2024年很有可能成為AI芯片的元年。

有預測稱，今年AI芯片可能會迎來強勁甚至迅猛的增長。然而，一個令人關注的問題是，這種上升趨勢能夠持續(xù)多久呢？

2023年底，AMD大膽地宣稱，到2027年，數(shù)據中心AI芯片的總潛在市場（TAM）將達到4000億美元，復合年增長率（CAGR）超過70%。這一預測引起了不同的反應，但也從側面說明了大型語言模型（LLM）作為處理生成式人工智能（GenAI）應用核心的驅動力。

作為圖形處理單元（GPU）市場的領導者，英偉達的成功證明了這些芯片的潛在市場規(guī)模。英偉達過去一年的股價上漲了217%，在過去三年增長了140%。

在最新的11月財報中，英偉達公布的營收為181.2億美元，其中數(shù)據中心營收為145.1億美元。整體銷售額同比增長206%，而數(shù)據中心銷售額同期增長了279%。所有這些都證實了數(shù)據中心芯片的銷售正經歷急劇上升的趨勢。然而，關鍵問題是，這個增長趨勢是否能夠達到4000 億美元的高度。

英偉達在數(shù)據中心AI GPU市場至少占據80%的份額，未來三年預計將迎來巨大增長。然而，要實現(xiàn)高達4000億美元的市場規(guī)模，英偉達的表現(xiàn)需要比目前更出色，同時其他廠商也需要超出預期。

競爭者不甘示弱

AMD

AMD 認為其將在未來三年內實現(xiàn)大幅增長。2023 年 12 月，AMD發(fā)布了MI300 系列芯片，旨在在推理方面超越英偉達的GPU。同時發(fā)布的另一款產品AMD Instinct MI300A加速處理單元(APU)，將CPU和GPU核心與內存集成在一個平臺中。

MI300X 專為云提供商和企業(yè)設計，專為生成式 AI 應用而打造，MI300X GPU 擁有超過 1500 億個晶體管，以 2.4 倍的內存超越了英偉達的 H100。峰值內存帶寬達到 5.3 TB/s ，是H100 3.3 TB/s 的 1.6 倍。

AMD Instinct MI300A APU 配備 128GB HBM3 內存。據稱，與之前的 M250X 處理器相比，MI300A 在 HPC 和 AI 工作負載上的每瓦性能提高了 1.9 倍。

AMD 總裁兼首席執(zhí)行官蘇姿豐 (Lisa Su) 在去年 10 月的公司第三季度電話會議上表示：“隨著 2024 年的到來，我們預計收入將持續(xù)增長，而且主要來源將是AI?！薄霸贏I領域，我們的客戶覆蓋面很廣，包括從超大規(guī)模企業(yè)到原始設備制造商、企業(yè)客戶以及一些新的人工智能初創(chuàng)企業(yè)。從工作負載的角度來看，我們希望 MI300 能夠同時處理訓練和推理工作負載?！?/p>

英特爾

英特爾上個月推出了AI芯片 Gaudi3 以及第五代 Xeon 處理器，作為進一步進軍數(shù)據中心AI市場的一部分。

英特爾表示，Gaudi3 是專為深度學習和創(chuàng)建大規(guī)模生成人工智能模型而設計的下一代人工智能加速器，將與英偉達的 H100 和 AMD 的 MI300X 展開競爭。

英特爾聲稱Xeon 是唯一內置 AI 加速的主流數(shù)據中心處理器，全新第五代 Xeon 在多達 200 億個參數(shù)的模型上提供高達 42% 的推理和微調能力。它也是唯一一款具有一致且不斷改進的 MLPerf 訓練和推理基準測試結果的 CPU。

Xeon的內置人工智能加速器，加上優(yōu)化的軟件和增強的遙測功能，可以為通信服務提供商、內容交付網絡和包括零售、醫(yī)療保健和制造在內的廣泛垂直市場實現(xiàn)更易于管理、更高效的高要求網絡和邊緣工作負載部署。

