Blackwell i dalje: Istraživanje sljedećeg vala akceleracije AI hardvera

• Akceleracija AI hardvera: Pregled tržišta i ključni pokretači
• Proboji i promjene u tehnologijama AI hardvera
• Ključni igrači i strateški koraci u akceleraciji AI-a
• Projektirani rast i prilike za prihod
• Geografske vruće točke i regionalni uvidi u tržište
• Očekujući evoluciju akceleracije AI hardvera
• Prepreke, rizici i nadolazeće prilike
• Izvori i reference

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

Akceleracija AI hardvera: Pregled tržišta i ključni pokretači

Pregled akceleracije AI hardvera brzo se razvija, pri čemu arhitektura NVIDIA-inog Blackwella predstavlja značajnu prekretnicu i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU platforma dizajnirana je za pružanje neusporedive izvedbe za generativni AI i velike jezične modele, s do 20 petaflopa FP4 AI performansi i integracijom više od 208 milijardi tranzistora (NVIDIA). Ova promjena u računalnoj moći ključna je jer poduzeća i istraživačke institucije traže sve veću učinkovitost i skalabilnost za AI radne opterećenja.

Uvođenje Blackwella očekuje se da će ubrzati usvajanje AI-a u raznim industrijama, pri čemu hiperskaleri poput Microsofta, Googlea i Amazona već planiraju implementacije (Reuters). Podrška arhitekture za naprednu memorijsku propusnost, energetsku učinkovitost i multi-GPU skalabilnost rješava ključne uska grla u obuci i zaključivanju za velike AI modele. Prema Gartneru, globalno tržište AI hardvera predviđa se da će doseći 200 milijardi dolara do 2027. godine, potaknuto potražnjom za visokoučinkovitim akceleratorima poput Blackwella.

Gledajući izvan Blackwella, budućnost akceleracije AI hardvera oblikovat će nekoliko ključnih pokretača:

• Specijalizirane arhitekture: Kompanije razvijaju akceleratore specifične za domenu, kao što su Googleov TPU v5 i AMD-ov MI300X, kako bi optimizirale jedinstvena AI radna opterećenja (AnandTech).
• Chiplet i heterogena integracija: Modularni chiplet dizajni, kao što je viđeno u Blackwellu, omogućuju fleksibilnu skalabilnost i integraciju različitih procesnih jedinica, poboljšavajući performanse i prinos (SemiAnalysis).
• Energetska učinkovitost: Kako AI modeli rastu, potrošnja energije postaje kritična briga. Inovacije u dizajnu s niskim napajanjem i naprednom hlađenjem ključne su za održivu AI infrastrukturu (Data Center Dynamics).
• Edge AI akceleracija: Proliferacija AI na rubu pokreće potražnju za kompaktnim, učinkovitim akceleratorima sposobnim za real-time zaključivanje u IoT i mobilnim uređajima (Forbes).

Ukratko, Blackwell predstavlja ključni korak u akceleraciji AI hardvera, ali tržište je spremno za daljnju transformaciju dok se pojavljuju nove arhitekture, strategije integracije i poboljšanja učinkovitosti.

Proboji i promjene u tehnologijama AI hardvera

Pregled akceleracije AI hardvera prolazi kroz brzu transformaciju, pri čemu arhitektura NVIDIA-inog Blackwella predstavlja značajan napredak i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU platforma dizajnirana je za napajanje sljedeće generacije generativnog AI-a, nudeći do 20 petaflopa FP4 performansi i 208 milijardi tranzistora, čineći je najmoćnijim AI čipom na svijetu do danas (NVIDIA Blackwell).

Arhitektura Blackwella uvodi nekoliko proboja, uključujući novi NVLink Switch System koji omogućava da do 576 GPU-a radi zajedno kao jedan, objedinjeni akcelerator. To omogućava neusporedivu skalabilnost u obuci velikih jezičnih modela i radnih opterećenja generativnog AI-a. Platforma također sadrži tehnologiju drugog naraštaja za Transformer Engine, koja optimizira performanse za modele temeljene na transformatorima, te napredne sigurnosne značajke kao što su povjerenje u računalstvo (AnandTech).

