Blackwell i dalje: Oslobađanje sljedeće valove ubrzanja AI hardvera

Pregled tržišta: Oblikovanje krajolika ubrzanja AI hardvera
Tehnološki trendovi: Proboji koji potiču performanse i učinkovitost
Konkurentski krajolik: Ključni igrači i strateški potezi
Prognoze rasta: Projekcije za ubrzanje AI hardvera
Regionalna analiza: Globalne vruće točke i obrasci usvajanja
Buduća perspektiva: Očekivanje sljedeće generacije AI hardvera
Izazovi i prilike: Navigacija barijerama i kapitalizacija na rastu
Izvori i reference

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

Pregled tržišta: Oblikovanje krajolika ubrzanja AI hardvera

Tržište ubrzanja AI hardvera prolazi brzu transformaciju, potaknuto sve većom potražnjom za visokoperformanskim računalstvom u generativnoj AI, velikim jezičnim modelima i inteligencijom na rubu mreže. Nedavna objava NVIDIA-ove Blackwell GPU arhitekture predstavlja značajan skok u ovoj evoluciji, obećavajući do 20 puta brži AI inferenc i obuku u usporedbi s prethodnikom, Hopper (NVIDIA Blackwell). Blackwellove inovacije—poput drugog naraštaja Transformer Engine, naprednog NVLink-a i poboljšane sigurnosti—dizajnirane su za rješavanje računalne intenzivnosti modela s trilijun parametara, postavljajući novu mjernu jedinicu za AI hardver.

Analitičari tržišta projiciraju da će globalno tržište AI hardvera doseći 263.6 milijardi dolara do 2032. godine, rastući po CAGR-u od 26.1% od 2023. (Precedence Research). NVIDIA ostaje dominantni igrač, ali konkurencija se pojačava. AMD-ovi MI300X akceleratori i Intelovi Gaudi 3 čipovi dobivaju na značaju, nudeći alternativne arhitekture i prednosti cijene i performansi (Tom’s Hardware). U međuvremenu, hiperskalatori poput Google-a i Amazona ulažu u prilagođeni silicij—TPU i Inferentia/Trainium, redom—kako bi optimizirali AI radne zadatke u svojim cloud ekosustavima (Data Center Dynamics).

Pogledajući dalje od Blackwella, budućnost ubrzanja AI hardvera oblikovat će nekoliko ključnih trendova:

Specijalizacija: Akceleratori specifični za domenu (DSA) pojavljuju se za zadatke poput računalnog vida, obrade prirodnog jezika i AI na rubu, omogućavajući veću učinkovitost i nižu potrošnju energije.
Heterogeno računanje: Integracija CPU-a, GPU-a, FPGA-a i ASIC-a u jedinstvene platforme postaje standard, omogućujući obradu optimiziranu za radne zadatke (The Next Platform).
Inovacije u memoriji i međuspoju: Tehnologije poput HBM3E, CXL i naprednih arhitektura čipleta rješavaju uska grla propusnosti i kašnjenja, što je ključno za skaliranje AI modela.
Održivost: Energetska učinkovitost postaje sve važnija, a nove arhitekture fokusiraju se na smanjenje ugljičnog otiska obuke i inferencije AI-a (IEA).

Ukratko, Blackwell postavlja novu standard za AI hardver, ali se krajolik brzo diversificira. Sljedeći val inovacija bit će definiran specijalizacijom, heterogenom integracijom i održivošću, dok se industrija utrkuje da zadovolji računalne zahtjeve AI sljedeće generacije.

Tehnološki trendovi: Proboji koji potiču performanse i učinkovitost

Brza evolucija umjetne inteligencije (AI) čvrsto je povezana s napretkom u ubrzanju hardvera, a NVIDIA-ova Blackwell arhitektura predstavlja ključni skok u performansama i učinkovitosti. Najavljena u ožujku 2024., Blackwell GPU platforma dizajnirana je za pokretanje sljedeće generacije generativne AI, s do 20 petaflopsa FP4 performansi i 25 puta boljom energetskom učinkovitošću u usporedbi s prethodnikom, Hopper (NVIDIA Blackwell). Ovaj skok postiže se kroz inovacije poput novog dizajna temeljenog na čipletima, drugog naraštaja Transformer Engine i naprednih NVLink međuspojnica, omogućujući neprekidno skaliranje preko golemih GPU klastera.

