Blackwell и далее: Определение следующей волны аппаратного ускорения ИИ

• Апаратное ускорение ИИ: рыночная среда и основные факторы
• Прорывы и изменения в технологиях аппаратного обеспечения ИИ
• Ключевые игроки и стратегические шаги в ускорении ИИ
• Прогнозируемая экспансия и возможности для получения дохода
• Географические горячие точки и региональные рыночныеInsights
• Предвидение эволюции аппаратного ускорения ИИ
• Барьерные риски и возникающие возможности
• Источники и ссылки

“Blackwell от NVIDIA представляет собой новейшую архитектуру GPU компании, сменяющую архитектуры Hopper (H100) 2022 года и Ampere (A100) 2020 года nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (источник)

Апаратное ускорение ИИ: рыночная среда и основные факторы

Среда аппаратного ускорения ИИ стремительно развивается, и архитектура Blackwell от NVIDIA является важной вехой и задает тон будущим инновациям. Объявленная в марте 2024 года, платформа GPU Blackwell предназначена для обеспечения беспрецедентной производительности для генеративного ИИ и больших языковых моделей, предлагая до 20 петофлопс производительности FP4 и интегрируя более 208 миллиардов транзисторов (NVIDIA). Этот скачок в вычислительной мощности критически важен, так как предприятия и исследовательские учреждения требуют все большей эффективности и масштабируемости для ИИ-загрузок.

Ожидается, что введение Blackwell ускорит внедрение ИИ в различных отраслях, при этом гипермасштаберы, такие как Microsoft, Google и Amazon, уже планируют развертывания (Reuters). Поддержка архитектурой продвинутой пропускной способности памяти, энергоэффективности и масштабируемости мульти-GPU решает ключевые узкие места в обучении и выводе для масштабных моделей ИИ. Согласно Gartner, мировая рынок аппаратного обеспечения ИИ, как ожидается, достигнет 200 миллиардов долларов к 2027 году, что вызвано спросом на высокопроизводительные ускорители, такие как Blackwell.

Смотрим за пределы Blackwell, будущее аппаратного ускорения ИИ будет определяться несколькими основными факторами:

• Специализированные архитектуры: Компании разрабатывают специализированные ускорители для определенных областей, такие как TPU v5 от Google и MI300X от AMD, чтобы оптимизировать уникальные рабочие нагрузки ИИ (AnandTech).
• Чиплеты и гетерогенная интеграция: Модульные чиплетные конструкции, как это сделано в Blackwell, позволяют гибко масштабировать и интегрировать разнообразные вычислительные блоки, улучшая производительность и выход (SemiAnalysis).
• Энергоэффективность: По мере роста моделей ИИ потребление энергии становится критической проблемой. Инновации в дизайне с низким потреблением энергии и продвинутое охлаждение необходимы для устойчивой инфраструктуры ИИ (Data Center Dynamics).
• Ускорение ИИ на краю: Распространение ИИ на краю вызывает спрос на компактные и эффективные ускорители, способные на реальное время выводить данные в IoT и мобильных устройствах (Forbes).

В заключение, Blackwell представляет собой важный шаг в аппаратном ускорении ИИ, но рынок готов к дальнейшим преобразованиям, поскольку появляются новые архитектуры, стратегии интеграции и улучшения эффективности. Следующее поколение аппаратного обеспечения ИИ будет определяться его способностью удовлетворять растущие требования приложений ИИ, одновременно балансируя производительность, масштабируемость и устойчивость.

Прорывы и изменения в технологиях аппаратного обеспечения ИИ

Среда аппаратного ускорения ИИ претерпевает стремительную трансформацию, и архитектура Blackwell от NVIDIA представляет собой значительный шаг вперед и задает тон будущим инновациям. Объявленная в марте 2024 года, платформа GPU Blackwell разработана для питания следующего поколения генеративного ИИ, предлагая до 20 петофлопс производительности FP4 и 208 миллиардов транзисторов, что делает ее самым мощным чипом ИИ на сегодняшний день (NVIDIA Blackwell).