Izvan Blackwella, budućnost akceleracije AI hardvera oblikuje nekoliko ključnih trendova:

• Specijalizirani AI akceleratori: Kompanije poput Googlea (TPU v5p), AMD-a (MI300X) i Intela (Gaudi3) razvijaju čipove specifične za domenu koji nude prilagođene performanse za AI zaključivanje i obuku, izazivajući NVIDIA-ovu dominaciju (Tom's Hardware).
• Chiplet arhitekture: Modularni chiplet dizajni, kao što su viđeni u Blackwellu i AMD-ovom MI300X, omogućuju veću fleksibilnost, prinos i skalabilnost, omogućujući proizvođačima da kombiniraju komponente za optimalne performanse i troškove (The Next Platform).
• Energetska učinkovitost: Kako AI modeli rastu, tako raste i njihova potrošnja energije. Blackwell tvrdi da nudi do 25 puta bolju energetsku učinkovitost za LLM zaključivanje u usporedbi sa svojim prethodnikom, što je ključni faktor dok podatkovni centri nastoje upravljati troškovima električne energije i hlađenja (Data Center Dynamics).
• Integracija fotonike: Istraživanje i rani proizvodi istražuju fotonske međuspojnice kako bi prevladali uska grla u propusnosti i latenciji, obećavajući još brže kretanje podataka između čipova u budućim AI sustavima (IEEE Spectrum).

Ukratko, Blackwell predstavlja ključni trenutak u AI hardveru, ali utrka za akceleraciju je daleko od završetka. Sljedećih godina svjedočit ćemo žestokoj konkurenciji, novim arhitekturama i disruptivnim tehnologijama koje će dodatno redefinirati granice AI performansi i učinkovitosti.

Ključni igrači i strateški koraci u akceleraciji AI-a

Pregled akceleracije AI hardvera brzo se razvija, pri čemu arhitektura NVIDIA-inog Blackwella predstavlja značajnu prekretnicu i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU platforma dizajnirana je za pružanje neusporedive performanse za generativni AI i velike jezične modele, nudeći do 20 petaflopa FP4 AI performansi i novi NVLink Switch System koji omogućava masivne GPU klastere (NVIDIA Blackwell). Ova promjena u sposobnostima ključna je dok poduzeća i istraživačke institucije zahtijevaju još veću računalnu moć za obuku i implementaciju naprednih AI modela.

Izvan Blackwella, konkurentski krajolik postaje sve intenzivniji. AMD unapređuje svoje MI300 serije akceleratora, koji koriste napredne dizajne chipleta i visoko propusnu memoriju kako bi izazvali NVIDIA-ovu dominaciju. Primjerice, MI300X je optimiziran za veliku AI obuku i zaključivanje, nudeći do 192 GB HBM3 memorije i ciljajući hiperskalne podatkovne centre (AMD Instinct MI300X). U međuvremenu, Intel napreduje sa svojim Gaudi3 AI akceleratorima, obećavajući poboljšane performanse po vatu i troškovnu učinkovitost za velika AI radna opterećenja (Intel Gaudi3).

Strateški koraci ne ograničavaju se samo na tradicionalne proizvođače čipova. Pružatelji usluga u oblaku poput Googlea, Amazona i Microsofta uvelike ulažu u prilagođene silikone. Googleov TPU v5p, na primjer, prilagođen je za veliku obuku i zaključivanje AI-a, nudeći 4 puta veću učinkovitost u usporedbi sa svojim prethodnikom (Google Cloud TPU v5p). Amazonovi Trainium i Inferentia čipovi dizajnirani su da optimiziraju troškove obuke i zaključivanja za AWS kupce (AWS Trainium).

Gledajući unaprijed, budućnost akceleracije AI hardvera oblikovat će inovacije u dizajnu čipova, međuspojnicama i softverskim ekosustavima. Uspon otvorenih standarda poput MLCommons i rastuća adopcija heterogene računarske arhitekture – kombiniranje CPU-a, GPU-a i specijaliziranih akceleratora – dodatno će potaknuti dobitke u performansama i demokratizirati pristup najsuvremenijim AI mogućnostima (MLCommons). Kako AI modeli postaju sve složeniji i veći, utrka za isporuku bržih, učinkovitijih i fleksibilnijih hardverskih rješenja će se samo intenzivirati, pri čemu Blackwell služi kao katalizator za sljedeći val proboja.

