Blackwell un tālāk: Nākamā AI aparatūras akselerācijas viļņa kartēšana

• AI aparatūras akselerācija: tirgus ainava un galvenie virzītājfaktori
• Izlūkošanas un maiņas AI aparatūras tehnoloģijās
• Galvenie spēlētāji un stratēģiskie soļi AI akselerācijā
• Prognozētā izaugsme un ieņēmumu iespējas
• Ģeogrāfiskie karstie punkti un reģionālās tirgus ieskati
• AI aparatūras akselerācijas attīstības prognozēšana
• Barjeras, riski un jaunas iespējas
• Avoti un atsauces

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

AI aparatūras akselerācija: tirgus ainava un galvenie virzītājfaktori

AI aparatūras akselerācijas ainava ātri attīstās, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu pagrieziena punktu un sagatavo pamatu nākotnes inovācijām. Paziņota 2024. gada martā, Blackwell GPU platforma ir izstrādāta, lai nodrošinātu nepieredzētu veiktspēju radošajā AI un lielo valodu modeļos, piedāvājot līdz pat 20 petaflops FP4 AI veiktspēju un ieviešot vairāk nekā 208 miljardus tranzistoru (NVIDIA). Šī izmaiņa aprēķinu jaudā ir izšķiroša, jo uzņēmumi un pētījumu institūcijas pieprasa arvien lielāku efektivitāti un mērogojamību AI darba slodzēm.

Blackwell ieviešana tiek prognozēta, ka paātrinās AI ieviešanu visās nozarēs, un lielie pakalpojumu sniedzēji kā Microsoft, Google un Amazon jau plāno izvietojumus (Reuters). Arhitektūras atbalsts uzlabotajai atmiņas joslas platumam, energoefektivitātei un multi-GPU mērogojamībai risina galvenās noslodzes treniņos un secinājumos lieliem AI modeļiem. Saskaņā ar Gartner, globālais AI aparatūras tirgus ir paredzēts sasniegt 200 miljardus dolāru līdz 2027. gadam, ko veicina pieprasījums pēc augstas veiktspējas akseleratoriem, piemēram, Blackwell.

Skatoties uz Blackwell, AI aparatūras akselerācijas nākotni veidos vairāki galvenie virzītājfaktori:

• Specializētas arhitektūras: Uzņēmumi izstrādā jomu specifiskus akseleratorus, piemēram, Google TPU v5 un AMD MI300X, lai optimizētu unikālām AI darba slodzēm (AnandTech).
• Chiplet un heterogēna integrācija: Moduļu chiplet dizaini, kā redzams Blackwell, ļauj elastīgu paplašināšanu un dažādu procesoru vienību integrāciju, uzlabojot veiktspēju un ražošanas iznākumu (SemiAnalysis).
• Energoefektivitāte: Tā kā AI modeļi aug, jaudas patēriņš kļūst par kritisku jautājumu. Inovācijas zemjaudas dizainā un uzlabotajā dzesēšanā ir būtiskas ilgtspējīgai AI infrastruktūrai (Data Center Dynamics).
• Edge AI akselerācija: AI izplatība pie malas rada pieprasījumu pēc kompaktiem, efektīviem akseleratoriem, kas spēj sniegt reālā laika secinājumus IoT un mobilajās ierīcēs (Forbes).

Kopumā, Blackwell pārstāv būtisku soli AI aparatūras akselerācijā, taču tirgus ir gatavs tālākai transformācijai, jo parādās jaunas arhitektūras, integrācijas stratēģijas un efektivitātes uzlabojumi. Nākamās paaudzes AI aparatūra tiks definēta pēc tās spējas apmierināt pieaugošās AI lietojumu prasības, vienlaikus līdzsvarojot veiktspēju, mērogojamību un ilgtspēju.

