Blackwell i dalje: Kretanje prema sledećem talasu ubrzanja AI hardware-a

• Ubrzanje AI hardware-a: Tržišna scena i ključni pokretači
• Prekretnice i promene u tehnologijama AI hardware-a
• Ključni akteri i strateški potezi u ubrzanju AI-a
• Projicirani rast i prilike za prihod
• Geografske tačke i uvidi u regionalna tržišta
• Očekujući evoluciju ubrzanja AI hardware-a
• Prepreke, rizici i nove prilike
• Izvori i reference

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

Ubrzanje AI hardware-a: Tržišna scena i ključni pokretači

Scena ubrzanja AI hardware-a se rapidno razvija, a NVIDIA-ina Blackwell arhitektura označava značajnu prekretnicu i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u martu 2024. godine, Blackwell GPU platforma je dizajnirana da pruži bezprecedentne performanse za generativni AI i velike jezičke modele, sa do 20 petaflopa FP4 AI performansi i integrisanih više od 208 milijardi tranzistora (NVIDIA). Ovaj skok u računarskoj snazi je kritičan, jer preduzeća i istraživačke institucije zahtevaju sve veću efikasnost i skalabilnost za AI radne obaveze.

Uvođenje Blackwella se očekuje da će ubrzati usvajanje AI-a u različitim industrijama, dok hyperscaleri kao što su Microsoft, Google i Amazon već planiraju implementacije (Reuters). Podrška arhitekture za naprednu memorijsku propusnost, energetsku efikasnost i multi-GPU skalabilnost adresira ključne uska grla u obuci i inferenciji za velike AI modele. Prema Gartneru, globalno tržište AI hardware-a se očekuje da dostigne 200 milijardi dolara do 2027. godine, podstaknuto potražnjom za visokoperformantnim akceleratorima poput Blackwella.

Gledajući dalje od Blackwella, budućnost ubrzanja AI hardware-a biće oblikovana nekoliko ključnih faktora:

• Specijalizovane arhitekture: Kompanije razvijaju akceleratore specifične za domen, kao što su Google-ov TPU v5 i AMD-ov MI300X, kako bi optimizovale jedinstvene AI radne obaveze (AnandTech).
• Čiplet i heterogene integracije: Modularni dizajni čipleta, kao što se vidi u Blackwell-u, omogućavaju fleksibilno skaliranje i integraciju različitih procesorskih jedinica, poboljšavajući performanse i prinos (SemiAnalysis).
• Energetska efikasnost: Kako AI modeli rastu, potrošnja energije postaje kritična briga. Inovacije u dizajnu sa niskom potrošnjom energije i naprednom hlađenju su bitni za održivu AI infrastrukturu (Data Center Dynamics).
• Edge AI akceleracija: Pojava AI na ivici pokreće potražnju za kompaktnim, efikasnim akceleratorima sposobnim za real-time inferenciju u IoT i mobilnim uređajima (Forbes).

Ukratko, Blackwell predstavlja ključni korak u ubrzanju AI hardware-a, ali tržište je spremno za dalju transformaciju kako nove arhitekture, strategije integracije i poboljšanja efikasnosti dolaze na videlo. Sledeća generacija AI hardware-a biće definisana sposobnošću da zadovolji rastuće zahteve AI aplikacija, dok balansira performanse, skalabilnost i održivost.

Prekretnice i promene u tehnologijama AI hardware-a

Scena ubrzanja AI hardware-a je u brzom transformisanju, a NVIDIA-ina Blackwell arhitektura označava značajan napredak i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u martu 2024. godine, Blackwell GPU platforma je projektovana da podrži sledeću generaciju generativnog AI, sa do 20 petaflopa FP4 performansi i 208 milijardi tranzistora, čineći je najmoćnijim AI čipom na svetu do sada (NVIDIA Blackwell).