Архитектура Blackwell вводит несколько прорывных технологий, включая новую систему переключателей NVLink, которая позволяет объединить до 576 GPU для работы как единого, унифицированного ускорителя. Это позволяет беспрецедентную масштабируемость в обучении больших языковых моделей и рабочих нагрузок генеративного ИИ. Платформа также включает технологии второго поколения для трансформеров, что оптимизирует производительность для моделей на основе трансформеров, и усовершенствованные функции безопасности, такие как конфиденциальные вычисления (AnandTech).

Смотрим за пределы Blackwell, будущее аппаратного ускорения ИИ формируется несколькими ключевыми тенденциями:

• Специализированные ускорители ИИ: Компании такие как Google (TPU v5p), AMD (MI300X) и Intel (Gaudi3) разрабатывают специализированные чипы, которые обеспечивают оптимизированную производительность для вывода и обучения ИИ, бросая вызов доминированию NVIDIA (Tom's Hardware).
• Архитектуры чиплетов: Модульные конструкции чиплетов, как это сделано в Blackwell и MI300X от AMD, обеспечивают большую гибкость, выход и масштабируемость, позволяя производителям комбинировать компоненты для оптимальной производительности и стоимости (The Next Platform).
• Энергоэффективность: По мере роста моделей ИИ, растет и их потребление энергии. Blackwell утверждает, что предлагает до 25x лучшую энергоэффективность для вывода LLM по сравнению со своим предшественником, что критически важно, поскольку центры обработки данных стремятся управлять затратами на электроэнергию и охлаждение (Data Center Dynamics).
• Интеграция фотоники: Исследования и ранние продукты исследуют фотонные соединения, чтобы преодолеть узкие места по пропускной способности и задержкам, что обещает еще более быстрое перемещение данных между чипами в будущих системах ИИ (IEEE Spectrum).

В заключение, Blackwell представляет собой поворотный момент в аппаратном обеспечении ИИ, но гонка за ускорением далека от завершения. В ближайшие годы нас ожидают жесткая конкуренция, новые архитектуры и разрушающие технологии, которые дальнейшим образом переопределят границы производительности ИИ и эффективности.

Ключевые игроки и стратегические шаги в ускорении ИИ

Среда аппаратного ускорения ИИ стремительно развивается, и архитектура Blackwell от NVIDIA представляет собой важную веху и задает тон будущим инновациям. Объявленная в марте 2024 года, платформа GPU Blackwell предназначена для обеспечения беспрецедентной производительности для генеративного ИИ и больших языковых моделей, предлагая до 20 петофлопс производительности FP4 ИИ и новую систему переключателей NVLink, которая позволяет создавать массивные кластеры GPU (NVIDIA Blackwell). Этот скачок в возможностях критически важен, так как предприятия и исследовательские учреждения требуют все большей вычислительной мощности для обучения и развертывания передовых моделей ИИ.

За пределами Blackwell конкурентная среда усиливается. AMD развивает свою серию ускорителей MI300, которые используют продвинутые проекты чиплетов и высокоскоростную память, чтобы бросить вызов доминированию NVIDIA. Например, MI300X оптимизирован для крупномасштабного вывода и обучения ИИ, предлагая до 192 ГБ памяти HBM3 и нацеливаясь на гипермасштабные центры обработки данных (AMD Instinct MI300X). Тем временем Intel продолжает развивать свои AI ускорители Gaudi3, обещая улучшенную производительность на ватт и эффективность затрат для крупных ИИ-систем (Intel Gaudi3).

Стратегические шаги не ограничены традиционными производителями чипов. Облачные сервисные провайдеры, такие как Google, Amazon и Microsoft, активно инвестируют в индивидуальные кремниевые решения. Например, TPU v5p от Google предназначен для крупномасштабного обучения и вывода ИИ, предлагая производительность в 4 раза выше, чем у своего предшественника (Google Cloud TPU v5p). Чипы Trainium и Inferentia от Amazon предназначены для оптимизации как обучения, так и затрат на вывод для клиентов AWS (AWS Trainium).

