Чип война 2.0: Технологията, която ще движи AI вълната
Някои от вас си спомнят дните, когато свалянето на филм означаваше очакване повече от час. Днес най-новите чипове могат да трансферират данни, еквивалентни на повече от 160 кино лентата с цялостна HD резолюция, за по-малко от една секунда.
Индустрията за произвеждане на чипове за изкуствен интелект е почнала да прави оценка високоскоростната памет (HBM от high bandwidth memory) – технологията, която стои зад този мълниеносен трансфер на данни. Когато за пръв път бе показана през 2013 година, анализаторите смятаха, че е малко евентуално тя да стане търговски използвана.
Но американските разработчици на чипове Nvidia и AMD вдъхват нов живот на усъвършенстваната технология, която към този момент се е трансформирала в сериозен съставен елемент във всички AI чипове. Най-неотложният проблем за производителите на чипове за изкуствен интелект е непрекъснато възходящото търсене на повече изчислителна мощ и условия за ширина на честотната лента, защото фирмите бързат да разширят центровете за данни и да разработят AI системи, като да вземем за пример огромни езикови модели.
В същото време генеративните приложения за AI с огромен размер на данните надвишават границите на продуктивността, която могат да предложат стандартните чипове с памет. По-високите скорости на обработка на данни и скорост на трансфер изискват по-голям брой чипове, които заемат повече физическо пространство и употребяват повече сила.
Досега обичайна настройка се състоеше в слагането на чипове един до различен върху плоска повърхнина, които по-късно се свързваха с кабели и предпазители. Повече чипове значат по-бавна връзка сред тях и по-висока консумация на сила.
HBM прекатурва десетилетна на традиция в производството на чипове, като подрежда няколко пласта чипове един върху различен и употребява най-съвременни съставни елементи, в това число дребна платка, по-тънка от лист хартия, с цел да подреди чиповете доста по-близо един до различен в триизмерна форма.
Това усъвършенстване е от решаващо значение за производителите на чипове за изкуствен интелект, защото близостта сред чиповете черпи по-малко сила – HBM употребява към три четвърти по-малко от обичайните структури. Проучванията демонстрират също, че HBM обезпечава и до пет пъти по-голяма пропускателна дарба и заема по-малко място – по-малко от половината от размера на сегашните оферти.
Въпреки че технологията е усъвършенствана, тя не е нова. AMD и южнокорейският производител на чипове SK Hynix започнаха да работят по HBM преди 15 години, когато високопроизводителните чипове се използваха най-вече в бранша на игрите.
Критиците по това време бяха скептични, че повишението на продуктивността ще си заслужава спомагателните разноски. HBM употребява повече съставни елементи, доста от които са комплицирани и сложни за произвеждане, спрямо обичайните чипове. До 2015 година, две години след стартирането на пазара, анализаторите чакаха HBM да се трансформира в дребна ниша. Разходите изглеждаха прекомерно високи за всеобща приложимост на пазара.
Те са скъпи и през днешния ден, като костват най-малко пет пъти повече от общоприетите памет чипове. Разликата в този момент е, че чиповете с изкуствен интелект, в които се влагат, също са на висока цена. А софтуерните колоси към този момент разполагат с доста по-голям бюджет, с цел да харчат за усъвършенствани чипове, в сравнение с геймърите преди десетилетие.
Засега единствено една компания, SK Hynix, е в положение да създава всеобщо артикули от последно потомство HBM3, които се употребяват в днешните чипове за изкуствен интелект. Според данни на консултантската компания TrendForce тя има 50% от международния пазар, до момента в който останалата част от пазара се държи от двама съперници. Samsung и Micron създават HBM от по-старо потомство и са подготвени да пуснат най-новите си версии през идващите месеци. Те могат да завоюват непредвидени доходи от продукта с висок марж, както и от бързо възходящото търсене. През юни TrendForce предвижда, че световното търсене на HBM ще нарасне с 60% през тази година.
Войната на чиповете с изкуствен интелект е напът да форсира този растеж още повече през идната година. AMD преди малко пусна нов артикул с вярата да се опълчи на Nvidia. Недостигът в международен мащаб, комбиниран със мощното търсене на по-достъпна опция на предложенията на Nvidia, значи доходоносна опция за противниците, които могат да предложат чипове със сравними спецификации. Но да се разклати господстващото състояние на Nvidia, което се крие освен във физическия чип, само че и в неговата софтуерна екосистема, включваща известни принадлежности за разработчици и модели за програмиране, е друга история. Възпроизвеждането ѝ ще отнеме години.
Ето за какво хардуерът – и броят на HBM, вградени във всеки нов чип – в този момент ще придобие още по-голямо значение за кандидатите, които желаят да се борят с Nvidia. Увеличаването на потенциала на паметта посредством потребление на усъвършенствани HBM е един от дребното способи за реализиране на конкурентоспособност в кратковременен проект. Например най-новият ускорител MI300 на AMD употребява осем HBM, което е повече от петте или шестте в продуктите на Nvidia.
