

Глобальний ландшафт прискорення апаратного забезпечення ШІ швидко розвивається, з архітектурою Blackwell від NVIDIA, що задає новий стандарт та каталізатор інвестицій та інновацій у ключових регіонах. Оскільки навантаження ШІ зростають у складності та масштабі, попит на високопродуктивні прискорювачі зростає, формуючи регіональні осередки та моделі інвестицій.

• Північна Америка: США залишаються епіцентром інновацій та впровадження апаратного забезпечення ШІ. Платформа Blackwell від NVIDIA, анонсована в 2024 році, швидко впроваджується гіперскейлерами, такими як Microsoft, Google та Amazon. За даними Statista, Північна Америка забезпечила понад 40% ринку апаратного забезпечення ШІ у 2023 році на рівні 23.5 мільярдів доларів, з прогнозами, що збережуть домінування до 2027 року.
• Азія-Тихий океан: Китай та Тайвань стають ключовими гравцями, як у виробництві, так і в впровадженні. Китайські технологічні гіганти, такі як Alibaba та Baidu, активно інвестують у розробку внутрішніх чіпів ШІ, щоб зменшити залежність від технологій США, спровоковану контролем експорту. Тайванська TSMC залишається світовим лідером у виготовленні передових чіпів ШІ, включаючи чіпи, що живлять GPU Blackwell (TSMC). Передбачається, що регіон Азія-Тихий океан продемонструє CAGR у 35% у інвестиціях в апаратне забезпечення ШІ до 2028 року (Mordor Intelligence).
• Європа: ЄС активізує зусилля зі створення суверенних можливостей ШІ, з ініціативами, такими як Європейська ініціатива з процессорів та збільшенням фінансування на НДДКР у сфері напівпровідників. Хоча Європа відстає від США та Китаю за масштабами, вона зосереджена на енергоефективних AI-прискорювачах та обчисленнях на краю (Європейська комісія).

Глядаючи за межі Blackwell, гонка посилюється за прискоренням наступного покоління AI. Стартапи та усталені гравці досліджують альтернативи, такі як спеціальні ASIC, фотонні прискорювачі та нейроморфні чіпи. Інвестиції венчурного капіталу в стартапи апаратного забезпечення ШІ досягли 6.1 мільярдів доларів на глобальному рівні у 2023 році (CB Insights), що сигналізує про впевнений рівень довіри до майбутнього сектору. Оскільки моделі ШІ стають все більшими, регіональна конкуренція та співпраця формуватимуть наступну хвилю проривів у прискоренні апаратного забезпечення.

Перспективи майбутнього: Очікування еволюції прискорення ШІ

Майбутнє прискорення апаратного забезпечення ШІ готується до трансформаційного зростання, з архітектурою Blackwell від NVIDIA, що відзначає значний рубіж та закладає основу для ще більш просунутих рішень. Анонсована в березні 2024 року, платформа GPU Blackwell спроектована для забезпечення до 20 петфлопс продуктивності ШІ, що дозволяє використовувати трильйонні моделі параметрів та реальний генеративний ШІ (NVIDIA Blackwell). Ця архітектура вводить інновації, такі як двигун другого покоління Transformer, розширені з’єднання NVLink і покращена енергоефективність, розв’язуючи зростаючі обчислювальні вимоги великих мовних моделей (LLM) та генеративного ШІ.

Дивлячись за межі Blackwell, очікується урізноманітнення та посилення ландшафту апаратного забезпечення ШІ. NVIDIA вже натякнула на свою архітектуру наступного покоління Rubin, яка повинна з’явитися у 2025 році, і, як очікується, далі перевизначить межі продуктивності та ефективності (Tom's Hardware). Тим часом конкуренти, такі як AMD та Intel, прискорюють свої плани щодо апаратного забезпечення AI. Серії MI300 від AMD та прискорювачі Gaudi від Intel отримують підтримку в гіперскальні дата-центри, пропонуючи альтернативні архітектури та сприяючи більш конкурентоспроможному екосистемі (AnandTech).

