Blackwell in Zgodnje: Usmerjanje naslednje valovne pospešitve strojnega dela AI

• Pospešitev strojnega dela AI: Tržno okolje in ključni dejavniki
• Preboji in premiki v tehnologijah strojnega dela AI
• Ključni igralci in strateški premiki v pospeševanju AI
• Napovedana širitev in prihodkovne priložnosti
• Geografska središča in regionalni vpogledi v trg
• Pričakovanje razvoja pospeševanja strojnega dela AI
• Oviranje, tveganja in pojavne priložnosti
• Viri in reference

“NVIDIA-ov Blackwell je najnovejša arhitektura GPU podjetja, ki je nasledila arhitekturi Hopper (H100) iz leta 2022 in Ampere (A100) iz leta 2020 nvidianews.nvidia.com cudocompute.com.” (vir)

Pospešitev strojnega dela AI: Tržno okolje in ključni dejavniki

Trg pospeševanja strojnega dela AI se hitro razvija, pri čemer arhitektura NVIDIA Blackwell predstavlja pomembno prelomnico in postavlja temelje za prihodnje inovacije. Napovedan marca 2024, je platforma Blackwell GPU zasnovana za zagotavljanje brezprecedenčne zmogljivosti za generativni AI in velike jezikovne modele, s kar do 20 petaflopov FP4 zmogljivosti AI ter integracijo več kot 208 milijard transistorjev (NVIDIA). Ta skok v računalniški moči je ključen, saj podjetja in raziskovalne institucije zahtevajo vedno večjo učinkovitost in razširljivost za delovne obremenitve AI.

Uvedba Blackwell se pričakuje, da bo pospešila sprejemanje AI v različnih industrijah, pri čemer hiperskalci, kot so Microsoft, Google in Amazon, že načrtujejo uvedbo (Reuters). Podpora arhitekture za napredno pasovno širino pomnilnika, energijsko učinkovitost in razširljivost več GPU-jev odpravlja ključne zožitve pri usposabljanju in sklepanju za velike AI modele. Po podatkih Gartnerja naj bi globalni trg AI strojne opreme dosegel 200 milijard dolarjev do leta 2027, kar je posledica povpraševanja po visokozmogljivih pospeševalnikih, kot je Blackwell.

Gledano onkraj Blackwell, bodo prihodnost pospeševanja strojnega dela AI oblikovali številni ključni dejavniki:

• Specializirane arhitekture: Podjetja razvijajo pospeševalnike specifičnih področij, kot sta Google-ov TPU v5 in AMD-jev MI300X, da optimizirajo za edinstvene delovne obremenitve AI (AnandTech).
• Čiplet in heterogena integracija: Modularne zasnove čipletov, kot jih vidimo v Blackwell, omogočajo prilagodljivo skaliranje in integracijo različnih procesnih enot, kar izboljšuje zmogljivost in donosnost (SemiAnalysis).
• Energijska učinkovitost: Ko rastejo modeli AI, postaja poraba energije ključna skrb. Inovacije v nizkoenergijski zasnovi in naprednem hlajenju so nujne za trajnostno infrastrukturo AI (Data Center Dynamics).
• Pospeševanje AI na robu: Razširitev AI na robu spodbuja povpraševanje po kompaktnostih, učinkovitih pospeševalnikih, sposobnih za realnočasovno sklepanja v mobilnih napravah in IoT (Forbes).

V povzetku, Blackwell predstavlja ključni korak v pospeševanju strojnega dela AI, vendar je trg pripravljen na nadaljnjo preobrazbo, saj se pojavljajo nove arhitekture, strategije integracije in izboljšanje učinkovitosti. Nasljednja generacija strojne opreme AI bo opredeljena z njeno sposobnostjo, da zadostuje naraščajočim zahtevam aplikacij AI, hkrati pa uravnava moč, razširljivost in trajnost.

Preboji in premiki v tehnologijah strojnega dela AI

Trg pospeševanja strojnega dela AI doživlja hitro preobrazbo, pri čemer arhitektura NVIDIA Blackwell predstavlja pomemben napredek in postavlja temelje za prihodnje inovacije. Napovedan marca 2024, je platforma Blackwell GPU zasnovana za pogon naslednje generacije generativnega AI, s kar do 20 petaflopov zmogljivosti FP4 in 208 milijardami transistorjev, kar jo dela najmočnejši AI čip na svetu do danes (NVIDIA Blackwell).

