2023年Q2用戶偏好榜：12+256G版本成新主流
3月份的性能榜、性價(jià)比榜和好評榜之后，就要輪到2023年的第二季度偏好榜了，上半年的新機(jī)潮已經(jīng)過去，最明顯的肯定就是大內(nèi)存和存儲的機(jī)型了，另外部分中端機(jī)也取消了屏幕塑料支架
據(jù)Hpcwire援引半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu)TechInsights最新公布的數(shù)據(jù)顯示，2023年全球數(shù)據(jù)中心GPU總出貨量達(dá)到了385萬顆，相比2022年的267萬顆增長了44.2%。其中，NVIDIA以98%的市場份額穩(wěn)居第一。
NVIDIA2023年出貨376萬顆數(shù)據(jù)中心GPU
NVIDIA的數(shù)據(jù)中心GPU（包括了面向AI的GPU）出貨量達(dá)到了376萬顆，相比2022年的264萬顆增長了112萬顆，在2023年全球385萬顆數(shù)據(jù)中心GPU出貨量當(dāng)中，拿下了高達(dá)98%的市場份額，與 2022 年的市場份額相近。
也就是說，在數(shù)據(jù)中心GPU市場，AMD和Intel（主要是數(shù)據(jù)中心GPU Max系列，未包括 Gaudi ASIC芯片）兩家廠商加起來在2023年的總出貨量只有9萬顆。
如果按數(shù)據(jù)中心GPU銷售收入來看，2023年NVIDIA也同樣占據(jù)了整個市場98%的份額，達(dá)到了362億美元，是2022年的109億美元的三倍多。
值得一提的是，據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)Jon Peddie Research的最新報(bào)告顯示，2024年一季度的全球獨(dú)立顯卡（AIB）出貨量同比增長39.2%至870萬張，NVIDIA也以高達(dá)88%的市場份額穩(wěn)居第一。
顯然，不僅在面向AI和HPC應(yīng)用的數(shù)據(jù)中心GPU市場，NVIDIA具有著壟斷性的領(lǐng)先優(yōu)勢，在消費(fèi)類GPU市場NVIDIA也同樣居于壟斷地位。
來自Intel、AMD、谷歌的競爭
TechInsights 分析師詹姆斯桑德斯 (James Sanders) 表示：“人工智能硬件還不足以匹配人工智能軟件的快速進(jìn)步。因此，NVIDIAGPU將會面臨更多的競爭對手，比如谷歌的TPU、AMD的GPU、Intel的AI芯片和GPU。”
桑德斯進(jìn)一步指出：“我懷疑，由于人工智能的發(fā)展，它必須從NVIDIA對于市場的壟斷，走向多元化，這是不可避免的。”
NVIDIAGPU的短缺和高昂的成本，幫助了 AMD 和Intel等競爭對手，這兩家公司在 2023 年憑借自己新的數(shù)據(jù)中心GPU，顯示出了快速增長的跡象。
TechInsights 的數(shù)據(jù)顯示，2023 年 AMD 的AI芯片出貨量約為 50萬顆，而Intel則以 40萬顆的出貨量填補(bǔ)了剩余的空白。
目前，AMD 的 MI300 系列 GPU 市場表現(xiàn)良好，已鎖定微軟、Meta 和 Oracle 的采購訂單。
在 今年4月份的財(cái)報(bào)電話會議上，AMD 首席執(zhí)行官 Lisa Su 表示，MI300 的銷售額在不到兩個季度內(nèi)就達(dá)到了 10 億美元。
在財(cái)報(bào)電話會議上，AMD CEO蘇姿豐還表示：“我們現(xiàn)在預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)中心 GPU 收入將在 2024 年超過 40 億美元，高于我們 1 月份預(yù)計(jì)的 35 億美元。”
在本月的Computex 2024展會上，AMD 還表示將每年發(fā)布新款 GPU，其中計(jì)劃今年發(fā)布 MI325X，2025 年發(fā)布 MI350，2026 年發(fā)布 MI400。
顯然，AMD 正在跟隨NVIDIA每年推出一款數(shù)據(jù)中心GPU的藍(lán)圖。NVIDIA在Computex 2024展會也宣布Blackwell芯片現(xiàn)已開始投產(chǎn)，2025年將會推出Blackwell Ultra GPU芯片。下一代AI平臺名為“Rubin”，將集成HBM4內(nèi)存，將于2026年發(fā)布。