Izlūkošanas un maiņas AI aparatūras tehnoloģijās

AI aparatūras akselerācijas ainava piedzīvo straujas pārmaiņas, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu lēcienu uz priekšu un sagatavo pamatu nākotnes inovācijām. Paziņota 2024. gada martā, Blackwell GPU platforma ir izstrādāta, lai nodrošinātu nākamās paaudzes radošo AI jaudu, piedāvājot līdz pat 20 petaflops FP4 veiktspēju un 208 miljardus tranzistoru, padarot to par pasaulē jaudīgāko AI čipu līdz šim (NVIDIA Blackwell).

Blackwell arhitektūra ievieš vairākas izlūkošanas, tostarp jaunu NVLink Switch System, kas ļauj līdz 576 GPU strādāt kopā kā viens vienots akselerators. Tas ļauj sasniegt nepieredzētu skalējamību lielo valodu modeļu un radošo AI darba slodžu treniņā. Platforma arī ir aprīkota ar otrās paaudzes Transformer Engine tehnoloģiju, kas optimizē veiktspēju transformatoru pamatā esošiem modeļiem, un uzlabotiem drošības risinājumiem, piemēram, konfidenciālu skaitļošanu (AnandTech).

Aiz Blackwell nākotne AI aparatūras akselerācijā tiek veidota ar vairākiem galvenajiem virzieniem:

• Specializēti AI akseleratori: Uzņēmumi kā Google (TPU v5p), AMD (MI300X) un Intel (Gaudi3) izstrādā jomu specifiskus mikroshēmas, kas piedāvā pielāgotu veiktspēju AI secinājumiem un apmācībai, izaicinot NVIDIA dominanci (Tom's Hardware).
• Chiplet arhitektūras: Moduļu chiplet dizaini, kā redzams Blackwell un AMD MI300X, nodrošina lielāku elastīgumu, iznākumu un mērogojamību, ļaujot ražotājiem apvienot un pielāgot komponentus optimālai veiktspējai un izmaksām (The Next Platform).
• Energoefektivitāte: Tā kā AI modeļi aug, palielinās arī viņu enerģijas patēriņš. Blackwell apgalvo, ka tā nodrošina līdz pat 25x labāku energoefektivitāti LLM secināšanai salīdzinājumā ar iepriekšējo modeli, kas ir kritisks faktors, kad datu centri cenšas pārvaldīt enerģijas un dzesēšanas izmaksas (Data Center Dynamics).
• Fotonu integrācija: Pētījumi un agrīni produkti pēta fotonisko savienojumu iespējas, lai pārvarētu joslas platuma un latentuma problēmas, solot pat ātrāku datu pārvietošanos starp mikroshēmām nākotnes AI sistēmās (IEEE Spectrum).

Kopumā, Blackwell pārstāv būtisku brīdi AI aparatūrā, bet akselerācijas sacensības vēl nav beigušās. Nākamajos gados redzēsim asu konkurenci, jaunas arhitektūras un iznīcinošas tehnoloģijas, kas vēl vairāk pārdefinēs AI veiktspējas un efektivitātes robežas.

Galvenie spēlētāji un stratēģiskie soļi AI akselerācijā

AI aparatūras akselerācijas ainava ātri attīstās, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu pagrieziena punktu un sagatavo pamatu nākotnes inovācijām. Paziņota 2024. gada martā, Blackwell GPU platforma ir izstrādāta, lai nodrošinātu nepieredzētu veiktspēju radošajā AI un lielo valodu modeļos, piedāvājot līdz pat 20 petaflops FP4 AI veiktspēju un jauno NVLink Switch System, kas ļauj veidot masīvas GPU klasterus (NVIDIA Blackwell). Šī spēja ir izšķiroša, jo uzņēmumi un pētniecības institūcijas pieprasa arvien lielāku aprēķinu jaudu, lai apmācītu un izvietotu uzlabotus AI modeļus.