Arhitektura Blackwell uvaja več prebojev, vključno z novim sistemom NVLink Switch, ki omogoča, da do 576 GPU-jev deluje skupaj kot en unikaten pospeševalnik. To omogoča brezprecedenčno razširljivost pri usposabljanju velikih jezikovnih modelov in generativnih AI delovnih obremenitev. Platforma ima tudi tehnologijo Transformer Engine druge generacije, ki optimizira zmogljivost za modele, ki temeljijo na transformatorjih, ter napredne varnostne funkcije, kot je zaupen računalnik (AnandTech).

Onkraj Blackwell, prihodnost pospeševanja strojnega dela AI oblikujejo številni ključni trendi:

• Specializirani pospeševalniki AI: Podjetja, kot so Google (TPU v5p), AMD (MI300X) in Intel (Gaudi3), razvijajo čipe specifičnih področij, ki ponujajo prilagojeno zmogljivost za sklepanja in usposabljanje AI, kar izziva prevlado NVIDIA (Tom's Hardware).
• Čiplet arhitekture: Modularne zasnove čipletov, kot jih vidimo pri Blackwell in AMD-jevem MI300X, omogočajo večjo prilagodljivost, donos in razširljivost, kar proizvajalcem omogoča mešanje in ujemanje komponent za optimalno zmogljivost in ceno (The Next Platform).
• Energijska učinkovitost: Ko modeli AI rastejo, narašča tudi njihova poraba energije. Blackwell trdi, da ima do 25-krat boljšo energijsko učinkovitost pri sklepanju LLM v primerjavi s prejšnjo generacijo, kar je ključni dejavnik, saj podatkovni centri poskušajo obvladovati stroške električne energije in hlajenja (Data Center Dynamics).
• Integracija fotonike: Raziskave in zgodnji izdelki raziskujejo fotonske povezave, da bi premagali ozka grla pasovne širine in zakasnitve, kar obeta še hitrejše premikanje podatkov med čipi v prihodnjih AI sistemih (IEEE Spectrum).

V povzetku, Blackwell predstavlja prelomno točko v strojni opremi AI, vendar dirka za pospeševanjem še zdaleč ni končana. Prihodnja leta bodo prinesla močno konkurenco, nove arhitekture in motene tehnologije, ki bodo še dodatno redefinirale meje zmogljivosti in učinkovitosti AI.

Ključni igralci in strateški premiki v pospeševanju AI

Trg pospeševanja strojnega dela AI se hitro razvija, pri čemer arhitektura NVIDIA Blackwell predstavlja pomembno prelomnico in postavlja temelje za prihodnje inovacije. Napovedan marca 2024, je platforma Blackwell GPU zasnovana za zagotavljanje brezprecedenčne zmogljivosti za generativni AI in velike jezikovne modele, s kar do 20 petaflopsov FP4 zmogljivosti AI in novim sistemom NVLink Switch, ki omogoča obsežne GPU gruče (NVIDIA Blackwell). Ta skok v zmogljivosti je ključen, saj podjetja in raziskovalne institucije zahtevajo vedno večjo računalniško moč za usposabljanje in uvajanje naprednih modelov AI.

Onkraj Blackwell, konkurenčno okolje se zaostruje. AMD napreduje s serijo pospeševalnikov MI300, ki izkoriščajo napredne zasnove čipletov in pomnilnika z visoko pasovno širino, da izzovejo prevlado NVIDIA. MI300X je na primer optimiziran za veliko razsežnost AI sklepanja in usposabljanja, ponuja do 192 GB HBM3 pomnilnika in cilja na hiperskalne podatkovne centre (AMD Instinct MI300X). Hkrati Intel napreduje s svojimi AI pospeševalniki Gaudi3, obljublja izboljšano zmogljivost na porabljeno moč in stroškovno učinkovitost za velike delovne obremenitve AI (Intel Gaudi3).

Strateški premiki niso omejeni le na tradicionalne proizvajalce čipov. Cloud storitveni ponudniki, kot so Google, Amazon in Microsoft, močno vlagajo v prilagojeno silicijevo tehnologijo. Google-ov TPU v5p je na primer prilagojen za veliko razsežno usposabljanje AI in sklepanja, ponujajoč 4-kratno zmogljivost v primerjavi s svojo predhodnico (Google Cloud TPU v5p). Amazoni çipi Trainium in Inferentia so zasnovani za optimizacijo stroškov tako usposabljanja kot sklepanja za stranke AWS (AWS Trainium).