Utjecaj Blackwella već se osjeća u hiperskalnim podatkovnim centrima, pri čemu su veliki pružatelji cloud usluga poput Amazon Web Services, Google Cloud i Microsoft Azure najavili planove za uvođenje instanci temeljenih na Blackwell-u u 2024. (Data Center Dynamics). Ova uvođenja očekuju se da će ubrzati obuku i inferenciju za velike jezične modele (LLM), računalni vid i radne zadatke znanstvenog računalstva, dok će istodobno smanjiti operativne troškove i ugljične otiske.

Pogled čez Blackwell, krajolik AI hardvera se diversificira. Startupi i etablirani igrači razvijaju akceleratore specifične za domenu, kao što su Google-ov TPU v5p (Google Cloud Blog), AMD-ov MI300X (AMD Instinct MI300X), i prilagođeni silicij od kompanija poput Cerebras i Graphcore. Ova rješenja ciljaju specifična uska grla u AI radnim zadacima, kao što su propusnost memorije, kašnjenje međuspojnica i potrošnja energije, nudeći alternative GPU-centric paradigmi.

Inovacije u memoriji: Visokoprofilna memorija (HBM3E) i memorija na paketu postaju standard, omogućujući brži pristup podacima za velike modele (AnandTech).
Međuspojci: Tehnologije poput NVIDIA NVLink i AMD Infinity Fabric ključne su za skaliranje AI klastera, smanjujući komunikacijska uska grla.
Energetska učinkovitost: AI hardver se sve više optimizira za nižu potrošnju energije, pri čemu Blackwell-ova 25 puta bolja učinkovitost postavlja novu mjeru.

Kako AI modeli rastu u složenosti i razmjeru, budućnost ubrzanja hardvera ovisit će o kontinuiranim inovacijama u dizajnu čipova, arhitekturi memorije i sistemskoj integraciji. Blackwell era označava značajnu prekretnicu, ali utrka za izgradnjom bržih, učinkovitijih i specijaliziranih AI akceleratora tek počinje, obećavajući još veće proboje u godinama koje dolaze.

Konkurentski krajolik: Ključni igrači i strateški potezi

Konkurentski krajolik za ubrzanje AI hardvera brzo se razvija, a NVIDIA-ova Blackwell arhitektura postavlja novu mjeru u 2024. godini. Blackwell GPU, predstavljen na GTC 2024, dizajniran je za pokretanje sljedeće generacije velikih jezičnih modela i generativne AI, nudeći do 20 petaflopsa FP4 performansi i 208 milijardi tranzistora (Nvidia). Ovaj skok u računalnoj snazi postavlja NVIDIA-u kao dominantnu snagu u AI hardveru, pri čemu su glavni pružatelji cloud usluga poput Amazon Web Services, Google Cloud i Microsoft Azure već najavili planove za uvođenje instanci temeljenih na Blackwell-u (Data Center Dynamics).

Međutim, tržište nije statično. AMD agresivno napreduje u segmentu AI akceleratora sa svojom MI300 serijom, koja se može pohvaliti konkurentnim performansama i energetskom učinkovitošću. MI300X, na primjer, nudi 192 GB HBM3 memorije i prihvaćen je od strane hiperskalatora za radne zadatke AI obuke i inferencije (AMD). Intel, pak, napreduje s Gaudi3 AI akceleratorima, ciljajući na isplativa, visoko propusna rješenja za poduzeća i cloud kupce (Intel).

Osim etabliranih divova, val startupa inovira u specijaliziranom AI hardveru. Tvrtke poput Cerebras (s njihovim motorom u obliku wafers), Graphcore (IPU arhitektura), i SambaNova (sustavi za protok podataka) ciljaju na specifične primjene i prilagođene radne zadatke. Ovi izazivači privlače značajna ulaganja i partnerstva, nastojeći zauzeti tržišni udio u područjima gdje tradicionalne GPU arhitekture možda nisu optimalne.

