Juodasis ir toliau: AI aparatūros akceleravimo nauja banga

• AI aparatūros akceleravimas: rinkos panorama ir pagrindiniai veiksniai
• Pertraukos ir pokyčiai AI aparatūros technologijose
• Pagrindiniai žaidėjai ir strateginiai žingsniai AI akceleravime
• Numatomas plėtros ir pajamų galimybes
• Geografiniai karštieji taškai ir regioninės rinkos įžvalgos
• AI aparatūros akceleravimo evoliucijos prognozavimas
• Kliūtys, rizikos ir naujos galimybės
• Šaltiniai ir nuorodos

“NVIDIA juodasis yra naujausia kompanijos GPU architektūra, kuri pakeitė 2022 m. Hopper (H100) ir 2020 m. Ampere (A100) architektūras nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (šaltinis)

AI aparatūros akceleravimas: rinkos panorama ir pagrindiniai veiksniai

AI aparatūros akceleravimo panorama sparčiai vystosi, o NVIDIA juodosios architektūra žymi reikšmingą tašką ir nustato ateities inovacijų pagrindus. Paskelbta 2024 m. kovo mėn., juodosios GPU platforma yra sukurta teikti precedento neturintį našumą generatyvinei AI ir dideliems kalbos modeliams, turint iki 20 petaflopų FP4 AI našumo ir integruojant daugiau nei 208 milijardus tranzistorių (NVIDIA). Šis šuolis skaičiavimo galia yra itin svarbus, nes įmonės ir mokslinių tyrimų institucijos reikalauja vis didesnio efektyvumo ir skalabilumo AI darbo krūviams.

Juodosios pristatymas tikimasi pagreitins AI priėmimą pramonėje, o tokie hiperskaleriškiai kaip Microsoft, Google ir Amazon jau planuoja diegimus (Reuters). Architektūros parama pažangioms atminties juostos, energijos efektyvumo ir kelių GPU skalabilumui sprendžia pagrindinius susiaurėjimus didelio masto AI modelių mokyme ir išbandyme. Pasak Gartner, pasaulinė AI aparatūros rinka prognozuojama, kad pasieks 200 mlrd. dolerių iki 2027, dėl poreikio aukštos našumo akceleratoriams, tokiems kaip juodasis.

Žvelgiant už juodųjų, AI aparatūros akceleravimo ateitis bus formuojama kelių pagrindinių veiksnių:

• Specializuotos architektūros: Įmonės kuria domenu specifinius akceleratorius, tokius kaip Google TPU v5 ir AMD MI300X, optimizuoti unikaliems AI darbo krūviams (AnandTech).
• Chiplet ir heterogeninė integracija: Moduliniai chiplet dizainai, matomi juoduosiuose, leidžia lanksčiai didinti ir integruoti įvairius apdorojimo vienetus, gerinant našumą ir derlingumą (SemiAnalysis).
• Energijos efektyvumas: Augant AI modeliams, energijos suvartojimas tampa kritiniu rūpesčiu. Inovacijos mažo energijos suvartojimo dizaino ir pažangios aušinimo srityse yra būtinos tvariai AI infrastruktūrai (Data Center Dynamics).
• Edge AI akceleravimas: AI plitimas prie periferijos skatina poreikį kompaktiškiems, efektyviems akceleratoriams, galintiems realaus laiko išbandymuose IoT ir mobiliuosiuose įrenginiuose (Forbes).

Apibendrinant, juodasis atstovauja reikšmingam žingsniui AI aparatūros akceleravime, tačiau rinka yra pasirengusi tolesniems transformavimams, kai atsiranda naujos architektūros, integracijos strategijos ir efektyvumo patobulinimai. Kita AI aparatūros karta bus apibrėžta pagal jos sugebėjimą tenkinti didėjančius AI programų reikalavimus, tuo pačiu balansuojant našumą, skalabilumą ir tvarumą.

Pertraukos ir pokyčiai AI aparatūros technologijose

AI aparatūros akceleravimo panorama greitai transformuojasi, o NVIDIA juodosios architektūra žymi reikšmingą pažangą ir yra naujų inovacijų pagrindas. Paskelbta 2024 m. kovo mėn., juodosios GPU platforma yra sukurta galiai teikti naujos kartos generatyvinei AI, turint iki 20 petaflopų FP4 našumo ir 208 milijardus tranzistorių, todėl tai yra galingiausias AI lustas iki šiol (NVIDIA Blackwell).

