Сегодня, развитие нейронных сетей стало мейнстримом, что указывает на больший размер модели. Чтобы получить значимые результаты от существующих моделей глубокого обучения, организациям требуется повышенная вычислительная мощность и пропускная способность памяти.
Мощные микросхемы общего назначения (например, процессоры) не могут поддерживать такие сложные модели глубокого обучения. Поэтому чипы искусственного интеллекта, обеспечивающие возможности параллельных вычислений, становятся все более востребованными, и, по мнению McKinsey, эта тенденция сохранится.
Однако даже компании Intel, у которой есть множество инженеров мирового уровня и большой исследовательский опыт, потребовалось три года работы для разработки собственного ИИ-чипа. Поэтому для большинства компаний покупка чипов или платформ, работающих на специально созданных чипах искусственного интеллекта, у этих поставщиков — единственный способ разработать мощные модели глубокого обучения.
В статье будут представлены топ 10 производителей чипов искусственного интеллекта, которые занимают лидирующие позиции в мировом рынке AI.
Кто является ведущим производителем чипов искусственного интеллекта?
1. Nvidia
Nvidia производит графические процессоры (GPU) для игрового сектора с 1990-х годов. Например игровые консоли PlayStation 3 и Xbox используют графические чипы от Nvidia. Компания также производит чипы искусственного интеллекта, такие как Volta, Xavier и Tesla.
Благодаря буму генеративного искусственного интеллекта Nvidia добилась отличных результатов во втором квартале 2023 года и достигла рыночной капитализации в триллион долларов.
Чипсеты NVIDIA предназначены для решения бизнес-задач в различных отраслях. Например, Xavier является основой решения для автономного вождения, а Volta нацелена на центры обработки данных. DGX™ A100 — это флагманский AI-чип Nvidia, который также предназначен для центров обработки данных. Продукт объединяет 8 графических процессоров и до 640 ГБ графической памяти. Nvidia Grace — это новая модель чипа искусственного интеллекта, которую компания выпустила для рынка высокопроизводительных вычислений в 2023 году.
В отношении рабочих нагрузок искусственного интеллекта в облаке Nvidia практически является монополистом: большинство облачных игроков предлагают графические процессоры именно Nvidia в качестве облачных графических процессоров.
2. Intel
Intel является одним из крупнейших игроков на рынке и имеет долгую историю развития технологий. В 2017 году Intel стала первой в мире компанией по производству ИИ-чипов, преодолевшей барьер продаж в 1 миллиард долларов.
Процессоры Intel Xeon, подходящие для различных задач, включая обработку данных, оказали влияние на коммерческий успех компании. По сравнению с предыдущими поколениями, серия Xeon Platinum третьего поколения имеет до 40 ядер и в 1,6 раза большую пропускную способность памяти, а также в 2,66 раза большую емкость памяти по сравнению с предыдущим поколением чипов.
Gaudi — это ускоритель обучения нейронных сетей от Intel. Этот продукт способен масштабировать по мере увеличения размера модели и имеет относительно низкую совокупную стоимость. Для вывода данных у Intel есть Goya, оптимизированный по пропускной способности и задержке.
Intel® NCS2 — новейший чип искусственного интеллекта от Intel, разработанный специально для глубокого обучения.
3. Google Alphabet
Google Cloud TPU — специально созданный чип-ускоритель для машинного обучения, который поддерживает такие продукты Google, как Переводчик, Фотографии, Поиск, Ассистент и Gmail. Его можно использовать через реализацию облачного сервиса Google Cloud. Edge TPU, еще один ускорительный чип от Google Alphabet, размером меньше монеты достоинством в один цент и предназначен для периферийных устройств, таких как смартфоны, планшеты и устройства IoT.
4. AMD
AMD — производитель чипов, выпускающий процессоры, графические процессоры и ускорители искусственного интеллекта. Например, карта ускорителя центра обработки данных Alveo U50 от AMD имеет 50 миллиардов транзисторов. Accelerator может запускать 10 миллионов наборов данных для встраивания и выполнять графовые алгоритмы за миллисекунды.
AMD выпустила APU Instict MI300 для рабочих нагрузок по обучению искусственного интеллекта в июне 2023 года и будет конкурировать с NVIDIA за долю на этом рынке.
5. IBM
IBM выпустила свой «нейроморфный чип» TrueNorth AI в 2014 году. TrueNorth содержит 5,4 миллиарда транзисторов, 1 миллион нейронов и 256 миллионов синапсов, поэтому он может эффективно выполнять глубокий сетевой вывод и обеспечивать высококачественную интерпретацию данных.
В апреле 2022 года IBM выпустила новое оборудование — IBM Telum Processor. Процесс его разработки занял три года и направлен на повышение эффективности использования больших наборов данных. По мнению IBM, процессоры Telum подходят для таких задач, как немедленное предотвращение мошенничества, благодаря улучшенному процессорному ядру и памяти по сравнению с предыдущими чипами AI компании.
6. SambaNova Systems
SambaNova Systems была основана в 2017 году с целью разработки высокопроизводительных и высокоточных аппаратно-программных комплексов. Компания разработала процессорный чип SN10 и привлекла финансирования в $1,1 млрд.
Важно отметить, что вместо продажи своих процессоров искусственного интеллекта SambaNova Systems строит центры обработки данных и сдает их в аренду предприятиям. Подход SabaNova Systems «продукт как услуга» может улучшить управление продукцией и заставить их производить более долговечные продукты, поскольку они владеют ими на протяжении всего жизненного цикла. AIMultiple оценивает подход «продукт как услуга» как одну из лучших практик экономики замкнутого цикла.
7. Cerebras Systems
Cerebras Systems была основана в 2015 году. В апреле 2021 года компания анонсировала свою новую модель чипа искусственного интеллекта Cerebras WSE-2, которая имеет 850 000 ядер и 2,6 триллиона транзисторов. Несомненно, WSE-2 является большим шагом вперед по сравнению с WSE-1, который имеет 1,2 триллиона транзисторов и 400 000 вычислительных ядер.
Systems Celebra работает со многими фармацевтическими компаниями, такими как AstraZeneca и GlaxoSmithKline, поскольку эффективная технология WSE-1 ускоряет генетические и геномные исследования и сокращает время разработки лекарств.
8. Graphcore
Graphcore — британская компания, основанная в 2016 году. Graphcore анонсировала свой флагманский чип AI под названием IPU-POD256. Компания уже получила финансирование на сумму около $700 млн.
Graphcore имеет стратегическое партнерство между корпорациями по хранению данных, такими как DDN, Pure Storage и Vast Data.
Сотрудничает с исследовательскими институтами по всему миру, такими как Oxford-Man Institute of Quantitative Finance, Бристольский университет и Калифорнийский университет Беркли — другие авторитетные исследовательские организации, которые используют чипы искусственного интеллекта Graphcore.
9. Groq
Groq была основана бывшими сотрудниками Google. Компания представляет новую модель архитектуры ИИ-чипов, призванную облегчить компаниям внедрение своих систем. Стартап уже привлек около 350 миллионов долларов и выпустил свои первые модели, такие как процессор GroqChip™ и ускоритель GroqCard™.
Первого марта 2022 г. Groq приобрела Maxeler, которая предлагает решения для высокопроизводительных вычислений (HPC) для приложений финансовых услуг.
10. Mythic
Компания Mythic была основана в 2012 году. Она разработала такие продукты, как M1076 AMP, ключ-карта MM1076, и уже привлекла около 150 миллионов долларов финансирования.