Strategijski, industrija svjedoči promjeni prema vertikalnoj integraciji i razvoju ekosustava. NVIDIA-ova CUDA platforma ostaje kritična prednost, ali konkurenti ulažu u open-source alternative kao što su AMD ROCm i Intel oneAPI kako bi potaknuli usvajanje među programerima. Dodatno, hiperskalatori istražuju prilagođeni silicij—poput Google-ovog TPU-a i Amazon-ovog Trainium-a—kako bi optimizirali specifične AI radne zadatke i smanjili ovisnost o trećim proizvođačima (Google Cloud TPU, AWS Trainium).

Gledajući unaprijed, budućnost ubrzanja AI hardvera bit će definirana kontinuiranim inovacijama u dizajnu čipova, arhitekturama memorije i softverskim ekosustavima. Utrka je u toku da se isporuče veće performanse, niža potrošnja energije i veća fleksibilnost, pri čemu Blackwell postavlja tempo, ali izazivači brzo nadoknađuju.

Prognoze rasta: Projekcije za ubrzanje AI hardvera

Budućnost ubrzanja AI hardvera priprema se za značajnu transformaciju, potaknuta uvođenjem NVIDIA-ove Blackwell arhitekture i predviđenim napretkom koji će uslijediti. Blackwell, predstavljen u ožujku 2024., dizajniran je da isporuči do 20 petaflopsa FP4 AI performansi po GPU-u, predstavljajući skok u brzini i učinkovitosti za široke AI radne zadatke (NVIDIA Blackwell). Ova arhitektura očekuje se da će pokrenuti sljedeću generaciju generativne AI, velike jezične modele i aplikacije visokoperformantnog računalstva.

Analitičari tržišta projiciraju da će tržište globalnog ubrzanja AI hardvera rasti po godišnjoj stopi rasta (CAGR) od 24.1% od 2023. do 2030. godine, dosegnuvši vrijednost od 153.7 milijardi dolara do kraja prognoziranog razdoblja (Grand View Research). Potražnja se potiče od hiperskalnih podatkovnih centara, pružatelja cloud usluga i poduzeća koja nastoje implementirati sve složenije AI modele.

Utjecaj Blackwella: NVIDIA-ovi Blackwell GPU-ovi očekuje se da će postaviti nove industrijske standarde za performanse i energetsku učinkovitost, s ranim prihvaćanjem od strane vodećih pružatelja cloud usluga kao što su Amazon Web Services, Google Cloud i Microsoft Azure (Data Center Dynamics).
Izvan Blackwella: Industrija se već gleda unaprijed prema arhitekturama nakon Blackwella, s NVIDIA-om koja nagovještava svoju platformu “Rubin”, očekivanu oko 2025., koja će vjerojatno dodatno pomaknuti granice ubrzanja AI (Tom’s Hardware).
Konkurentski krajolik: AMD, Intel i rastuća skupina specijaliziranih AI startupova (kao što su Cerebras i Graphcore) ubrzavaju svoje vlastite rasporede, fokusirajući se na prilagođeni silicij i akceleratore specifične za domenu kako bi zadržali tržišni udio (The Next Platform).
Emergenti trendovi: Inovacije u dizajnu čipleta, naprednom pakiranju i integraciji fotonike očekuju se da će dodatno poboljšati performanse i smanjiti uska grla u budućem AI hardveru (EE Times).

Ukratko, tržište ubrzanja AI hardvera ulazi u novu eru, pri čemu Blackwell postavlja pozornicu za neviđeni rast i inovacije. Kako se arhitekture razvijaju, fokus će ostati na skaliranju performansi, poboljšanju energetske učinkovitosti i omogućavanju sljedeće valne AI proboje.

Regionalna analiza: Globalne vruće točke i obrasci usvajanja

Globalni krajolik za ubrzanje AI hardvera brzo se razvija, s NVIDIA-ovom Blackwell arhitekturom koja označava značajnu točku preokreta. Kako organizacije širom svijeta žure s implementacijom naprednih AI modela, regionalni obrasci usvajanja i investicijske vruće točke se pojavljuju, oblikovane lokalnim prioritetima, infrastrukturom i politikama.