Gledano naprej, prihodnost pospeševanja strojnega dela AI bo oblikovana z inovacijami v arhitekturi čipov, povezavah in programsko opremo. Pojav odprtih standardov, kot je MLCommons, in naraščajoče sprejemanje heterogenega računalništva – združevanje CPU-jev, GPU-jev in specializiranih pospeševalnikov – bo še naprej spodbujalo dobičke zmogljivosti in democratiziralo dostop do najsodobnejših zmogljivosti AI (MLCommons). Ko modeli AI postajajo vse bolj kompleksni in obsežni, se bo dirka za dostavljanje hitrejših, učinkovitejših in prilagodljivih rešitev strojne opreme še okrepila, pri čemer bo Blackwell služil kot katalizator za naslednjo valovno inovacijo.

Napovedana širitev in prihodkovne priložnosti

Uvedba NVIDIA-ove arhitekture Blackwell v letu 2024 predstavlja pomembno točko v pospeševanju strojnega dela AI, ki postavlja temelje za brezprecedenčno rast in inovacije v sektorju. Blackwell GPU-ji, zasnovani za generativni AI in velike jezikovne modele, obljubljajo do 25-krat boljšo energetsko učinkovitost in 30-krat hitrejšo zmogljivost sklepanja v primerjavi s svojimi predhodniki (NVIDIA). Ta skok naj bi spodbudil novo valovanje sprejemanja AI v številnih industrijah, od oblakovne računalništva do avtonomnih vozil in zdravstvenih storitev.

Tržni analitiki napovedujejo, da se bo globalni trg AI strojne opreme hitro širili, kar je posledica povpraševanja po visokozmogljivih pospeševalnikih, kot je Blackwell. Po podatkih Gartnerja naj bi se prihodki globalnih AI čipov do leta 2024 dvignili na 71 milijard dolarjev, kar je povečanje s 53,7 milijard dolarjev v letu 2023 – 32% letna rast. Prevladovanje NVIDIA na trgu GPU vrstniških podatkovnih centrov, kjer trenutno drži več kot 80% tržni delež, jo postavlja v idealen položaj, da zajame pomemben delež te rasti (CNBC).

Gledano onkraj Blackwell, trg pospeševanja strojnega dela AI je pripravljen na nadaljnje motnje. NVIDIA je že napovedala svoj načrt za arhitekture naslednje generacije, kot je Rubin, ki se pričakuje leta 2025, kar bo verjetno potisnilo meje zmogljivosti in učinkovitosti še naprej (Tom’s Hardware). Hkrati konkurenti, kot so AMD in Intel, pospešujejo razvoj svojih AI čipov, hiperskalci, kot so Google in Amazon, pa vlagajo v prilagojen silicij, da bi zmanjšali odvisnost od tretjih dobaviteljev (Reuters).

• Cloud storitveni ponudniki: Prehod na storitve v oblaku, ki jih poganja AI, naj bi spodbudil več milijard dolarjev naložb v infrastrukturo podatkovnih centrov, s Blackwellom in njegovimi nasledniki v jedru.
• Sprejemanje AI v podjetjih: Sektorji, kot so finance, proizvodnja in zdravstvene storitve, naj bi povečali porabo za AI strojno opremo, da bi omogočili analitiko v realnem času in avtomatizacijo.
• Edge AI: Ko se delovne obremenitve AI bližajo robu, bo povpraševanje po energijsko učinkovitih, visokozmogljivih pospeševalnikih odprlo nove prihodkovne tokove v IoT, robotiki in pametnih napravah.

V povzetku, debut Blackwell signalizira novo dobo pospeševanja strojnega dela AI, z robustnimi prihodkovnimi priložnostmi za proizvajalce čipov, ponudnike oblakov in podjetja. Konkurenca se bo zaostrila, saj se inovacije pospešujejo, kar bo oblikovalo prihodnost infrastrukture AI za vrsto let naprej.

Geografska središča in regionalni vpogledi v trg

Trg pospeševanja strojnega dela AI se hitro razvija, pri čemer arhitektura NVIDIA Blackwell predstavlja pomembno prelomnico in postavlja temelje za prihodnje razvoj. Ko delovne obremenitve AI postajajo vse bolj kompleksne, povpraševanje po visokozmogljivih, energijsko učinkovitih pospeševalnikih narašča v ključnih geografskih središčih, zlasti v Severni Ameriki, Azijsko-pacifiški regiji in Evropi.