Projektirani rast i prilike za prihod

Uvođenje NVIDIA-inog Blackwell hardvera 2024. označava ključni trenutak u akceleraciji AI hardvera, postavljajući temelje za neusporediv rast i inovacije u sektoru. Blackwell GPU-ovi, dizajnirani za generativni AI i velike jezične modele, obećavaju do 25 puta bolju energetsku učinkovitost i 30 puta brže performanse zaključivanja u usporedbi sa svojim prethodnicima (NVIDIA). Ovaj skok očekuje se da će pokrenuti novi val usvajanja AI-a u raznim industrijama, od računalstva u oblaku do autonomnih vozila i zdravstvene zaštite.

Analitičari tržišta predviđaju da će globalno tržište AI hardvera brzo rasti, potaknuto potražnjom za visokoučinkovitim akceleratorima poput Blackwella. Prema Gartneru, prihod od globalnih AI čipova predviđa se da će doseći 71 milijardu dolara u 2024., u odnosu na 53,7 milijardi dolara u 2023. – povećanje od 32% u odnosu na prethodnu godinu. NVIDIA-ova dominacija na tržištu GPU-a u podatkovnim centrima, trenutno drži više od 80% tržišnog udjela, pozicionira je da zgrabi značajan dio ovog rasta (CNBC).

Gledajući izvan Blackwella, krajolik akceleracije AI hardvera je spreman za daljnje poremećaje. NVIDIA je već najavila svoj putokaz za arhitekture sljedeće generacije, poput Rubina, koji se očekuje 2025. godine, što će vjerojatno još više potaknuti performanse i učinkovitost (Tom’s Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela ubrzavaju vlastiti razvoj AI čipova, a hiperskaleri poput Googlea i Amazona ulažu u prilagođene silikone kako bi smanjili ovisnost o trećim dobavljačima (Reuters).

• Pružatelji usluga u oblaku: Prelazak na AI-pokretane usluge u oblaku očekuje se da će pokrenuti višemilijunske investicije u infrastrukturu podatkovnih centara, pri čemu će Blackwell i njegovi nasljednici biti u središtu.
• Usvajanje AI u poduzećima: Sektori poput financija, proizvodnje i zdravstvene zaštite predviđaju se da će povećati potrošnju na AI hardver kako bi omogućili analitiku u stvarnom vremenu i automatizaciju.
• Edge AI: Kako se AI radna opterećenja približavaju rubu, potražnja za energetski učinkovitim, visokoučinkovitim akceleratorima otvorit će nove izvore prihoda u IoT-u, robotici i pametnim uređajima.

Ukratko, Blackwellovo predstavljanje označava novu eru akceleracije AI hardvera, s robusnim prilikama za prihod za proizvođače čipova, pružatelje oblaka i poduzeća. Konkurentski krajolik će se intenzivirati kako se inovacije ubrzavaju, oblikujući budućnost AI infrastrukture sljedećih godina.

Geografske vruće točke i regionalni uvidi u tržište

Pregled akceleracije AI hardvera brzo se razvija, pri čemu arhitektura NVIDIA-inog Blackwella predstavlja značajnu prekretnicu i postavlja osnovu za buduće razvojne planove. Kako AI radna opterećenja postaju sve složenija, potražnja za visokoučinkovitim, energetski učinkovitim akceleratorima naglo raste u ključnim geografskim vrućim točkama, posebno u Sjevernoj Americi, Azijsko-pacifičkom i Europi.

Sjeverna Amerika ostaje epicentar inovacija u AI hardveru, potaknut velikim pružateljima usluga u oblaku i hiperskaleri. NVIDIA GPU-ovi Blackwell, najavljeni u ožujku 2024., obećavaju do 20 petaflopa FP4 performansi i 25 puta poboljšanje energetske učinkovitosti za velike jezične modele u usporedbi sa prethodnim generacijama (NVIDIA). Predviđa se da će američko tržište zadržati svoju dominaciju, s potrošnjom na AI hardver koja bi trebala doseći 30 milijardi dolara do 2026. godine (IDC).