Оглядываясь вперед, будущее аппаратного ускорения ИИ будет формироваться инновациями в архитектуре чипов, соединениях и программных экосистемах. Возрастающее внимание к открытым стандартам, таким как MLCommons, и растущее применение гетерогенного вычисления — сочетание ЦП, GPU и специализированных ускорителей — еще больше подстегнет рост производительности и демократизацию доступа к передовым возможностям ИИ (MLCommons). По мере того как модели ИИ становятся более сложными и масштабными, гонка за предоставлением более быстрых, эффективных и гибких аппаратных решений только усилится, при этом Blackwell будет служить катализатором для следующей волны прорывов.

Прогнозируемая экспансия и возможности для получения дохода

Запуск архитектуры Blackwell от NVIDIA в 2024 году является поворотным моментом в аппаратном ускорении ИИ, задавая тон для беспрецедентного роста и инноваций в этом секторе. GPU Blackwell, предназначенные для генеративного ИИ и больших языковых моделей, обещают до 25x лучшей энергоэффективности и 30x более быстрой производительности вывода по сравнению с предшественниками (NVIDIA). Ожидается, что этот скачок станет катализатором новой волны адоптации ИИ в различных отраслях, от облачных вычислений до автономных транспортных средств и здравоохранения.

Аналитики рынка прогнозируют, что мировая рынок аппаратного обеспечения ИИ будет быстро расширяться, вызванный спросом на высокопроизводительные ускорители, такие как Blackwell. Согласно Gartner, во всемирном масштабе доходы от чипов ИИ, как ожидается, достигнут 71 миллиард долларов в 2024 году, увеличившись с 53,7 миллиарда долларов в 2023 году — на 32% по сравнению с прошлым годом. Доминирование NVIDIA на рынке GPU для центров обработки данных, который в настоящее время составляет более 80%, позиционирует компанию для захвата значительной части этого роста (CNBC).

Смотрим за пределы Blackwell, рынок аппаратного ускорения ИИ готов к дальнейшим разрушительным изменениям. NVIDIA уже объявила о своем плане для архитектур следующего поколения, таких как Rubin, ожидаемой в 2025 году, которая, вероятно, еще больше подтолкнет границы производительности и эффективности (Tom’s Hardware). Тем временем конкуренты, такие как AMD и Intel, ускоряют свои собственные разработки чипов ИИ, а гипермасштаберы, такие как Google и Amazon, инвестируют в индивидуальный кремний, чтобы снизить зависимость от сторонних поставщиков (Reuters).

• Облачные сервисные провайдеры: Переход к облачным сервисам на базе ИИ, как ожидается, приведет к многомиллиардным инвестициям в инфраструктуру центров обработки данных, с Blackwell и его преемниками в центре.
• Применение ИИ в предприятиях: Ожидается, что такие сектора, как финансы, производство и здравоохранение, увеличат расходы на аппаратное обеспечение ИИ для обеспечения аналитики в реальном времени и автоматизации.
• Edge AI: По мере того как рабочие нагрузки ИИ перемещаются ближе к краю, спрос на энергоэффективные, высокопроизводительные ускорители откроет новые источники дохода в IoT, робототехнике и умных устройствах.

В заключение, дебют Blackwell знаменует новую эру аппаратного ускорения ИИ, открывая устойчивые возможности для получения дохода для производителей чипов, поставщиков облачных услуг и предприятий. Конкурентная среда будет усиливаться по мере ускорения инноваций, формируя будущее ИИ-инфраструктуры на многие годы вперед.

Географические горячие точки и региональные рыночныеInsights

Среда аппаратного ускорения ИИ стремительно развивается, и архитектура Blackwell от NVIDIA является важной вехой и задает тон будущим разработкам. Поскольку рабочие нагрузки ИИ становятся всё более сложными, спрос на высокопроизводительные, энергоэффективные ускорители стремительно растет в ключевых географических горячих точках, в основном в Северной Америке, Азиатско-Тихоокеанском регионе и Европе.