云廠商各顯神通

AWS、谷歌等云廠商一直在為自己的大型數(shù)據中心打造定制芯片。一方面是不想過度依賴英偉達，另外針對自身需求定制芯片也有助于提高性能和降低成本。

AWS

亞馬遜的AI芯片Trainium和Inferentia專為訓練和運行大型人工智能模型而設計。

AWS Trainium2是 AWS 專門為超過 1000 億個參數(shù)模型的深度學習訓練打造的第二代機器學習 (ML) 加速器。AWS CEO Adam Selipsky 表示，近期推出的Trainium2的速度是其前身的4倍，能源效率是其之前的2倍。Tranium2 將在 AWS 云中由 16 個芯片組成的集群中的 EC Trn2 實例中使用，在 AWS 的 EC2 UltraCluster 產品中可擴展到多達 10萬個芯片。AWS表示，10萬個 Trainium 芯片可提供 65 exaflops 的計算能力，相當于每個芯片可提供 650 teraflops 的計算能力。

AWS Inferentia2 加速器與第一代相比在性能和功能方面實現(xiàn)了重大飛躍。Inferentia2 的吞吐量提高了 4 倍，延遲低至 1/10。

AWS Inferentia2 支持多種數(shù)據類型，包括 FP32、TF32、BF16、FP16 和 UINT8，還支持新的可配置 FP8 (cFP8) 數(shù)據類型，因為它減少了模型的內存占用和 I/O 要求。AWS Inferentia2 具有嵌入式通用數(shù)字信號處理器 (DSP)，可實現(xiàn)動態(tài)執(zhí)行，因此無需在主機上展開或執(zhí)行控制流運算符。AWS Inferentia2 還支持動態(tài)輸入形狀，這對于輸入張量大小未知的模型（例如處理文本的模型）至關重要。AWS Inferentia2 支持用 C++ 編寫的自定義運算符。

谷歌

2023 年 12 月，谷歌發(fā)布最新的Cloud TPU v5p，并號稱是迄今最強大的TPU。每個 TPU v5p Pod由 8,960 個芯片組成，采用 3D 環(huán)面拓撲，互連速度達 4,800 Gbps。與 TPU v4 相比，TPU v5p 的FLOPS 提高了 2 倍以上，高帶寬內存 (HBM) 提高了 3 倍以上。

TPU v5p 專為性能、靈活性和規(guī)模而設計，訓練大型 LLM 模型的速度比上一代 TPU v4 快 2.8 倍。此外，借助第二代SparseCores，TPU v5p訓練嵌入密集模型的速度比 TPU v4 2快 1.9 倍。

除了性能改進之外，TPU v5p 在每個 pod 的總可用 FLOP 方面的可擴展性也比 TPU v4 高 4 倍。與 TPU v4 相比，每秒浮點運算次數(shù) (FLOPS) 加倍，并且單個 Pod 中的芯片數(shù)量加倍，可顯著提高訓練速度的相對性能。

微軟

2023 年 11 月，微軟推出了AI芯片Azure Maia 100。Maia 100 是 Maia AI 加速器系列中的首款產品。

Maia 采用 5 nm臺積電工藝制造，擁有 1050 億個晶體管，比 AMD MI300X AI GPU的 1530 億個晶體管少約 30% 。微軟表示，“Maia 支持我們首次實現(xiàn)低于 8 位數(shù)據類型（MX 數(shù)據類型），以便共同設計硬件和軟件，這有助于我們支持更快的模型訓練和推理時間。”

Maia 100 目前正在 GPT 3.5 Turbo 上進行測試，該模型也為 ChatGPT、Bing AI 工作負載和 GitHub Copilot 提供支持。微軟正處于部署的早期階段，還不愿意發(fā)布確切的 Maia 規(guī)范或性能基準。

總的來說，從AMD 4000億美元市場的預測中至少可以得出三個結論：首先，數(shù)據中心仍是短期內AI芯片的焦點；其次，數(shù)據中心 AI芯片領域正急劇上升，盡管上升的幅度仍然是一個問題；第三， 英偉達將繼續(xù)在該領域占據主導地位，但包括 AMD 在內的其他供應商正努力削弱其地位。

審核編輯：劉清