Juodųjų architektūra pristato kelis proveržius, įskaitant naują NVLink jungiklio sistemą, kuri leidžia atlikti iki 576 GPU darbą kartu kaip vieną, sujungtą akceleratorių. Tai leidžia precedento neturintį didelio masto kalbos modelių ir generatyvinių AI darbo krūvių mokymą. Platforma taip pat apima antros kartos Transformer Engine technologiją, kuri optimizuoja našumą transformeriniams modeliams, ir pažangias saugumo funkcijas, tokias kaip konfidenciali kompiuterija (AnandTech).

Žvelgiant už juodųjų, AI aparatūros akceleravimo ateitis formuojama kelių pagrindinių tendencijų:

• Specializuoti AI akceleratoriai: Įmonės kaip Google (TPU v5p), AMD (MI300X) ir Intel (Gaudi3) kuria domenu specifinius lustus, siūlančius pritaikytą našumą AI išbandymui ir mokymui, iššūkį dėl NVIDIA dominavimo (Tom's Hardware).
• Chiplet architektūros: Moduliniai chiplet dizainai, matomi juoduosiuose ir AMD MI300X, leidžia didesnį lankstumą, derlingumą ir skalabilumą, leidžiant gamintojams maišyti ir derinti komponentus optimaliam našumui ir kainai (The Next Platform).
• Energijos efektyvumas: Augant AI modeliams, didėja energijos suvartojimas. Juodasis teigia, kad pasiūlo iki 25 kartų geresnį energijos efektyvumą LLM išbandymų srityje lyginant su savo pirmtakais, tai yra kritiškai svarbus veiksnys, nes duomenų centrai siekia valdyti energijos ir aušinimo sąnaudas (Data Center Dynamics).
• Fotonicų integracija: Tyrimai ir ankstyvi produktai tiria fotonines jungtis, kad būtų įveikti juostos plotis ir vėlavimo siaurėjimai, žadantis dar greitesnį duomenų perkėlimą tarp lustų ateities AI sistemose (IEEE Spectrum).

Apibendrinant, juodasis atstovauja svarbiam momentui AI aparatinėje įrangoje, tačiau akceleravimo lenktynės toli gražu dar nesibaigia. Ateinančiais metais matysime aršią konkurenciją, naujas architektūras ir trikdančias technologijas, kurios dar labiau apibrėš AI našumo ir efektyvumo ribas.

Pagrindiniai žaidėjai ir strateginiai žingsniai AI akceleravime

AI aparatūros akceleravimo panorama sparčiai vystosi, o NVIDIA juodasis architektūra žymi reikšmingą tašką ir nustato ateities inovacijų pagrindus. Paskelbta 2024 m. kovo mėn., juodosios GPU platforma yra sukurta teikti precedento neturintį našumą generatyvinei AI ir dideliems kalbos modeliams, turint iki 20 petaflopų FP4 AI našumo ir naują NVLink jungiklio sistemą, kuri leidžia masyviems GPU klasteriams (NVIDIA Blackwell). Šis gebėjimo šuolis yra kritiškai svarbus, nes įmonės ir mokslinių tyrimų institucijos reikalauja vis didesnio skaičiavimo našumo, kad galėtų mokyti ir diegti pažangius AI modelius.

Be juodųjų, konkurencinė panorama stiprėja. AMD tobulina savo MI300 serijos akceleratorius, kurie išnaudoja pažangius chiplet dizainus ir didelės pralaidumo atmintį, kad iššūkiai NVIDIA dominavimui. MI300X pavyzdžiui, yra optimizuotas didelio masto AI išbandymams ir mokymams, siūlantis iki 192 GB HBM3 atminties ir orientuojantis į hiperskalinius duomenų centrus (AMD Instinct MI300X). Tuo tarpu Intel tęsia pažangą su savo Gaudi3 AI akceleratoriais, žadančiais geresnį našumą ir kainų efektyvumą dideliems AI darbo krūviams (Intel Gaudi3).

Strateginiai žingsniai nesibaigia tradiciniais lustų gamintojais. Debesų paslaugų teikėjai, tokie kaip Google, Amazon ir Microsoft, intensyviai investuoja į pritaikytą silikoną. Google TPU v5p, pavyzdžiui, pritaikytas didelio masto AI mokymui ir išbandymui, siūlo 4 kartus didesnį našumą nei jo pirmtakas (Google Cloud TPU v5p). Amazon Trainium ir Inferentia lustai yra sukurti optimizuoti abu mokymus ir išbandymo kaštus AWS klientams (AWS Trainium).