Северная Америка остается эпицентром инноваций в области аппаратного обеспечения ИИ, чему способствуют крупные облачные сервисные провайдеры и гипермасштаберы. GPU Blackwell от NVIDIA, объявленные в марте 2024 года, обещают до 20 петофлопс производительности FP4 и 25-кратное улучшение энергоэффективности для крупных языковых моделей по сравнению с предыдущими поколениями (NVIDIA). Ожидается, что рынок США сохранит свои позиции, а затраты на аппаратное обеспечение ИИ вырастут до 30 миллиардов долларов к 2026 году (IDC).

Азиатско-Тихоокеанский регион становится критически важным регионом роста, благодаря активным инвестициям в инфраструктуру ИИ со стороны Китая, Южной Кореи и Сингапура. Китайские технологические гиганты, такие как Alibaba и Baidu, быстро развертывают ускорители следующего поколения, чтобы поддержать генеративный ИИ и облачные услуги. Ожидается, что рынок аппаратного обеспечения ИИ в этом регионе вырастет с CAGR 28% к 2028 году, опережая мировые средние темпы роста (Mordor Intelligence).

Европа также усиливает усилия, при этом Европейский Союз инвестирует более 1 миллиарда евро в ИИ и суперкомпьютинг. Региональные игроки сосредотачиваются на суверенной инфраструктуре ИИ, интегрируя Blackwell и другие усовершенствованные ускорители в национальные центры обработки данных и научные учреждения (European Commission).

• Развивающиеся рынки: Ближний Восток и Индия инвестируют в центры обработки данных с готовностью к ИИ, стремясь стать региональными центрами ИИ. Например, 100 миллиардов долларов инвестиций Саудовской Аравии в цифровую инфраструктуру включает значительные ассигнования на аппаратное обеспечение ИИ (Reuters).
• За пределами Blackwell: В будущем ожидается усиление конкуренции со стороны индивидуального кремния (например, TPU от Google, Trainium от Amazon) и стартапов, разрабатывающих чипы, специализированные для ИИ. Ожидается, что глобальный рынок ускорителей ИИ превысит 70 миллиардов долларов к 2030 году (Grand View Research).

В заключение, в то время как Blackwell задает новую планку, гонка по аппаратному ускорению ИИ является глобальной, и региональные стратегии и инвестиции формируют следующую волну инноваций и рыночного лидерства.

Предвидение эволюции аппаратного ускорения ИИ

Среда аппаратного ускорения ИИ претерпевает стремительную трансформацию, и архитектура Blackwell от NVIDIA представляет собой важную веху и задает тон будущим инновациям. Объявленная в марте 2024 года, платформа GPU Blackwell разработана для обеспечения до 20 петофлопс производительности ИИ на чип, что позволяет обучать и выводить триллионные модели параметров (NVIDIA Blackwell). Эта архитектура вводит новые функции, такие как второй этап трансформеров, усовершенствованные интерконнекты NVLink и улучшенную безопасность, все это создано для удовлетворения возрастающих требований генеративного ИИ и больших языковых моделей.

Дебют Blackwell заключается не только в сырой производительности; он также решает проблему энергоэффективности, что становится критическим вопросом по мере масштабирования рабочих нагрузок ИИ. NVIDIA утверждает, что Blackwell обеспечивает до 25 раз лучшую энергоэффективность по сравнению с предыдущими поколениями, что является важным фактором для гипермасштабных центров обработки данных (Data Center Dynamics). Модульный дизайн платформы, поддерживающий конфигурации мульти-GPU, открывает путь для еще больших и более сложных ИИ-систем.

Смотрим за пределы Blackwell, рынок аппаратного ускорения ИИ готов к дальнейшему разрушению. Дорожная карта NVIDIA намекает на архитектуру Rubin, ожидаемую примерно в 2025 году, которая, скорее всего, будет стремиться к расширению границ пропускной способности памяти, скоростей соединений и оптимизации, специфических для ИИ (Tom's Hardware). Тем временем такие конкуренты, как AMD и Intel, развивают собственные ускорители ИИ, с серией Instinct MI300 от AMD и Gaudi 3 от Intel, ориентированными на аналогичные высокопроизводительные рабочие нагрузки ИИ (AnandTech, Intel Newsroom).