Blackwell-ova arhitektura uvodi nekoliko prekretnica, uključujući novi NVLink Switch sistem koji omogućava da do 576 GPU-a radi zajedno kao jedan, jedinstveni akcelerator. Ovo omogućava bezprecedentnu skalabilnost u obuci velikih jezičkih modela i generativnih AI radnih obaveza. Platforma takođe sadrži tehnologiju drugog generacije Transformer Engine, koja optimizuje performanse za modele zasnovane na transformatorima, i napredne sigurnosne karakteristike poput poverljivog računanja (AnandTech).

Prema Blackwell-u, budućnost ubrzanja AI hardware-a oblikovaće nekoliko ključnih trendova:

• Specijalizovani AI akceleratori: Kompanije poput Google-a (TPU v5p), AMD-a (MI300X) i Intela (Gaudi3) razvijaju čipove specifične za domen koji nude prilagođene performanse za AI inferenciju i obuku, izazivajući NVIDIA-inu dominaciju (Tom's Hardware).
• Čiplet arhitekture: Modularni dizajni čipleta, kao što se vidi u Blackwell-u i AMD-ovom MI300X, omogućavaju veću fleksibilnost, prinos i skalabilnost, omogućavajući producentima da kombinuju i usklađuju komponente radi optimalnih performansi i troškova (The Next Platform).
• Energetska efikasnost: Kako AI modeli rastu, tako raste i njihova potrošnja energije. Blackwell tvrdi da pruža do 25x bolju energetsku efikasnost za inferenciju LLM-a u poređenju sa svojim prethodnikom, što je kritični faktor kako data centri nastoje da upravljaju troškovima energije i hlađenja (Data Center Dynamics).
• Integracija fotonike: Istraživanje i rani proizvodi istražuju fotonske međuspojnike kako bi prevazišli uska grla u propusnosti i kašnjenju, obećavajući još brže kretanje podataka između čipova u budućim AI sistemima (IEEE Spectrum).

Ukratko, Blackwell predstavlja ključni trenutak u AI hardware-u, ali trka za ubrzanjem nije ni blizu završetka. Predstojeće godine će doneti žestoku konkurenciju, nove arhitekture i disruptivne tehnologije koje će dalje redefinisati granice performansi i efikasnosti AI-a.

Ključni akteri i strateški potezi u ubrzanju AI-a

Scena ubrzanja AI hardware-a se rapidno razvija, a NVIDIA-ina Blackwell arhitektura označava značajnu prekretnicu i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u martu 2024. godine, Blackwell GPU platforma je dizajnirana da pruži bezprecedentne performanse za generativni AI i velike jezičke modele, sa do 20 petaflopa FP4 AI performansi i novim NVLink Switch sistemom koji omogućava velike GPU klastere (NVIDIA Blackwell). Ovaj skok u kapacitetu je kritičan jer preduzeća i istraživačke institucije zahtevaju sve veću računarsku snagu za obuku i implementaciju naprednih AI modela.

Dalje od Blackwella, konkurentska scena se intenzivira. AMD napreduje sa svojom serijom MI300 akceleratora, koja koristi napredne dizajne čipleta i memoriju visoke propusnosti kako bi izazvala NVIDIA-inu dominaciju. Na primer, MI300X je optimizovan za velike AI inferencije i obuke, nudeći do 192GB HBM3 memorije i ciljajući hyperscale data centre (AMD Instinct MI300X). U međuvremenu, Intel napreduje sa svojim Gaudi3 AI akceleratorima, obećavajući poboljšane performanse po vatu i efikasnost troškova za velike AI radne obaveze (Intel Gaudi3).

Strateški potezi nisu ograničeni samo na tradicionalne proizvođače čipova. Davatelji cloud usluga poput Google-a, Amazona i Microsoft-a intenzivno ulažu u prilagođeni silikon. Google-ov TPU v5p, na primer, je prilagođen za obuku i inferenciju velikih razmera u AI-u, nudeći 4x bolje performanse od svog prethodnika (Google Cloud TPU v5p). Amazon-ovi Trainium i Inferentia čipovi su dizajnirani kako bi optimizovali troškove obuke i inferencije za AWS klijente (AWS Trainium).