Sjeverna Amerika ostaje epicentar inovacija i implementacije AI hardvera. Sjedinjene Američke Države, posebno, dom su hiperskalatora poput Google-a, Microsoft-a i Amazona, koji su svi najavili planove za integraciju Blackwell GPU-ova u svoje cloud ponude u 2024. godini (NVIDIA). Robustan ekosustav kapitalnog ulaganja u toj regiji i vladine inicijative, poput CHIPS zakona, dodatno ubrzavaju domaću proizvodnju poluvodiča i AI istraživanje (Bijela kuća).

Azija-Pacifik svjedoči eksplozivnom rastu, predvođena Kinom, Južnom Korejom i Tajvanom. Tržište AI hardvera u Kini projicira se da će doseći 26.4 milijardi dolara do 2027. godine, potaknuto agresivnim ulaganjima u podatkovne centre i suverene AI sposobnosti (Statista). Međutim, američke kontrole izvoza na napredne GPU-e, uključujući Blackwell, potiču kineske tvrtke na ubrzanje domaće proizvodnje čipova, s kompanijama poput Huaweija i Alibabe koje jako ulažu u alternative (Reuters).

Europa se pozicionira kao lider u etičkoj i održivoj AI. Zakon o AI Europske unije i inicijative digitalnog suvereniteta potiču potražnju za sigurnim, energetski učinkovitim hardverskim akceleratorima. Regionalni pružatelji cloud usluga i istraživačke saveze istražuju mogućnosti Blackwella, ali također ulažu u domaća rješenja kako bi smanjili ovisnost o američkoj tehnologiji (Europska komisija).

Središnji Istok i Indija se pojavljuju kao nove vruće točke za AI hardver. Ujedinjeni Arapski Emirati i Saudijska Arabija ulažu milijarde u AI infrastrukturu, nastojeći postati regionalna AI središta (Bloomberg). Vladine inicijative u Indiji i rastući ekosustav startupa potiču potražnju za povoljnim, skalabilnim akceleratorima (Mint).

Gledajući dalje od Blackwella, globalna utrka za ubrzanje AI hardvera se intenzivira. Regionalne strategije sve više oblikuje geopolitička razmatranja, otpornost opskrbnog lanca i potraga za tehnološkim suverenitetom, postavljajući pozornicu za raznoliku i konkurentnu budućnost u AI infrastrukturi.

Buduća perspektiva: Očekivanje sljedeće generacije AI hardvera

Budućnost ubrzanja AI hardvera spremna je za transformacijski skok dok se industrija kreće izvan trenutnih arhitektura poput NVIDIA-ovog Hopper-a i AMD-ovog MI300, uz neizbježno dolazak NVIDIA-ove Blackwell platforme i obećanje o još naprednijim rješenjima na horizontu. Blackwell, najavljen u ožujku 2024., dizajniran je za isporuku neviđenih performansi za generativnu AI i velike jezične modele, nudeći do 20 petaflopsa FP4 računanja i 10 TB/s propusnosti memorije po GPU-u, zahvaljujući svom inovativnom dizajnu višenamjenskih čipova i NVLink međuspojici (NVIDIA Blackwell).

Blackwellova arhitektura uvodi nekoliko ključnih napredaka:

Dizajn multi-dijelova GPU: Omogućuje veće prinose i skalabilnost, dopuštajući veće i snažnije čipove.
Poboljšani NVLink: Omogućava ultrabrzu komunikaciju između GPU-a, što je ključno za obuku golemih AI modela.
FP4 i FP8 preciznost: Podržava nove formate s pomičnom točkom optimizirane za AI inferenciju i obuku, poboljšavajući učinkovitost i smanjujući potrošnju energije.

Pogledajući izvan Blackwella, industrija već anticipira NVIDIA-ovu arhitekturu sljedeće generacije, Rubin, koja se očekuje oko 2025. godine, a koja će vjerojatno još više pomaknuti granice ubrzanja AI (Tom's Hardware). U međuvremenu, konkurenti poput AMD-a i Intela ubrzavaju svoje vlastite rasporede, pri čemu se očekuje da će serije AMD Instinct MI400 i Intel Falcon Shores ponuditi značajne dobitke u performansama i učinkovitosti (AnandTech).

