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CPU开始成配角了

发布于:2024-06-17 编辑:匿名 来源:网络

近日,英特尔CFODavidZinsner表示,虽然近两个季度数据中心芯片的需求有所改善,但库存消化将比计算机芯片需要更长的时间,可能需要几个季度才能消化达到更好的水平。

状态。

在这个人工智能热炒的时代,当英特尔表示数据中心芯片库存正在积累时,很多人都感到惊讶。

01 前所未有的压力 PC行业正在同时经历“加速计算”和“生成式AI”两大变革。

据Gartner最新报告显示,2018年全球人工智能硬件销售收入预计将达到1亿美元,同比增长20.9%。

今年,不少互联网公司都开发了自己的大机型。

3月,百度推出类似ChatGPT的项目ErnieBot; 4月,腾讯云发布新的服务器集群,可用于向他人出租算力;阿里巴巴计划将所有产品插入大型语言模型,包括在线购物平台淘宝和地图工具高德地图。

据报道,百度、腾讯、阿里巴巴和字节跳动四家公司已向英伟达订购了价值 50 亿美元的 AI 芯片。

这些芯片包括英伟达每年出货的10万颗A芯片,价值10亿美元,另外价值40亿美元的芯片将于2018年交付。

数据中心芯片的普及是前所未有的。

目前,数据中心领域共有三大巨头:Intel、NVIDIA、AMD。

在数据中心CPU方面,根据Counterpoint数据,英特尔以71%的份额保持数据中心市场第一的位置,AMD以20%的市场份额排名第二。

在数据中心GPU方面,Nvidia不仅占有一席之地,甚至可以说几乎是“垄断”。

NVIDIA数据中心产品的客户主要来自云服务提供商和大型互联网公司,它们贡献了NVIDIA数据中心收入的一半左右。

NVIDIA 的 GPU 用于 ChatGPT 等人工智能应用背后的大型模型的训练和推理。

目前,科技公司对NVIDIA的人工智能芯片H的需求量很大,从今年的表现来看,毫无疑问,NVIDIA的营收暴涨,尤其是在数据中心领域。

在英伟达截至7月30日的季度财报中,英伟达的数据中心业务收入增长了1%,达到1亿美元,占其总收入的比例超过76%。

按照这一趋势,一些分析师预计,到本财年,NVIDIA 数据中心部门的收入将扩大至 1 亿美元。

NVIDIA如此强大,其他两大巨头自然也受到了影响。

AMD同时向数据中心提供CPU、GPU、FPGA、DPU和SoC。

AMD的数据中心业务第二季度出现下滑。

其财报数据显示,AMD数据中心营收为13.21亿美元,同比下降11%。

AMD坦言,报告期内Epyc处理器的销量不及预期,研发支出的增加也摊薄了利润率。

从第二季度业绩来看,英特尔数据中心和人工智能业务销售额下降15%,从去年同期的47亿美元降至40亿美元。

英特尔首席执行官帕特·基辛格表示,服务器CPU的库存过剩现象将持续到今年下半年,数据中心芯片销量将在第三季度小幅下降,并在第四季度恢复。

对于英特尔抱怨数据中心芯片库存积压的问题,分析师陆行智表示:“库存难以消耗的原因有两个。

一是产能利用率保持在较高水平,超过稳定的需求。

二是需求下降”他认为,英特尔早已在数据中心失去了话语权。

基于预算的挤出效应,每购买一台AI服务器,就需要购买一些不太通用的服务器。

即使功能不一样,这种趋势也应该会持续几个季度甚至几年。

AI服务器比通用服务器贵20倍以上。

因此,客户无法大幅增加服务器采购预算,只能少买几台通用服务器。

如果一台AI服务器使用2颗英特尔CPU,如果少买3颗,那么对6颗更便宜的CPU的需求就会减少,这就是英特尔CPU库存积压的原因。

事实上,陆行知并不是唯一一个认为英特尔早已失去数据中心话语权的人。

Global X分析师Tejas Dessai也认为,英特尔等并未过多关注AI的传统芯片公司可能面临市场份额下降。

也有业内人士表示,生成式AI改变了数据中心平台的战局,英特尔和AMD面临着前所未有的压力。

02 CPU开始成配角 今年的市场,通用服务器和AI服务器的需求出现了两极分化。

AI服务器和普通服务器有什么区别?事实上,与以CPU为主要算力的通用服务器相比,AI服务器以GPU为主要架构,通过异构计算架构提升计算能力。

目前,根据应用类型,AI服务器可以分为训练和推理两种类型。

过去,计算机和服务器最重要的部件是CPU。

然而,随着需要大量计算能力的AI应用的出现,CPU开始成为配角,GPU的时代开始了。

从目前的AI服务器市场来看,一块主板需要1到8个GPU、1到2个CPU、1个Arm Grace CPU。

NVIDIA GPU市场份额超过80%,计算性能达到5 PetaFLOPS DGX A和H是AI服务器计算的中流砥柱。

尽管Nvidia的GPU价格昂贵,但其效率却远高于其他产品。

我们一起来算一下吧。

假设建设数据中心的预算为10000美元,可以选择建设一个配备100个CPU、功耗11GW的数据中心,可以提供两倍于大型语言模型LLM的处理性能;但如果选择建设一个安装有48个GPU、功耗仅为3.2GW的数据中心,LLM数据处理能力是CPU的44倍。