Gledajući unapred, budućnost ubrzanja AI hardware-a će biti oblikovana inovacijama u arhitekturi čipova, međuspojnicima i softverskim ekosistemima. Uporast otvorenih standarda poput MLCommons i sve veće usvajanje heterogene računarske komponente—kombinacija CPU, GPU i specijalizovanih akceleratora—dodatno će pokrenuti poboljšanja performansi i demokratizovati pristup savremenim AI sposobnostima (MLCommons). Kako AI modeli rastu u kompleksnosti i obimu, trka za bržim, efikasnijim i fleksibilnijim hardverskim rešenjima će se samo intenzivirati, pri čemu Blackwell služi kao katalizator za sledeći talas prekretnica.

Projicirani rast i prilike za prihod

Pokretanje NVIDIA-ine Blackwell arhitekture u 2024. godini označava ključni trenutak u ubrzavanju AI hardware-a, postavljajući temelje za bezprecedentni rast i inovacije u sektoru. Blackwell GPU-ovi, dizajnirani za generativni AI i velike jezičke modele, obećavaju do 25x bolju energetsku efikasnost i 30x bržu performansu inferencije u poređenju sa svojim prethodnicima (NVIDIA). Ovaj skok se očekuje da će pokrenuti novi talas usvajanja AI-a u različitim industrijama, od cloud computing-a do autonomnih vozila i zdravstva.

Analitičari tržišta projiciraju da će globalno tržište AI hardware-a brzo rasti, podstaknuto potražnjom za visokoperformantnim akceleratorima poput Blackwella. Prema Gartneru, globalni prihod od AI čipova se prognozira da će dostići 71 milijardu dolara u 2024. godini, u poređenju sa 53.7 milijardi dolara u 2023. godini—povećanje od 32% u poređenju sa prethodnom godinom. NVIDIA-ina dominacija na tržištu GPU-a za data centre, trenutno drži više od 80% udele, postavlja je da zgrabi značajan deo ovog rasta (CNBC).

Gledajući dalje od Blackwella, scena ubrzanja AI hardware-a je spremna za dalja uzburkanja. NVIDIA je već najavila svoj plan za buduće generacije arhitektura, poput Rubina, koji se očekuje 2025. godine, što će verovatno dodatno pomeriti granice performansi i efikasnosti (Tom’s Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela ubrzavaju sopstveni razvoj AI čipova, a hyperscaleri kao Google i Amazon ulažu u prilagođene silikone kako bi smanjili zavisnost od trećih strana (Reuters).

• Provajderi cloud usluga: Prelazak na AI-pokretane cloud usluge se očekuje da će pokrenuti višemilijardska ulaganja u infrastrukturu data centara, pri čemu su Blackwell i njegovi naslednici u središtu.
• Usvajanje AI u preduzećima: Sektori kao što su finansije, proizvodnja i zdravstvo se očekuje da će povećati svoja ulaganja u AI hardware kako bi omogućili analitiku u realnom vremenu i automatizaciju.
• Edge AI: Kako AI radne obaveze prelaze bliže ivici, potražnja za energetski efikasnim, visokoperformantnim akceleratorima će otvoriti nove izvore prihoda u IoT-u, robotici i pametnim uređajima.

Ukratko, Blackwell-ov debi signalizira novu eru ubrzanja AI hardware-a, sa robustnim prihodnim prilikama za proizvođače čipova, provajdere cloud usluga i preduzeća. Konkurentska scena će se intenzivirati kako se inovacije ubrzavaju, oblikujući budućnost AI infrastrukture u godinama koje dolaze.

Geografske tačke i uvidi u regionalna tržišta

Scena ubrzanja AI hardware-a se brzo razvija, a NVIDIA-ina Blackwell arhitektura označava značajnu prekretnicu i postavlja temelje za buduće razvoj. Kako radne obaveze AI postaju sve složenije, potražnja za visokoperformantnim, energetski efikasnim akceleratorima naglo raste širom ključnih geografskih tačaka, naročito u Severnoj Americi, Azijsko-pacifičkoj regiji i Evropi.