Specijalizirani AI akceleratori također dobivaju na značaju. Google-ov TPU v5p i prilagođeni silicij od hiperskalatora poput Amazona i Microsofta prilagođeni su za specifične AI radne zadatke, nudeći alternative općenitim GPU-ima (Google Cloud). Osim toga, startupi inoviraju s novim arhitekturama, kao što su Cerebrasovi motori u obliku wafers i Graphcore-ovi IPU-ovi, ciljanje na obuku i inferenciju ultra velikih modela (Cerebras).

Kako AI modeli rastu u složenosti i razmjeru, potražnja za učinkovitijim, skalabilnijim i specijaliziranim hardverom intenzivirat će se. Sljedeća generacija ubrzanja AI hardvera—koju najavljuje Blackwell i njegovi nasljednici—bit će definirana heterogenim računanjem, naprednim međuspojnicima i energetski učinkovitim dizajnima, oblikujući budućnost AI u raznim industrijama.

Izazovi i prilike: Navigacija barijerama i kapitalizacija na rastu

Krajolik ubrzanja AI hardvera brzo se razvija, s NVIDIA-ovom Blackwell arhitekturom koja označava značajnu prekretnicu. Međutim, put izvan Blackwella predstavlja i velike izazove i privlačne prilike za sudionike u industriji, istraživače i poduzeća koja žele iskoristiti sljedeći val inovacija u AI-u.

Tehničke barijere: Kako AI modeli rastu u složenosti i veličini, hardverski akceleratori moraju isporučiti eksponencijalna poboljšanja u performansama i učinkovitosti. Blackwell, sa do 20 petaflopsa FP4 računanja i naprednom NVLink povezanošću, postavlja novi standard. Ipak, pomicanje granica zahtijeva proboje u dizajnu čipova, propusnosti memorije i energetskoj učinkovitosti. Fizičke granice silicija, disipacija topline i rastući troškovi naprednih proizvodnih čvorova (kao što je TSMC-ov 3nm) predstavljaju značajne prepreke (AnandTech).
Rizici opskrbnog lanca i geopolitički rizici: Globalni opskrbni lanac poluvodiča ostaje ranjiv na prekide, kao što se vidjelo tijekom pandemije COVID-19 i stalnih trgovinskih napetosti između SAD-a i Kine. Ograničenja na izvoz naprednih čipova i ovisnost o nekolicini proizvodnih pogona mogla bi utjecati na tempo inovacija i dostupnost tržišta (Reuters).
Prilike u prilagodbi i specijalizaciji: Kako se AI radni zadaci diversificiraju, raste potražnja za akceleratorima specifičnim za domenu. Startupi i etablirani igrači istražuju alternative općenitim GPU-ima, kao što su Graphcore-ovi IPU-ovi i Tenstorrentovi AI procesori. Ovo otvara prilike za prilagođena rješenja u računalstvu na rubu, robotici i autonomnim vozilima.
Razvoj softvera i ekosustava: Napredak hardvera mora biti u skladu s robusnim softverskim rješenjima. NVIDIA-ov CUDA ekosustav ostaje dominantan, ali open-source inicijative poput MLCommons i okviri poput PyTorch snižavaju barijere za nove ulaske i potiču inovacije.
Rast tržišta i ulaganja: Tržište AI hardvera predviđa se da će doseći 87.7 milijardi dolara do 2028. godine, potaknuto potražnjom za generativnom AI, cloud uslugama i implementacijama na rubu. Venture kapital i strateška ulaganja hrane živahan ekosustav startupa i istraživačkih inicijativa.

Ukratko, dok Blackwell postavlja visoki standard, budućnost ubrzanja AI hardvera oblikovat će sposobnost industrije da prevlada tehničke i geopolitičke barijere, prihvati specijalizaciju i potakne suradnički ekosustav. Oni koji se snađu s ovim izazovima imaju priliku kapitalizirati na ogromnom potencijalu rasta AI ere.

Izvori i reference

Top 20 New Technology Trends That Will Define the Future

Watch this video on YouTube

AI hardverska akceleracija: Emergentne inovacije i dinamičnost tržišta

ByEmily Larson