Ateityje AI aparatūros akceleravimas bus formuojamas inovacijų lustų architektūroje, jungtyse ir programinės įrangos ekosistemose. Atsirandantys atviri standartai, tokie kaip MLCommons, ir vis didėjantis heterogeninio kompiuterijos pritaikymas – derinant centrinius procesorius, GPU ir specializuotus akceleratorius – dar labiau skatins našumo augimą ir demokratizuos prieigą prie pažangių AI galimybių (MLCommons). Augant AI modelių sudėtingumui ir mastui, lenktynės kurti greitesnius, efektyvesnius ir lankstesnius aparatūros sprendimus tik intensyvės, o juodasis taps katalizatoriumi naujos proveržių bangai.

Numatomas plėtros ir pajamų galimybes

NVIDIA juodosios architektūros pristatymas 2024 metais žymi svarbų momentą AI aparatūros akceleravime, nustatant precedento neturintį augimą ir inovacijas šiame sektoriuje. Juodieji GPU, skirti generatyvinei AI ir didelių kalbos modeliams, žada iki 25 kartų geresnį energijos efektyvumą ir 30 kartų greitesnį išbandymo našumą lyginant su jų pirmtakais (NVIDIA). Tikimasi, kad šis šuolis skatins naują AI priėmimo bangą pramonėse – nuo debesų kompiuterijos iki autonominių transporto priemonių ir sveikatos priežiūros.

Rinkos analitikai prognozuoja, kad pasaulinė AI aparatūros rinka sparčiai plėsis, paskatinta poreikio aukštos našumo akceleratoriams, tokiems kaip juodasis. Pasak Gartner, pasaulinė AI lustų pajamų prognozė 2024 m. pasieks 71 mlrd. dolerių, nuo 53.7 mlrd. dolerių 2023 m. – 32% metinis padidėjimas. NVIDIA dominavimas duomenų centro GPU rinkoje, šiuo metu turint daugiau nei 80% dalį, leidžia tikėtis, kad ji pasinaudos didele šio augimo dalimi (CNBC).

Žvelgiant už juodųjų, AI aparatūros akceleravimo panorama yra pasirengusi tolesniam sutrikimui. NVIDIA jau paskelbė savo ateities architektūrų kelią, tokių kaip Rubin, kuris tikimasi 2025 m., kuris greičiausiai dar labiau padidins našumo ir efektyvumo ribas (Tom’s Hardware). Tuo tarpu konkurentai, tokie kaip AMD ir Intel, pagreitina savo AI lustų plėtrą, o hiperskaleriškiai, tokie kaip Google ir Amazon, investuoja į pritaikytą silikoną, kad sumažintų priklausomybę nuo trečiųjų šalių tiekėjų (Reuters).

• Debesų paslaugų teikėjai: Perėjimas prie AI varomų debesų paslaugų tikimasi skatins daugiamilijardinius investicijas į duomenų centrų infrastruktūrą, su juodaisiais ir jų įpėdiniais būnant centre.
• Įmonių AI priėmimas: Tokios sektoriai kaip finansai, gamyba ir sveikatos priežiūra prognozuojama padidins išlaidas AI aparatūrai, kad galėtų įgalinti realaus laiko analizę ir automatizavimą.
• Edge AI: Augant AI darbo krūviams artėjant prie periferijos, poreikis energiją taupantiems, didelio našumo akceleratoriams atvers naujas pajamų srautus IoT, robotikoje ir išmaniuosiuose įrenginiuose.

Apibendrinant, juodaisiais pristatymas signalizuoja naują AI aparatūros akceleravimo erą, su stipriomis pajamų galimybėmis lustų gamintojams, debesų teikėjams ir įmonėms. Konkurencinė panorama intensyvės, kai inovacijos spartės, formuodamos AI infrastruktūros ateitį dar daug metų.

Geografiniai karštieji taškai ir regioninės rinkos įžvalgos

AI aparatūros akceleravimo panorama sparčiai vystosi, o NVIDIA juodasis architektūra žymi reikšmingą tašką ir nustato ateities plėtros pagrindus. Kaip AI darbo krūviai tampa vis sudėtingesni, poreikis didelio našumo, energiją taupančių akceleratorių sparčiai auga pagrindiniuose geografiškai karštuose punktuose, ypač Šiaurės Amerikoje, Azijos ir Ramiojo vandenyno regione bei Europoje.