Severna Amerika ostaja središče inovacij s področja strojne opreme AI, kar narekujejo veliki ponudniki oblakov in hiperskalci. NVIDIA-ovi Blackwell GPU-ji, napovedani marca 2024, obljubljajo do 20 petaflopsov zmogljivosti FP4 in 25-kratno izboljšanje energijske učinkovitosti za velike jezikovne modele v primerjavi s prejšnjimi generacijami (NVIDIA). Ameriški trg naj bi ohranil svojo prevladujočo vlogo, s porabo za strojno opremo AI, ki naj bi do leta 2026 dosegla 30 milijard dolarjev (IDC).

Azijsko-pacifiška regija se pojavlja kot ključna regija rasti, ki jo spodbujajo agresivne naložbe v AI infrastrukturo s strani Kitajske, Južne Koreje in Singapurja. Kitajski tehnološki velikani, kot sta Alibaba in Baidu, hitro uvajajo pospeševalnike naslednje generacije, da bi podprli generativni AI in oblačne storitve. Trg strojne opreme AI v tej regiji naj bi rasel s CAGR 28% do leta 2028, kar presega globalna povprečja (Mordor Intelligence).

Evropa prav tako povečuje svoja prizadevanja, pri čemer Evropska unija vlaga več kot 1 milijardo evrov v AI in superračunalniške pobude. Regionalni igralci se osredotočajo na suvereno AI infrastrukturo, pri čemer se Blackwell in drugi napredni pospeševalniki integrirajo v nacionalne podatkovne centre in raziskovalne ustanove (Evropska komisija).

• Pojavne trge: Bližnji vzhod in Indija vlagajo v podatkovne centre, prilagojene AI, z namenom, da postanejo regionalna središča AI. Na primer, 100 milijard dolarjev vlaganja Savdske Arabije v digitalno infrastrukturo vključuje znatne dodelitve za strojno opremo AI (Reuters).
• Onkraj Blackwell: Prihodnost bo prinesla povečano konkurenco s prilagojenim silicijem (npr. Google-ov TPU, Amazonov Trainium) in zagonskimi podjetji, ki uvajajo inovacije na področju čipov specifičnih za AI. Globalni trg pospeševalnikov AI naj bi do leta 2030 presegel 70 milijard dolarjev (Grand View Research).

V povzetku, medtem ko Blackwell postavlja nov mejnik, je dirka za pospeševanje strojnega dela AI globalna, z regionalnimi strategijami in naložbami, ki oblikujejo naslednjo valovno inovacijo in vodstvo na trgu.

Pričakovanje razvoja pospeševanja strojnega dela AI

Trg pospeševanja strojnega dela AI doživlja hitro preobrazbo, pri čemer arhitektura NVIDIA Blackwell predstavlja pomembno prelomnico in postavlja temelje za prihodnje inovacije. Napovedan marca 2024, je platforma Blackwell GPU zasnovana za zagotavljanje do 20 petaflopsov AI zmogljivosti na čip, kar omogoča usposabljanje in sklepanja za modele s trilijon parametrov (NVIDIA Blackwell). Ta arhitektura uvaja nove funkcije, kot so Transformer Engine druge generacije, napredne NVLink povezave in izboljšana varnost, vse prilagojeno za zadovoljevanje naraščajočih zahtev generativnega AI in velikih jezikovnih modelov.

Debut Blackwell ni le o surovi zmogljivosti; prav tako obravnava energijsko učinkovitost, kar je ključna skrb, saj se delovne obremenitve AI povečuje. NVIDIA trdi, da ima do 25-krat boljšo energijsko učinkovitost v primerjavi s prejšnjimi generacijami, kar je ključni dejavnik za hiperskalne podatkovne centre (Data Center Dynamics). Modularna zasnova platforme, ki omogoča več GPU konfiguracij, odpira pot za še večje in kompleksnejše AI sisteme.

Gledano onkraj Blackwell, je trg pospeševanja strojnega dela AI pripravljen na nadaljnje motenje. NVIDIA-ov načrt nakazuje na arhitekturo Rubin, ki se pričakuje okoli leta 2025, kar bo najverjetneje pognalo meje pasovne širine pomnilnika, hitrosti povezav in optimizacij specifičnih za AI (Tom's Hardware). Hkrati konkurenti, kot sta AMD in Intel, napredujejo s svojimi AI pospeševalniki, pri čemer serija AMD Instinct MI300 in Intel Gaudi 3 ciljata na podobne visoke zmogljivosti AI (AnandTech, Intel Newsroom).