Aiz Blackwell konkurenču ainava palielinās. AMD attīsta savus MI300 sērijas akseleratorus, kas izmanto progresīvus chiplet dizainus un augstas joslas platumu atmiņu, lai izaicinātu NVIDIA dominanci. Piemēram, MI300X ir optimizēta lielo AI secinājumu un apmācības vajadzībām, piedāvājot līdz pat 192GB HBM3 atmiņas un mērķējot uz hiperskalas datu centriem (AMD Instinct MI300X). Vienlaikus Intel virzās uz priekšu ar saviem Gaudi3 AI akseleratoriem, solot uzlabotu veiktspēju pret enerģijas patēriņu un izmaksu efektivitāti lieliem AI darba slodzēm (Intel Gaudi3).

Stratēģiskie soļi nav ierobežoti tikai ar tradicionālajiem mikroshēmu ražotājiem. Mākoņu pakalpojumu sniedzēji, piemēram, Google, Amazon un Microsoft, intensīvi investē pielāgotā silīcijā. Google TPU v5p, piemēram, ir pielāgota lielo AI apmācību un secinājumu vajadzībām, piedāvājot četras reizes labāku veiktspēju salīdzinājumā ar iepriekšējo modeli (Google Cloud TPU v5p). Amazon Trainium un Inferentia mikroshēmas ir izstrādātas, lai optimizētu gan apmācību, gan secinājumu izmaksas AWS klientiem (AWS Trainium).

Skatoties uz priekšu, AI aparatūras akselerācijas nākotne tiks veidota ar inovācijām mikroshēmu arhitektūrā, savienojumos un programmatūras ekosistēmās. Atvērtā standartu pieaugums, piemēram, MLCommons, un heterogēnas skaitļošanas arvien pieaugošā pieņemšana — apvienojot CPU, GPU un specializētos akseleratorus — vēl vairāk veicinās veiktspējas uzlabojumus un demokrātizēs piekļuvi modernām AI iespējām (MLCommons). Tā kā AI modeļi pieaug sarežģītībās un mērogos, sacensības piegādāt ātrākus, efektīvākus un elastīgākus aparatūras risinājumus tikai pastiprinās, ar Blackwell kalpojot par katalizatoru nākamajam izlaušanās vilnim.

Prognozētā izaugsme un ieņēmumu iespējas

NVIDIA Blackwell arhitektūras palaišana 2024. gadā iezīmē izšķirošu mirkli AI aparatūras akselerācijā, sagatavojot zemi bezprecedenta izaugsmei un inovācijām nozarē. Blackwell GPU, kas paredzēti radošajai AI un lielo valodu modeļiem, sola līdz 25x labāku energoefektivitāti un 30x ātrāku secinājumu veiktspēju salīdzinājumā ar iepriekšējiem modeļiem (NVIDIA). Šī lēciens tiek prognozēts, ka katalizēs jaunu AI pieņemšanu visās nozarēs, sākot ar mākoņu skaitļošanu un beidzot ar autonomajiem transportlīdzekļiem un veselības aprūpi.

Tirgus analītiķi paredz, ka globālais AI aparatūras tirgus strauji paplašināsies, ko virza pieprasījums pēc augstas veiktspējas akseleratoriem, piemēram, Blackwell. Saskaņā ar Gartner, vispārējie AI čipu ieņēmumi tiek prognozēti kā sasniegs 71 miljardu dolāru 2024. gadā, salīdzinājumā ar 53,7 miljardiem dolāru 2023. gadā — 32% gada pieaugums. NVIDIA dominēšana datu centra GPU tirgū, pašlaik turētu vairāk nekā 80% tirgus daļu, nostāda to uz lielu daļu no šīs izaugsmes (CNBC).