Šiaurės Amerika išlieka AI aparatūros inovacijų centru, kurį skatina didžiosios debesų paslaugų teikėjai ir hiperskaleriškiai. NVIDIA juodieji GPU, paskelbti 2024 m. kovo mėn., žada iki 20 petaflopų FP4 našumo ir 25 kartų energijos efektyvumo patobulinimus dideliems kalbos modeliams, palyginti su ankstesnėmis kartomis (NVIDIA). JAV rinka tikimasi išlaikyti savo dominavimą, o AI aparatūros išlaidos iki 2026 m. prognozuojamos pasiekti 30 mlrd. dolerių (IDC).

Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas iškyla kaip svarbi augimo zona, skatinama agresyvių investicijų į AI infrastruktūrą Kinijoje, Pietų Korėjoje ir Singapūre. Kinijos technologijų gigantai, tokie kaip Alibaba ir Baidu, sparčiai diegia naujos kartos akceleratorius, kad palaikytų generatyvų AI ir debesų paslaugas. Šio regiono AI aparatūros rinka prognozuojama, kad augs 28% CAGR per 2028 m., viršydama pasaulinius vidurkius (Mordor Intelligence).

Europa taip pat didina pastangas, Europos Sąjunga investuoja daugiau nei 1 milijardą eurų į AI ir superkompiuterijos iniciatyvas. Regioniniai žaidėjai orientuojasi į suverenią AI infrastruktūrą, o juodieji ir kitos pažangios akceleratoriai yra integruojami į nacionalinius duomenų centrus ir tyrimų įstaigas (Europos Komisija).

• Besivystančios rinkos: Artimieji Rytai ir Indija investuoja į AI paruoštus duomenų centrus, siekdami tapti regionaliais AI centrais. Pavyzdžiui, Saudo Arabijos 100 mlrd. dolerių investicija į skaitmeninę infrastruktūrą apima reikšmingas allocations AI aparatūrai (Reuters).
• Po juodųjų: Ateitis matys didesnę konkurenciją iš pritaikytų silikonų (pvz., Google TPU, Amazon Trainium) ir naujų startuolių, inovacijų AI specifiniuose lustuose. Pasaulinė AI akceleratorių rinka prognozuojama viršys 70 milijardų dolerių iki 2030 (Grand View Research).

Apibendrinant, nors juodasis nustato naują etaloną, lenktynės dėl AI aparatūros akceleravimo yra globalios, o regioninės strategijos ir investicijos formuoja naują inovacijų ir rinkos lyderystės bangą.

AI aparatūros akceleravimo evoliucijos prognozavimas

AI aparatūros akceleravimo panorama sparčiai transformuojasi, o NVIDIA juodasis architektūra žymi reikšmingą tašką ir nustato ateities inovacijų pagrindus. Paskelbta 2024 m. kovo mėn., juodosios GPU platforma yra sukurta teikti iki 20 petaflopų AI našumo per lustą, šuolis, leidžiantis mokyti ir išbandyti trilijonų parametrų modelius (NVIDIA Blackwell). Ši architektūra pristato naujas funkcijas, tokias kaip antros kartos Transformer Engine, pažangūs NVLink jungtys ir išplėstas saugumas, visi pritaikyti atitikti didėjantiems generatyvinės AI ir didelių kalbos modelių reikalavimams.

Juodųjų debiutas ne tik apie žaliąją našumą; jis taip pat sprendžia energijos efektyvumo klausimą, kritiškai svarbų, augant AI darbo krūviams. NVIDIA teigia, kad energijos efektyvumas yra iki 25 kartų geresnis lyginant su ankstesnėmis kartomis, tai svarbus veiksnys hiperskaliniams duomenų centrams (Data Center Dynamics). Platformos modulinis dizainas, palaikantis kelių GPU konfigūracijas, atveria kelią dar didesnėms ir sudėtingesnėms AI sistemoms.

Žvelgiant už juodųjų, AI aparatūros akceleravimo rinka yra pasirengusi tolesniam sutrikimui. NVIDIA planuojamas kelias rodo Rubin architektūrą, tikimasi apie 2025 m., kuris greičiausiai dar labiau padidins atminties pralaidumo, jungčių greičio ir AI specifinių optimizacijų ribas (Tom's Hardware). Tuo tarpu konkurentai, tokie kaip AMD ir Intel, tobulina savo AI akceleratorius, pavyzdžiui, AMD Instinct MI300 serija ir Intel Gaudi 3, orientuoti į panašius didelio našumo AI darbo krūvius (AnandTech, Intel Newsroom).