Спеціалізовані AI чіпи, такі як TPU v5p від Google та кастомізовані кремнії від постачальників хмарних послуг, таких як Trainium від AWS, також формують майбутнє, оптимізуючи для певних навантажень і покращуючи співвідношення витрат та продуктивності (Google Cloud). Зростання ініціатив на основі апаратного забезпечення з відкритим кодом та прийняття дизайнів на основі чіплетів, як очікується, ще більше демократизують доступ до високопродуктивного прискорення ШІ (The Next Platform).

• Енергоефективність: Майбутні прискорювачі будуть надавати пріоритет сталому розвитку, з інноваціями в охолодженні, управлінні потужністю та дизайні кремнію, щоб зменшити екологічний вплив.
• Масштабованість: Модульні та композовані архітектури дозволять безшовне масштабування від пристроїв на краю до ексаскальних дата-центрів.
• Спеціалізація: Специфічні для домену прискорювачі все більше поширюються, націлюючись на застосування від робототехніки до охорони здоров’я та автономних транспортних засобів.

Отже, підсумовуючи, ера після Blackwell буде визначатися швидкими інноваціями, посиленням конкуренції та переходом до більш сталих, масштабованих та спеціалізованих рішень апаратного забезпечення ШІ, радикально переосмислюючи ландшафт прискорення ШІ протягом наступного десятиліття.

Виклики та можливості: Орієнтування на ризики та відкриття потенціалу

Ландшафт прискорення апаратного забезпечення ШІ швидко розвивається, з архітектурою Blackwell від NVIDIA, що сприяє значному досягненню. Однак, коли галузь дивиться за межі Blackwell, і виклики, і можливості виникають для постачальників апаратного забезпечення, постачальників хмарних послуг та підприємств, які прагнуть використовувати можливості нового покоління ШІ.

• Зростаючі вимоги до продуктивності: Платформа Blackwell, презентована в 2024 році, забезпечує до 20 петфлопс продуктивності FP4 AI та підтримує трильйонні моделі параметрів (NVIDIA). Проте темпи зростання моделей ШІ — прикладом на службі GPT-4 і Gemini — продовжують випереджати покращення апаратного забезпечення, створюючи тиск на постачальників для інновацій у дидактичній смузі, з’єднаннях та енергоефективності.
• Обмеження ланцюгів постачання та витрат: Зростаючий попит на просунуті GPU призвів до постійних дефіцитів у постачаннях та зростаючих витрат. Чіпи Blackwell, вироблені на процесі 4NP від TSMC, стикаються з жорсткою конкуренцією за потужність виробництва (Tom's Hardware). Це утруднення викликає труднощі як у гіперскейлерів, так і у стартапів, щоб забезпечити достатнє апаратне забезпечення для навчання та виконання висновків ШІ на великій шкалі.
• Енергетичні та стійкі побоювання: Як нагрузи ШІ зростають, так і їх енергетичний слід. Нові зв’язки NVLink та Transformer Engine Blackwell намагаються забезпечити ефективність, але галузі слід додатково розглянути енергетичні витрати дата-центрів та охолодження (Data Center Dynamics).
• Можливості у кастомізації та конкуренції: Домінування NVIDIA викликане викликами генерування спеціального кремнію з боку гіперскейлерів (наприклад, Google TPU v5e, AWS Trainium) та стартапів (наприклад, Cerebras, Graphcore). Ці альтернативи пропонують унікальну продуктивність, витрати та профілі живлення, сприяючи більш різноманітному та конкурентоспроможному елементу екосистеми (The Next Platform).
• Зрілість програмного забезпечення та екосистеми: Поліпшення апаратного забезпечення повинні супроводжуватися надійними програмними стеком. CUDA та AI-фреймворки від NVIDIA залишаються стандартами в галузі, але ініціативи з відкритим вихідним кодом та сумісність між постачальниками набувають популярності, знижуючи бар’єри для нових учасників та прискорюючи інновації.

Отже, підсумовуючи, хоча Blackwell став новим еталоном для апаратного забезпечення ШІ, майбутнє буде формуватися тим, як галузь орієнтується на постачання, стійкість та конкуренцію, відкриваючи нові можливості для ШІ на великій шкалі.

Джерела та посилання

• Blackwell та За його межами: Майбутнє прискорення апаратного забезпечення ШІ
• NVIDIA
• CNBC
• Tom's Hardware
• Google Cloud
• AWS
• Cerebras
• Graphcore
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• Mordor Intelligence
• Європейська комісія
• The Next Platform