• Специализированные чипы ИИ: Компании, такие как Google (TPU v5) и стартапы, такие как Cerebras и Graphcore, разрабатывают специализированные ускорители, сосредотачиваясь на эффективности и масштабируемости для обучения и вывода ИИ (Google Cloud).
• Новые технологии: Исследования в области фотонных вычислений, нейроморфных чипов и 3D-накопления обещают дальнейшие улучшения в производительности и эффективности (IEEE Spectrum).
• Ускорение ИИ на краю: Поскольку ИИ перемещается на край, новое оборудование, такое как NVIDIA Jetson Orin и AI-процессоры Qualcomm, обеспечивает возможность вывода в реальном времени в компактном и энергоэффективном пакете (NVIDIA Jetson).

В заключение, Blackwell представляет собой важный шаг в аппаратном ускорении ИИ, но темп инноваций предполагает, что еще более трансформационные архитектуры уже на горизонте. Следующее поколение аппаратного обеспечения ИИ будет определяться большей специализированностью, энергоэффективностью и способностью поддерживать все более крупные и сложные модели ИИ.

Барьерные риски и возникающие возможности

Среда аппаратного ускорения ИИ стремительно развивается, и архитектура Blackwell от NVIDIA является важной вехой. Однако путь вперед определяется сложным взаимодействием барьеров, рисков и возникающих возможностей, которые будут определять следующее поколение аппаратного обеспечения ИИ.

• Барьеры:
  • Ограничения цепочки поставок: Глобальная цепочка поставок полупроводников остается под давлением, с высоким спросом на передовые узлы (такие как 3 нм и 5 нм от TSMC). Этот узкий проход может задержать развертывание ускорителей следующего поколения, включая те, которые выходят за пределы Blackwell (Reuters).
  • Проблемы с питанием и охлаждением: По мере того, как ускорители ИИ становятся более мощными, их потребление энергии и выделяемое тепло увеличиваются. Центры обработки данных испытывают трудности с тем, чтобы успевать за ними, и инфраструктура питания и охлаждения становится ограничивающим фактором (Data Center Dynamics).
  • Фрагментация программной экосистемы: Процветание нового оборудования (от NVIDIA, AMD, Intel и стартапов) рискует фрагментировать программную экосистему ИИ, что делает труднее для разработчиков оптимизировать модели на различных платформах (SemiWiki).
• Риски:
  • Геополитические напряженности: Экспортные контроль и торговые споры, особенно между США и Китаем, угрожают нарушению глобального потока продвинутых чипов ИИ и производственного оборудования (Financial Times).
  • Рынок насыщения: Поскольку многие игроки входят на рынок аппаратного обеспечения ИИ, существует риск избытка или коммодификации, что может сжать маржу и замедлить инновации (Forbes).
• Возникающие возможности:
  • Специализированные ускорители: Повышается спрос на специализированное оборудование (например, для вывода LLM, edge AI или роботостроения), что открывает возможности для стартапов и устоявшихся игроков инновировать за пределами универсальных GPU (The Next Platform).
  • Дизайн аппаратного обеспечения, управляемый ИИ: ИИ все чаще используется для оптимизации раскладок и архитектур чипов, что может ускорить темпы инноваций и повышения эффективности (IEEE Spectrum).
  • Открытые инициативы в области аппаратного обеспечения: Проекты вроде RISC-V становятся все более популярными, обещая более открытые и настраиваемые экосистемы аппаратного обеспечения ИИ (The Register).

По мере того как отрасль переходит за пределы Blackwell, успех будет зависеть от маневрирования между этими барьерами и рисками, одновременно используя новые возможности для инноваций и дифференциации в аппаратном ускорении ИИ.

Источники и ссылки

• Blackwell и далее: Будущее аппаратного ускорения ИИ
• NVIDIA Blackwell
• SemiAnalysis
• Forbes
• Tom's Hardware
• The Next Platform
• IEEE Spectrum
• Google Cloud
• AWS Trainium
• CNBC
• IDC
• Mordor Intelligence
• European Commission
• Grand View Research
• NVIDIA Jetson
• SemiWiki
• Financial Times