Чиповете в предишното са били циклична промишленост, склонна към трагични възходи и падения. При настоящия си ход трайното повишаване на търсенето на нови артикули би трябвало да направи бъдещите спадове по-малко бурни, в сравнение с в предишното.
Индустрията за произвеждане на чипове за изкуствен интелект е почнала да прави оценка високоскоростната памет (HBM от high bandwidth memory) – технологията, която стои зад този мълниеносен трансфер на данни. Когато за пръв път бе показана през 2013 година, анализаторите смятаха, че е малко евентуално тя да стане търговски използвана.
Но американските разработчици на чипове Nvidia и AMD вдъхват нов живот на усъвършенстваната технология, която към този момент се е трансформирала в сериозен съставен елемент във всички AI чипове. Най-неотложният проблем за производителите на чипове за изкуствен интелект е непрекъснато възходящото търсене на повече изчислителна мощ и условия за ширина на честотната лента, защото фирмите бързат да разширят центровете за данни и да разработят AI системи, като да вземем за пример огромни езикови модели.
В същото време генеративните приложения за AI с огромен размер на данните надвишават границите на продуктивността, която могат да предложат стандартните чипове с памет. По-високите скорости на обработка на данни и скорост на трансфер изискват по-голям брой чипове, които заемат повече физическо пространство и употребяват повече сила.
Досега обичайна настройка се състоеше в слагането на чипове един до различен върху плоска повърхнина, които по-късно се свързваха с кабели и предпазители. Повече чипове значат по-бавна връзка сред тях и по-висока консумация на сила.
HBM прекатурва десетилетна на традиция в производството на чипове, като подрежда няколко пласта чипове един върху различен и употребява най-съвременни съставни елементи, в това число дребна платка, по-тънка от лист хартия, с цел да подреди чиповете доста по-близо един до различен в триизмерна форма.
Това усъвършенстване е от решаващо значение за производителите на чипове за изкуствен интелект, защото близостта сред чиповете черпи по-малко сила – HBM употребява към три четвърти по-малко от обичайните структури. Проучванията демонстрират също, че HBM обезпечава и до пет пъти по-голяма пропускателна дарба и заема по-малко място – по-малко от половината от размера на сегашните оферти.
Въпреки че технологията е усъвършенствана, тя не е нова. AMD и южнокорейският производител на чипове SK Hynix започнаха да работят по HBM преди 15 години, когато високопроизводителните чипове се използваха най-вече в бранша на игрите.
Критиците по това време бяха скептични, че повишението на продуктивността ще си заслужава спомагателните разноски. HBM употребява повече съставни елементи, доста от които са комплицирани и сложни за произвеждане, спрямо обичайните чипове. До 2015 година, две години след стартирането на пазара, анализаторите чакаха HBM да се трансформира в дребна ниша. Разходите изглеждаха прекомерно високи за всеобща приложимост на пазара.
Те са скъпи и през днешния ден, като костват най-малко пет пъти повече от общоприетите памет чипове. Разликата в този момент е, че чиповете с изкуствен интелект, в които се влагат, също са на висока цена. А софтуерните колоси към този момент разполагат с доста по-голям бюджет, с цел да харчат за усъвършенствани чипове, в сравнение с геймърите преди десетилетие.
Засега единствено една компания, SK Hynix, е в положение да създава всеобщо артикули от последно потомство HBM3, които се употребяват в днешните чипове за изкуствен интелект. Според данни на консултантската компания TrendForce тя има 50% от международния пазар, до момента в който останалата част от пазара се държи от двама съперници. Samsung и Micron създават HBM от по-старо потомство и са подготвени да пуснат най-новите си версии през идващите месеци. Те могат да завоюват непредвидени доходи от продукта с висок марж, както и от бързо възходящото търсене. През юни TrendForce предвижда, че световното търсене на HBM ще нарасне с 60% през тази година.
Войната на чиповете с изкуствен интелект е напът да форсира този растеж още повече през идната година. AMD преди малко пусна нов артикул с вярата да се опълчи на Nvidia. Недостигът в международен мащаб, комбиниран със мощното търсене на по-достъпна опция на предложенията на Nvidia, значи доходоносна опция за противниците, които могат да предложат чипове със сравними спецификации. Но да се разклати господстващото състояние на Nvidia, което се крие освен във физическия чип, само че и в неговата софтуерна екосистема, включваща известни принадлежности за разработчици и модели за програмиране, е друга история. Възпроизвеждането ѝ ще отнеме години.
Ето за какво хардуерът – и броят на HBM, вградени във всеки нов чип – в този момент ще придобие още по-голямо значение за кандидатите, които желаят да се борят с Nvidia. Увеличаването на потенциала на паметта посредством потребление на усъвършенствани HBM е един от дребното способи за реализиране на конкурентоспособност в кратковременен проект. Например най-новият ускорител MI300 на AMD употребява осем HBM, което е повече от петте или шестте в продуктите на Nvidia.
Чиповете в предишното са били циклична промишленост, склонна към трагични възходи и падения. При настоящия си ход трайното повишаване на търсенето на нови артикули би трябвало да направи бъдещите спадове по-малко бурни, в сравнение с в предишното.
Източник: economic.bg
КОМЕНТАРИ