Skatoties uz priekšu, AI aparatūras akselerācijas ainava ir gatava tālākai traucējumu radīšanai. NVIDIA jau ir paziņojusi savu ceļvedi nākamās paaudzes arhitektūrām, piemēram, Rubin, kas gaidāmā 2025. gadā, kas, iespējams, vēl vairāk palielinās veiktspējas un efektivitātes robežas (Tom’s Hardware).Vienlaikus konkurenti kā AMD un Intel paātrina savu AI mikroshēmu attīstību, un hiperskalai, piemēram, Google un Amazon, investē pielāgotā silīcijā, lai samazinātu atkarību no trešo pušu piegādātājiem (Reuters).

• Mākoņu pakalpojumu sniedzēji: Pāreja uz AI dzinējiem mākoņu pakalpojumos tiek prognozēta, ka veicinās vairāk miljardu dolāru investīcijas datu centra infrastruktūrā, ar Blackwell un tā pēctečiem centrā.
• Uzņēmumu AI pieņemšana: Sektori kā finanses, ražošana un veselības aprūpe plāno palielināt izdevumus AI aparatūrai, lai iespējotu reālā laika analīzi un automatizāciju.
• Edge AI: Kamēr AI darba slodzes pārvietojas tuvāk mala, pieprasījums pēc energoefektīviem, augstas veiktspējas akseleratoriem atvērs jaunus ieņēmumu avotus IoT, robotikā un viedierīcēs.

Kopumā, Blackwell debija norāda uz jaunu ēru AI aparatūras akselerācijā, ar robustām ieņēmumu iespējām mikroshēmu ražotājiem, mākoņu sniedzējiem un uzņēmumiem. Konkurences ainava pastiprināsies, jo inovācijas paātrināsies, veidojot AI infrastruktūras nākotni nākamo gadu laikā.

Ģeogrāfiskie karstie punkti un reģionālās tirgus ieskati

AI aparatūras akselerācijas ainava ātri attīstās, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu pagrieziena punktu un sagatavo pamatu nākotnes attīstībām. Tā kā AI darba slodzes kļūst arvien sarežģītākas, pieprasījums pēc augstas veiktspējas, energoefektīviem akseleratoriem pieaug visās galvenajās ģeogrāfiskajās karsto punktu vietās, jo īpaši Ziemeļamerikā, Āzijas un Klusā okeāna reģionā un Eiropā.

Ziemeļamerika saglabā AI aparatūras inovāciju epicentru, ko virza lielie mākoņu pakalpojumu sniedzēji un hiperskalas. NVIDIA Blackwell GPU, kas tika paziņoti 2024. gada martā, sola līdz pat 20 petaflops FP4 veiktspēju un 25x uzlabojumu energoefektivitātē lielajiem valodu modeļiem salīdzinājumā ar iepriekšējām paaudzēm (NVIDIA). ASV tirgus saglabās dominējošo stāvokli, ar AI aparatūras izdevumiem, kas prognozēti līdz 30 miljardiem dolāru līdz 2026. gadam (IDC).

Āzijas un Klusā okeāna reģions iznāk kā svarīga izaugsmes zona, ko veicina agresīvas investīcijas AI infrastruktūrā no Ķīnas, Dienvidkorejas un Singapūras. Ķīnas tehnoloģiju giganti kā Alibaba un Baidu ātri izvieto nākamās paaudzes akseleratorus, lai atbalstītu radošo AI un mākoņu pakalpojumus. Reģiona AI aparatūras tirgus ir prognozēts pieaugt ar CAGR 28% līdz 2028. gadam, apsteidzot globālos vidējos rādītājus (Mordor Intelligence).

Eiropa arī pastiprina centienus, Eiropas Savienība investējot vairāk nekā 1 miljardu eiro AI un superdatoru iniciatīvās. Reģionālie spēlētāji koncentrējas uz suverēnu AI infrastruktūru, integrējot Blackwell un citus moderno akseleratoru nacionālajos datu centros un pētniecības iestādēs (Eiropas Komisija).