Severna Amerika ostaje epicentar inovacija u AI hardware-u, podstaknut glavnim provajderima cloud usluga i hyperscalerima. NVIDIA-ini Blackwell GPU-ovi, najavljeni u martu 2024. godine, obećavaju do 20 petaflopa FP4 performansi i 25x poboljšanje energetske efikasnosti za velike jezičke modele u poređenju sa prethodnim generacijama (NVIDIA). Američko tržište se očekuje da zadrži svoju dominaciju, sa troškovima za AI hardware koji će dostići 30 milijardi dolara do 2026. godine (IDC).

Azijsko-pacifička regija se sve više razvija kao kritična oblast rasta, podstaknuta agresivnim ulaganjima u AI infrastrukturu od strane Kine, Južne Koreje i Singapura. Kineski tehnički divovi poput Alibabe i Baidu-a brzo implementiraju akceleratore sledeće generacije kako bi podržali generativni AI i cloud usluge. Tržište AI hardware-a u ovoj regiji se očekuje da će rasti po CAGR-u od 28% do 2028. godine, nadmašujući globalne proseke (Mordor Intelligence).

Evropa takođe pojačava napore, sa Evropskom Unijom koja ulaže preko 1 milijardu evra u AI i supercomputing inicijative. Regionalni akteri se fokusiraju na suverenu AI infrastrukturu, pri čemu su Blackwell i drugi napredni akceleratori integrisani u nacionalne data centre i istraživačke institucije (Evropska komisija).

• Emergentna tržišta: Bliski Istok i Indija ulažu u AI-spremne data centre, nastojeći da postanu regionalni AI centri. Na primer, saudijski investicija od 100 milijardi dolara u digitalnu infrastrukturu uključuje značajnije alokacije za AI hardware (Reuters).
• Dalje od Blackwella: Budućnost će videti povećanu konkurenciju od prilagođenog silikona (npr. Google-ov TPU, Amazon-ov Trainium) i startupa koji inoviraju u AI-specifičnim čipovima. Globalno tržište AI akceleratora se očekuje da premaši 70 milijardi dolara do 2030. godine (Grand View Research).

Ukratko, dok Blackwell postavlja novi standard, trka za ubrzanjem AI hardware-a je globalna, sa regionalnim strategijama i ulaganjima koja oblikuju sledeći talas inovacija i tržišne prednosti.

Očekujući evoluciju ubrzanja AI hardware-a

Scena ubrzanja AI hardware-a je u brzom transformisanju, a NVIDIA-ina Blackwell arhitektura označava važnu prekretnicu i postavlja temelje za buduće inovacije. Najavljena u martu 2024. godine, Blackwell GPU platforma je projektovana da pruži do 20 petaflopa AI performansi po čipu, skok koji omogućava obuku i inferenciju za modele sa trilion parametara (~NVIDIA Blackwell). Ova arhitektura uvodi nove karakteristike kao što su Transformer Engine druge generacije, napredni NVLink međuspojnički sistemi, i poboljšana sigurnost, sve prilagođene da zadovolje rastuće zahteve generativnog AI i velikih jezičkih modela.

Debi Blackwella nije samo o sirovoj performansi; takođe se bavi energetskom efikasnošću, što je kritična briga kako se AI radne obaveze skaliraju. NVIDIA tvrdi da ima do 25x bolju energetsku efikasnost u poređenju sa prethodnim generacijama, što je ključni faktor za hyperscale data centre (Data Center Dynamics). Modularni dizajn platforme, koji podržava multi-GPU konfiguracije, otvara put za još veće i složenije AI sisteme.

Gledajući dalje od Blackwella, tržište ubrzanja AI hardware-a se očekuje da će biti dodatno uzburkano. NVIDIA-ina mapa puta ukazuje na arhitekturu Rubin, koja se očekuje oko 2025. godine, što će verovatno dodatno pomeriti granice propusnosti memorije, brzina međuspojnika i AI-specifičnih optimizacija (Tom's Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela unapređuju svoje AI akceleratore, sa AMD-ovim Instinct MI300 serijom i Intel-ovim Gaudi 3, koji cilja slične visokoperformantne AI radne obaveze (AnandTech, Intel Newsroom).