• Specializirani AI čipi: Podjetja, kot so Google (TPU v5) in zagonska podjetja, kot sta Cerebras in Graphcore, razvijajo pospeševalnike specifičnih področij, ki se osredotočajo na učinkovitost in razširljivost za usposabljanje in sklepanja AI (Google Cloud).
• Pojavne tehnologije: Raziskave na področju fotonskega računalništva, neuromorfnih čipov in 3D kompozitnih čipov obljubljajo nadaljnje napredke v zmogljivosti in učinkovitosti (IEEE Spectrum).
• Pospeševanje AI na robu: Ko AI prehaja na rob, nove strojne opreme, kot so NVIDIA Jetson Orin in Qualcommovi AI procesorji, omogočajo realnočasovne sklepe v kompaktnih, energijsko učinkovitih paketih (NVIDIA Jetson).

V povzetku, Blackwell predstavlja ključni korak v pospeševanju strojnega dela AI, toda hitrost inovacij nakazuje, da so na obzorju še bolj preobrazbene arhitekture. Naslednja generacija strojne opreme AI bo opredeljena z večjo specializacijo, energijsko učinkovitostjo in sposobnostjo podpiranja vedno večjih in kompleksnejših modelov AI.

Oviranje, tveganja in pojavne priložnosti

Trg pospeševanja strojnega dela AI se hitro razvija, pri čemer arhitektura NVIDIA Blackwell predstavlja pomembno prelomnico. Vendar pa bo pot naprej oblikovana s kompleksnim prepletom ovir, tveganj in pojavnih priložnosti, ki bodo opredelile naslednjo generacijo strojne opreme AI.

• Oviranje:
  • Omejitve dobavne verige: Globalna dobavna veriga polprevodnikov ostaja pod pritiskom, saj so napredni vozli (kot so TSMC-jev 3nm in 5nm) v visokem povpraševanju. To ozko grlo lahko upočasni uvedbo pospeševalnikov naslednje generacije, vključno s tistimi, ki presegajo Blackwell (Reuters).
  • Izzivi s power in hlajenjem: Ko AI pospeševalniki postajajo močnejši, narašča njihova poraba energije in toplota. Podatkovni centri se borijo, da bi obvladali, saj postaja infrastruktura za energijo in hlajenje omejitveni dejavnik (Data Center Dynamics).
  • Fragmentacija programske opreme: Razširitev nove strojne opreme (od NVIDIA, AMD, Intel in zagonskih podjetij) ogroža fragmentacijo ekosistema programske opreme AI, kar otežuje razvijalcem optimizacijo modelov preko platform (SemiWiki).
• Tveganja:
  • Geopolitične napetosti: Izvoz nadzorov in trgovinske spore, zlasti med ZDA in Kitajsko, ogrožajo globalni pretok naprednih AI čipov in opreme za proizvodnjo (Financial Times).
  • Saturacija trga: Z mnogimi igralci, ki vstopajo na trg strojne opreme AI, obstaja tveganje prezasičenja ali komoditizacije, kar bi lahko stisnilo marže in upočasnilo inovacije (Forbes).
• Pojavne priložnosti:
  • Specializirani pospeševalniki: Povpraševanje narašča po strojni opremi specifičnih področij (npr. za LLM sklepanja, AI na robu ali robotiko), kar odpira vrata za zagonska podjetja in uveljavljene igralce za inovacije mimo splošnih GPU-jev (The Next Platform).
  • AI-podprta zasnova strojne opreme: AI se vse bolj uporablja za optimizacijo postavitev in arhitektur čipov, kar bi lahko pospešilo hitrost inovacij in učinkovitosti (IEEE Spectrum).
  • Odprti projekti strojne opreme: Projekti, kot je RISC-V, pridobivajo na pomembnosti in obljubljajo bolj odprte in prilagodljive ekosisteme strojne opreme AI (The Register).

Ko industrija preide onkraj Blackwell, bo uspeh odvisen od navigacije teh ovir in tveganj, hkrati pa izkoriščanja novih priložnosti za inovacije in diferenciranje v pospeševanju strojnega dela AI.

Viri in reference

• Blackwell in Zgodnje: Prihodnost pospeševanja strojnega dela AI
• NVIDIA Blackwell
• SemiAnalysis
• Forbes
• Tom's Hardware
• The Next Platform
• IEEE Spectrum
• Google Cloud
• AWS Trainium
• CNBC
• IDC
• Mordor Intelligence
• Evropska komisija
• Grand View Research
• NVIDIA Jetson
• SemiWiki
• Financial Times