• Jaunattīstības tirgi: Tuvo Austrumu un Indija investē AI gatavos datu centros, cenšoties kļūt par reģionālajiem AI centriem. Piemēram, Saūda Arābijas 100 miljardu dolāru investīcijas digitālajā infrastruktūrā ietver nozīmīgas allocations AI aparatūrai (Reuters).
• Uz Blackwell: Nākotne redzēs palielinātu konkurenci no pielāgotā silīcija (piemēram, Google TPU, Amazon Trainium) un jaunuzņēmumiem, kas inovē AI specifiskajos čipos. Globālais AI akseleratoru tirgus tiek prognozēts, ka pārsniegs 70 miljardus dolāru līdz 2030. gadam (Grand View Research).

Kopumā, lai gan Blackwell nosaka jaunu standartu, sacensības par AI aparatūras akselerāciju ir globālas, ar reģionālām stratēģijām un investīcijām, kas veido nākamo inovāciju un tirgus līderības viļņu.

AI aparatūras akselerācijas attīstības prognozēšana

AI aparatūras akselerācijas ainava piedzīvo straujas pārmaiņas, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu pagrieziena punktu un sagatavo pamatu nākotnes inovācijām. Paziņota 2024. gada martā, Blackwell GPU platforma ir izstrādāta, lai nodrošinātu līdz 20 petaflops AI veiktspēju katrai mikroshēmai, kas ļauj apmācīt un secināt par triljonu parametru modeļiem (NVIDIA Blackwell). Šī arhitektūra ievieš jaunas funkcijas, piemēram, otrās paaudzes Transformer Engine, uzlabotas NVLink savienojumus un uzlabotu drošību, visas veidotas, lai atbilstu pieaugošajām prasībām attiecībā uz radošo AI un lielajiem valodu modeļiem.

Blackwell debija nav tikai par bruto veiktspēju; tā arī risina energoefektivitāti, kas ir kritiska problēma, jo AI darba slodzes mērogojas. NVIDIA apgalvo, ka tas nodrošina līdz 25x labāku energoefektivitāti salīdzinājumā ar iepriekšējām paaudzēm, kas ir izšķirošs faktors hiperskalas datu centros (Data Center Dynamics). Platformas modulārā dizaina atbalsts multi-GPU konfigurācijām pavērs ceļu vēl lielākiem un sarežģītākiem AI sistēmām.

Skatoties aiz Blackwell, AI aparatūras akselerācijas tirgus ir gatavs tālākai traucējumu radīšanai. NVIDIA ceļvedis norāda uz Rubin arhitektūru, kas gaidāma ap 2025. gadu, kas, iespējams, vēl vairāk virzīs atmiņas joslas platuma, savienojuma ātruma un AI specifisku optimizāciju robežas (Tom's Hardware). Vienlaikus konkurenti, piemēram, AMD un Intel, virzās uz priekšu ar saviem AI akseleratoriem, ar AMD Instinct MI300 sēriju un Intel Gaudi 3 fokusējoties uz līdzīgām augstas veiktspējas AI darba slodzēm (AnandTech, Intel Newsroom).

• Specializēti AI mikroshēmas: Uzņēmumi kā Google (TPU v5) un jaunizveidoti uzņēmumi, piemēram, Cerebras un Graphcore, izstrādā jomu specifiskus akseleratorus, koncentrējoties uz efektivitāti un mērogojamību AI apmācības un secinājumiem (Google Cloud).
• Jaunās tehnoloģijas: Pētījumi par fotonisko skaitļošanu, neironu čipiem un 3D mikroshēmu kausēšanu sola turpmākus lēcienus veiktspējā un efektivitātē (IEEE Spectrum).
• Edge AI akselerācija: Tā kā AI pārvietojas uz malu, jauni aparatūras risinājumi kā NVIDIA Jetson Orin un Qualcomm AI procesori ļauj reāllaika secinājumus kompakto, energoefektīvu pakotņu iekšienē (NVIDIA Jetson).