Azijsko-pacifička postaje ključna regija rasta, potaknuta agresivnim investicijama u AI infrastrukturu od strane Kine, Južne Koreje i Singapura. Kineski tehnološki divovi poput Alibabe i Baidua brzo implementiraju akceleratore sljedeće generacije kako bi podržali generativni AI i usluge u oblaku. Tržište AI hardvera u toj regiji predviđa se da će rasti po CAGR od 28% do 2028. godine, premašivši globalne prosjeke (Mordor Intelligence).

Europa također pojačava napore, s Europskom unijom koja ulaže više od 1 milijarde € u AI i supercomputing inicijative. Regionalni igrači fokusiraju se na suverenu AI infrastrukturu, s Blackwellom i drugim naprednim akceleratorima koji se integriraju u nacionalne podatkovne centre i istraživačke ustanove (Europska komisija).

• Emergentna tržišta: Bliski Istok i Indija ulažu u AI-pripremljene podatkovne centre, s ciljem da postanu regionalna AI središta. Na primjer, ulaganje od 100 milijardi dolara Saudijske Arabije u digitalnu infrastrukturu uključuje značajne alokacije za AI hardver (Reuters).
• Izvan Blackwella: Budućnost će vidjeti povećanu konkurenciju iz prilagođenog silikona (npr. Googleov TPU, Amazonov Trainium) i startupe koji inoviraju u specifičnim AI čipovima. Globalno tržište AI akceleratora predviđa se da će premašiti 70 milijardi dolara do 2030. godine (Grand View Research).

Ukratko, dok Blackwell postavlja novu benchmarsu, utrka za akceleraciju AI hardvera je globalna, s regionalnim strategijama i investicijama koje oblikuju sljedeći val inovacija i tržišne vodeće pozicije.

Očekujući evoluciju akceleracije AI hardvera

Pregled akceleracije AI hardvera prolazi kroz brzu transformaciju, pri čemu arhitektura NVIDIA-inog Blackwella predstavlja značajnu prekretnicu i postavlja temelj za buduće inovacije. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU platforma dizajnirana je za isporuku do 20 petaflopa AI performansi po čipu, skok koji omogućuje obuku i zaključivanje za modele s trilijun parametara (NVIDIA Blackwell). Ova arhitektura uvodi nove značajke poput drugog naraštaja Transformer Engine, naprednih NVLink međuspojnica i poboljšane sigurnosti, sve prilagođene za ispunjavanje rastućih zahtjeva generativnog AI-a i velikih jezičnih modela.

Predstavljanje Blackwella ne odnosi se samo na sirove performanse; ono također rješava energetsku učinkovitost, kritičnu brigu dok se AI radna opterećenja skaliraju. NVIDIA tvrdi da nudi do 25 puta bolju energetsku učinkovitost u usporedbi s prethodnim generacijama, što je ključni faktor za hiperskalne podatkovne centre (Data Center Dynamics). Moduli dizajna platforme, koji podržavaju multicore GPU konfiguracije, otvaraju put za još veće i složenije AI sustave.

Gledajući izvan Blackwella, tržište akceleracije AI hardvera je spremno za daljnje poremećaje. NVIDIA-ov putokaz nagoveštava arhitekturu Rubin, koja se očekuje oko 2025. godine, a koja će vjerojatno dodatno pomjeriti granice propusnosti memorije, brzine međuspojica i AI-specifičnih optimizacija (Tom's Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela unapređuju vlastite AI akceleratore, s AMD-ovim Instinct MI300 serijama i Intelovim Gaudi 3 koji ciljáncisaju slične visoke performanse AI radnih opterećenja (AnandTech, Intel Newsroom).