• Specijalizovani AI čipovi: Kompanije poput Google-a (TPU v5) i startapi kao što su Cerebras i Graphcore razvijaju akceleratore specifične za domen, fokusirajući se na efikasnost i skalabilnost za obuku i inferenciju AI-a (Google Cloud).
• Emergentne tehnologije: Istraživanje fotonskog računanja, neuromorfnih čipova i 3D skladištenja čipova obećava dalje skokove u performansama i efikasnosti (IEEE Spectrum).
• Edge AI akceleracija: Kako AI prelazi na ivicu, novi hardver poput NVIDIA Jetson Orin i Qualcomm-ovih AI procesora omogućava real-time inferenciju u kompaktnim, energetski efikasnim paketima (NVIDIA Jetson).

Ukratko, Blackwell predstavlja ključni korak u ubrzavanju AI hardware-a, ali brzina inovacija sugeriše da su na pomolu još transformativnije arhitekture. Sledeća generacija AI hardware-a biće definisana većom specijalizacijom, energetskom efikasnošću i sposobnošću da podrži sve veće i složenije AI modele.

Prepreke, rizici i nove prilike

Scena ubrzanja AI hardware-a se rapidno razvija, a NVIDIA-ina Blackwell arhitektura označava značajnu prekretnicu. Međutim, put napred je oblikovan složenom interakcijom prepreka, rizika i novih prilika koje će definisati sledeću generaciju AI hardware-a.

• Prepreke:
  • Ograničenja lanaca snabdevanja: Globalni lanac snabdevanja poluprovodnika ostaje pod pritiskom, sa visokom potražnjom za naprednim čipovima (kao što su TSMC-ovi 3nm i 5nm). Ovaj usko grlo može odložiti puštanje u rad sledeće generacije akceleratora, uključujući i one nakon Blackwella (Reuters).
  • Problemi sa energijom i hlađenjem: Kako AI akceleratori postaju sve moćniji, njihova potrošnja energije i proizvodnja toplote se povećavaju. Data centri se bore da drže korak, a infrastruktura za energiju i hlađenje postaje ograničavajući faktor (Data Center Dynamics).
  • Fragmentacija softverskog ekosistema: Pojava novih hardverskih rešenja (od NVIDIA-e, AMD-a, Intela i startupa) može fragmentirati AI softverski ekosistem, otežavajući programerima da optimizuju modele na različitim platformama (SemiWiki).
• Rizici:
  • Geopolitičke tenzije: Kontrole izvoza i trgovački sporovi, posebno između SAD-a i Kine, prete da će poremetiti globalni tok naprednih AI čipova i proizvodne opreme (Financial Times).
  • Prezasićenje tržišta: Sa mnogim igračima koji ulaze u prostor AI hardware-a, postoji rizik od viška ponude ili komoditizacije, što bi moglo smanjiti marže i usporiti inovacije (Forbes).
• Emergentne prilike:
  • Specijalizovani akceleratori: Potražnja raste za hardverom specifičnim za domen (npr. za LLM inferenciju, edge AI ili robotiku), otvarajući vrata za startupe i etablirane igrače da inoviraju izvan general-purpose GPU-a (The Next Platform).
  • AI-pokretan dizajn hardvera: AI se sve više koristi za optimizaciju dizajna čipova i arhitektura, potencijalno ubrzavajući tempo inovacija i dobitke u efikasnosti (IEEE Spectrum).
  • Inicijative otvorenog hardvera: Projekti poput RISC-V dobijaju na značaju, obećavajući više otvorenih i prilagodljivih AI hardware ekosistema (The Register).

Dok industrija prelazi dalje od Blackwella, uspeh će zavisiti od snalaženja u ovim preprekama i rizicima, dok će se istovremeno iskoristiti nove prilike za inovacije i diferencijaciju u ubrzanju AI hardware-a.

Izvori i reference

• Blackwell i dalje: Budućnost AI hardware-a
• 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