从综合成本效益来看,它仍然占据主导地位。

更重要的是,NVIDIA GPU在人工智能推理和计算方面具有独特的优势。

因此,一些资金实力薄弱甚至负债累累的初创企业也在抢购英伟达芯片。

这就是为什么黄仁勋之前说过:买得越多,省得越多。

十五年前,黄仁勋说CUDA的计算效果比CPU高10~倍。

GPU的应用能力不亚于甚至优于CPU。

我们自己的GPU不断扩展生态系统,视觉计算的新时代即将到来。

今年,黄仁勋直接表示:“虽然这几年CPU的计算速度不断提升,但进入AI时代后,基于CPU计算的时代已经结束,现在大型语言模型(LLM) )需要更新的解决方案。

”行业分析师估计,超过80%的AI芯片市场掌握在英伟达手中。

在一篇名为《Nvidia HGPU:供需》的文章中,深入分析了科技公司目前对GPU的使用和需求。

文章推测,大大小小的云提供商的大规模H集群能力即将耗尽,对H的需求趋势至少会持续到年底。

不过,英伟达的GPU产能目前受到供应链的限制,给了英特尔和AMD反超的机会。

03 AI趋势下,Intel、AMD能否分得一杯羹? 英特尔不会放过AI发展的浪潮。

今年,在加利福尼亚州圣何塞举行的英特尔创新活动中,人工智能是贯穿始终的主题。

演讲一开始,英特尔首席执行官帕特·基辛格表示,人工智能正在开启全球增长的新时代。

在这个新时代,算力发挥着重要作用,开发者面临着巨大的商业和社会机会——算力离不开芯片。

如今,芯片已形成数十亿美元的产业,带动全球科技经济约8万亿美元。

在数据中心方面,英特尔将数据中心芯片分为两类,包括注重性能但消耗较多能源的Granite Rapids芯片和注重能效的Sierra Forest芯片。

英特尔的新型数据中心芯片“Sierra Forest”目前计划于明年推出,其每瓦性能将比目前的数据中心芯片高出%。

这是英特尔首次披露此类数据。

业绩的提前披露也表明英特尔相当着急。

看一下 Granite Rapids 和 Sierra Forest 这两款数据中心芯片的具体情况。

Sierra Forest是英特尔首款面向数据中心的E核至强可扩展芯片,也是基于EUV的英特尔3代工艺的主导产品。

Granite Rapids 可将 AI 工作负载性能提升 2-3 倍,实现内存带宽提升 2.8 倍,内存模块 MCR DIMM 带宽可提升 30-40%。

英特尔预计,在AI战场上,需要几年时间才能赶上NVIDIA在高端AI方面的进展。

此外,英特尔在HPC方面也具有很高的优势。

未来HPC和AI将会融合。

除了AI不断进步,HPC还有更多优势。

AMD也在努力。

CPU开始成配角了

与英特尔一样,AMD也面临着产品推出时机滞后的问题。

小米旗舰AI芯片目前仅小批量送样,明年才会上市。

AMD数据中心硬件部门总监Forrest Norrod表示,ChatGPT引发的AI热潮是AMD始料未及的。

目前,AMD已将人工智能作为配置资源和投资的首要领域。

AMD正在增加人工智能相关的研发支出,并制定了人工智能战略——包括开发人工智能专用芯片和软件。

对比NVIDIA的AI芯片H这种大型机型专用芯片,AMD的MIX声称其HBM密度高达NVIDIA H的2.4倍,HBM带宽高达H的1.6倍,单芯片可运行模型参数多达1亿个,可以运行比H模型更大的模型。

也有市场机构看好AMD。

Northland Capital Markets分析师Gus Richard预测,AMD未来有望在AI芯片市场占据20%的市场份额。

他认为,除了AMD芯片的非凡性能外,AMD与大型数据中心的合作关系也有利于AI芯片的销售。

值得注意的是,从代工角度来看,数据中心芯片对先进节点的需求不断增加。

AMD近五年崛起,可以在PC和服务器领域威胁英特尔。

它在2007年宣布采用台积电7纳米工艺是一个关键决定。

英伟达与台积电一直有着密切的关系。

虽然出于分散风险和价格考虑,部分产品由三星代工,比如之前的RTX 30系列,但面对三星制程技术的落后,RTX 40系列最终还是回归了台积电。

无论如何,在英特尔和 AMD 的最新数据中心芯片明年批量发货之前,Nvidia 的高端 GPU 将没有竞争。

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