• Specijalizirani AI čipovi: Kompanije poput Googlea (TPU v5) i startupa kao što su Cerebras i Graphcore razvijaju akceleratore specifične za domenu, fokusirajući se na učinkovitost i skalabilnost za AI obuku i zaključivanje (Google Cloud).
• Nadolazeće tehnologije: Istraživanje fotonskog računarstva, neuromorfnih čipova i 3D skladištenja čipova obećava daljnje skokove u performansama i učinkovitosti (IEEE Spectrum).
• Edge AI akceleracija: Kako AI prelazi na rub, novi hardver poput NVIDIA Jetson Orina i Qualcommovih AI procesora omogućuju real-time zaključivanje u kompaktnim, energetski učinkovitim pakiranjima (NVIDIA Jetson).

Ukratko, Blackwell predstavlja ključni korak u akceleraciji AI hardvera, ali brzina inovacija sugerira da su još transformativnije arhitekture na horizontu. Sljedeća generacija AI hardvera bit će definirana većom specijalizacijom, energetskom učinkovitošću i sposobnošću podržavanja sve većih i složenijih AI modela.

Prepreke, rizici i nadolazeće prilike

Pregled akceleracije AI hardvera brzo se razvija, pri čemu arhitektura NVIDIA-inog Blackwella predstavlja značajnu prekretnicu. Međutim, put naprijed oblikuje složena interakcija prepreka, rizika i nadolazećih prilika koje će definirati sljedeću generaciju AI hardvera.

• Prepreke:
  • Ograničenja u opskrbnim lancima: Globalni opskrbni lanac poluvodiča i dalje je pod pritiskom, s visokim potražnjom za naprednim čipovima (kao što su 3nm i 5nm TSMC-ovi). Ova uska grla mogu odgoditi lansiranje akceleratora sljedeće generacije, uključujući one iza Blackwella (Reuters).
  • Izazovi vezani za energiju i hlađenje: Kako AI akceleratori postaju snažniji, njihova potrošnja energije i toplinska izlučivanja rastu. Podatkovni centri se bore da to prate, s infrastrukturnim pitanjima vezanim za energiju i hlađenje koja postaju ograničavajući faktor (Data Center Dynamics).
  • Fragmentacija softverskog ekosustava: Proliferacija novog hardvera (od NVIDIA-e, AMD-a, Intela i startupa) riskira fragmentaciju AI softverskog ekosustava, otežavajući programerima optimizaciju modela na raznim platformama (SemiWiki).
• Rizici:
  • Geopolitičke tenzije: Kontrole izvoza i trgovinske nesuglasice, posebno između Sjedinjenih Država i Kine, prijete globalnom protoku naprednih AI čipova i opreme za proizvodnju (Financial Times).
  • Saturacija tržišta: S mnogim igračima koji ulaze u prostor AI hardvera, postoji rizik od viška ponude ili komoditizacije, što bi moglo smanjiti marže i usporiti inovacije (Forbes).
• Nadolazeće prilike:
  • Specijalizirani akceleratori: Potražnja raste za hardverom specifičnim za domenu (npr. za LLM zaključivanje, edge AI ili robotiku), otvarajući vrata start-upovima i etabliranim igračima da inoviraju izvan generičkih GPU-ova (The Next Platform).
  • AI-pokretani dizajn hardvera: AI se sve više koristi za optimizaciju rasporeda i arhitektura čipova, potencijalno ubrzavajući stopu inovacija i dobitke u učinkovitosti (IEEE Spectrum).
  • Inicijative otvorenog hardvera: Projekti poput RISC-V dobijaju na značaju, obećavajući otvorenije i prilagodljivije AI hardverske ekosustave (The Register).

Kako se industrija pomiče izvan Blackwella, uspjeh će ovisiti o upravljanju ovim preprekama i rizicima, uz kapitalizaciju na novim prilikama za inovacije i diferencijaciju u akceleraciji AI hardvera.

Izvori i reference

• Blackwell i dalje: Budućnost akceleracije AI hardvera
• NVIDIA Blackwell
• SemiAnalysis
• Forbes
• Tom's Hardware
• The Next Platform
• IEEE Spectrum
• Google Cloud
• AWS Trainium
• CNBC
• IDC
• Mordor Intelligence
• Europska komisija
• Grand View Research
• NVIDIA Jetson
• SemiWiki
• Financial Times