Kopumā, Blackwell pārstāv būtisku soli AI aparatūras akselerācijas jomā, bet inovāciju temps liecina, ka vēl transformējošas arhitektūras ir tuvplānā. Nākamās paaudzes AI aparatūra tiks definēta ar lielāku specializāciju, energoefektivitāti un spēju atbalstīt arvien lielākus un sarežģītākus AI modeļus.

Barjeras, riski un jaunas iespējas

AI aparatūras akselerācijas ainava strauji attīstās, un NVIDIA Blackwell arhitektūra iezīmē nozīmīgu pagrieziena punktu. Tomēr ceļš uz priekšu ir veidots ar sarežģītu barjeru, risku un jaunizstrādes iespēju mijiedarbību, kas noteiks nākamās paaudzes AI aparatūru.

• Barjeras:
  • Piegādes ķēdes ierobežojumi: Globālā pusvadītāju piegādes ķēde joprojām ir spiediena apstākļos, ar moderniem mezgliem (piemēram, TSMC 3nm un 5nm) augstā pieprasījumā. Šis šaurums var kavēt nākamās paaudzes akseleratoru, tostarp Blackwell, ieviešanu (Reuters).
  • Jaudas un dzesēšanas izaicinājumi: Tā kā AI akseleratori kļūst spēcīgāki, to enerģijas patēriņš un siltuma izplūde palielinās. Datu centriem ir grūti sekot, jo jaudas un dzesēšanas infrastruktūra kļūst par ierobežojošu faktoru (Data Center Dynamics).
  • Programmatūras ekosistēmas fragmentācija: Jaunās aparatūras uzplūds (no NVIDIA, AMD, Intel un jaunizveidotajiem uzņēmumiem) risina risku fragmentēt AI programmatūras ekosistēmu, apgrūtinot izstrādātājiem optimizēt modeļus visās platformās (SemiWiki).
• Riski:
  • Ģeopolitiskās spriedzes: Eksporta kontroles un tirdzniecības strīdi, it īpaši starp ASV un Ķīnu, apdraud globālās plūsmas traucējumus par progresīvām AI mikroshēmām un ražošanas iekārtām (Financial Times).
  • Tirgus piesātinājums: Ar daudziem dalībniekiem, kas iekļūst AI aparatūras jomā, pastāv pārsniegšanas vai preču ražošanas risks, kas var samazināt peļņu un palēnināt inovācijas (Forbes).
• Jaunās iespējas:
  • Specializēti akseleratori: Pieprasījums pieaug jomu specifiskai aparatūrai (piemēram, LLM secināšanai, edge AI, vai robotikai), atverot durvis jaunizveidotajiem uzņēmumiem un jau izveidotiem spēlētājiem inovācijai ārpus vispārējām GPU (The Next Platform).
  • AI virzīta aparatūras dizains: AI arvien biežāk tiek izmantots, lai optimizētu mikroshēmu izkārtojumu un arhitektūras, potenciāli paātrinot inovāciju un efektivitātes uzlabojumus (IEEE Spectrum).
  • Atvērtās aparatūras iniciatīvas: Projekti kā RISC-V iegūst impulsu, solot atvērtākas un pielāgojamas AI aparatūras ekosistēmas (The Register).

Kad nozare pārvietojas pāri Blackwell, veiksme būs atkarīga no šo barjeru un risku pārvarēšanas, vienlaikus izmantojot jaunas iespējas inovācijām un diferenciācijai AI aparatūras akselerācijā.

Avoti un atsauces

• Blackwell un tālāk: AI aparatūras akselerācijas nākotne
• NVIDIA Blackwell
• SemiAnalysis
• Forbes
• Tom's Hardware
• The Next Platform
• IEEE Spectrum
• Google Cloud
• AWS Trainium
• CNBC
• IDC
• Mordor Intelligence
• Eiropas Komisija
• Grand View Research
• NVIDIA Jetson
• SemiWiki
• Financial Times