• Specializuoti AI lustai: Įmonės kaip Google (TPU v5) ir startuoliai, tokie kaip Cerebras ir Graphcore, kuria domenu specifinius akceleratorius, susitelkdami į efektyvumą ir skalabilumą AI mokymui ir išbandymui (Google Cloud).
• Besivystančios technologijos: Tyrimai apie fotoninę kompiuteriją, neuromorfiniai lustai ir 3D lustų kaupimas žada dar didesnius sprendimus našumui ir efektyvumui (IEEE Spectrum).
• Edge AI akceleravimas: AI pereinant prie periferijos, tokie nauji aparatai kaip NVIDIA Jetson Orin ir Qualcomm AI procesoriai leidžia realaus laiko išbandymus kompaktiškose, energiją taupančiose pakuotėse (NVIDIA Jetson).

Apibendrinant, juodasis atstovauja reikšmingam žingsniui AI aparatūros akceleravime, tačiau inovacijų tempas rodo, kad dar labiau transformuojančios architektūros yra horizonte. Kita AI aparatūros karta bus apibrėžta didesniu specializavimu, energijos efektyvumu ir sugebėjimu palaikyti vis didesnius ir sudėtingesnius AI modelius.

Kliūtys, rizikos ir naujos galimybės

AI aparatūros akceleravimo panorama sparčiai vystosi, o NVIDIA juodasis architektūra žymi reikšmingą tašką. Tačiau kelias į priekį yra formuojamas sudėtingo kliūčių, rizikų ir naujų galimybių sąveikos, kurios apibrėš kitą AI aparatūros kartą.

• Kliūtys:
  • Tiekimo grandinės apribojimai: Pasaulinė puslaidininkių tiekimo grandinė išlieka po spaudimu, su pažangiomis mazgų (tokios kaip TSMC 3nm ir 5nm) didelėmis paklausomis. Šis siaurėjimas gali atidėti kitų kartų akceleratorių, įskaitant tuos, kurie virš juodųjų, pristatymą (Reuters).
  • Energijos ir aušinimo iššūkiai: Augant AI akceleratoriams, jų energijos suvartojimas ir šilumos išmetimas didėja. Duomenų centrai kovoja su iššūkiais, nes energijos ir aušinimo infrastruktūra tapo apribojančiu veiksniu (Data Center Dynamics).
  • Programinės įrangos ekosistemos fragmentacija: Naujausios aparatūros (iš NVIDIA, AMD, Intel ir startuolių) plitimas rizikuoja suskaidyti AI programinės įrangos ekosistemą, ką sunkins optimizuoti modelius visuose platformose (SemiWiki).
• Rizikos:
  • Geopolitiniai įtempimai: Eksporto kontrolės ir prekybos ginčai, ypač tarp JAV ir Kinijos, kelia grėsmę sutrikdyti pažangių AI lustų ir gamybos įrangos globalų srautą (Financial Times).
  • Rinkos saturacija: Daugėjant žaidėjų AI aparatūros erdvėje, atsiranda rizika dėl pertekliaus arba komodizacijos, kas gali sumažinti pelningumą ir sulėtinti inovacijas (Forbes).
• Naujos galimybės:
  • Specializuoti akceleratoriai: Augantys domenu specifinio aparatinio įrangos poreikiai (pvz., LLM išbandymams, edge AI ar robotikai), atveria erdvę startuoliams ir įsitvirtinusiems žaidėjams inovuoti už įprastų GPU (The Next Platform).
  • AI varomas aparatūros dizainas: AI vis labiau naudojamas optimizuoti lustų išdėstymą ir architektūras, potencialiai pagreitindamas inovacijų tempą ir efektyvumo augimą (IEEE Spectrum).
  • Atviri aparatūros iniciatyvos: Projektai, tokie kaip RISC-V, įgyja dėmesio, žadėdami labiau atvirą ir pritaikomą AI aparatūros ekosistemą (The Register).

Kol pramonė juda už juodųjų, sėkmė priklausys nuo šių kliūčių ir rizikų navigacijos, tuo pačiu laikantis naujų galimybių inovacijoms ir diferenciacijai AI aparatūros akceleravimo srityje.

Šaltiniai ir nuorodos

• Juodasis ir toliau: AI aparatūros akceleravimo ateitis
• NVIDIA juodasis
• SemiAnalysis
• Forbes
• Tom's Hardware
• The Next Platform
• IEEE Spectrum
• Google Cloud
• AWS Trainium
• CNBC
• IDC
• Mordor Intelligence
• Europos Komisija
• Grand View Research
• NVIDIA Jetson
• SemiWiki
• Financial Times