Intel目前則專注于 Gaudi AI 芯片，其最新推出的Gaudi 3 芯片性能和能效均優(yōu)于NVIDIAH100，但是其價(jià)格僅為H100 的一半：對于那些不想為每張 H100 卡花費(fèi)超過 30,000 美元的公司來說，這是一個誘人的價(jià)格。
但這種芯片不像 GPU 那樣靈活通用。生成式 AI 模型必須經(jīng)過特殊編程才能在Intel Gaudi 芯片上運(yùn)行，這需要付出很多努力。
相比之下，NVIDIA和AMD的GPU 更為通用，可以適合運(yùn)行各種模型，NVIDIA的GPU有CUDA加持，更具優(yōu)勢。因此，Intel也在開發(fā)下一代的面向AI和HPC的代號為“Falcon Shores”的數(shù)據(jù)中心GPU。不過，有消息稱原來的Falcon Shores GPU遇到了問題，現(xiàn)在正在重新設(shè)計(jì)，計(jì)劃于2025年發(fā)布。
Intel首席執(zhí)行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 在 4 月份的財(cái)報(bào)電話會議上表示，F(xiàn)alcon Shores “將 Gaudi 3 的出色收縮性能與完全可編程的架構(gòu)相結(jié)合……隨后我們將積極推出 Falcon Shores 產(chǎn)品” 。
基辛格還表示，Gaudi 3 讓Intel在 AI 芯片市場站穩(wěn)了腳跟，Intel目前預(yù)計(jì)“2024 年下半年的AI加速芯片收入將超過 5 億美元”。
TechInsights 的桑德斯表示，考慮到NVIDIAGPU的供應(yīng)和價(jià)格問題，其他的AI芯片廠商有著很多的機(jī)會，尤其是谷歌的 TPU。
桑德斯表示：“谷歌定制的TPU芯片相比亞馬遜AWS、AMD、Ampere 等廠商的定制AI芯片工作產(chǎn)生的收入更高。”
谷歌于 2013 年就開始自主研發(fā)云端AI加速芯片，以滿足加速內(nèi)部工作負(fù)載的需求，距今已有近 10 年歷史。
在2015年推出自研的TPU以來，谷歌一直推動其 Google Cloud 數(shù)據(jù)中心采用自研TPU，目前已經(jīng)發(fā)展到了名為 Trillium 的第六代TPU。
與 TPU v5e 相比，Trillium的每芯片峰值性能高出 4.7 倍，HBM 內(nèi)存容量和 HBM 內(nèi)存帶寬也高出兩倍，能效提升了67%。同時谷歌還新發(fā)布了自研的基于Arm架構(gòu)的數(shù)據(jù)中心處理器Axion CPU ，計(jì)劃于今年晚些時候上市。
桑德斯說：“由于某種奇怪的市場力量融合，谷歌最終成為了第三大數(shù)據(jù)中心芯片提供商（按收入計(jì)算），僅次于NVIDIA和Intel。”
TechInsights數(shù)據(jù)顯示，自2015年推出自研的TPU以來，盡管谷歌沒有對外出售自研的TPU，但其2023年自用的TPU芯片量已經(jīng)突破了200萬顆大關(guān)。就出貨量來看，谷歌已經(jīng)成為了僅次于NVIDIA的全球第二大數(shù)據(jù)中心AI加速芯片供應(yīng)商。
除了TPU之外，“Argos 是谷歌為 YouTube 開發(fā)的視頻編碼器，考慮到 YouTube 每小時需要處理的所有視頻。谷歌部署的每個定制的 Argos 視頻編碼器芯片，相當(dāng)于取代了 10 個IntelXeon CPU。從功耗的角度來看，這也是一個巨大的變化。”桑德斯說。
云服務(wù)廠商自研芯片已成大勢所趨
對于頭部的云服務(wù)廠商來說，面對自身對于數(shù)據(jù)中心CPU和AI加速芯片的龐大需求，以及自身特定的軟件堆棧及應(yīng)用需求，自研定制芯片不僅能夠提供更高的能效表現(xiàn)，也能夠降低芯片外采成本和能耗成本，還能降低對于少數(shù)芯片供應(yīng)商的依賴。
因此，我們可以看到，谷歌、亞馬遜、阿里巴巴、華為、百度、微軟等眾多的云服務(wù)廠商近年來都有推出自研的數(shù)據(jù)中心CPU和AI加速芯片。
除了前面提到的谷歌面向數(shù)據(jù)中心的Axion CPU 和 TPU之外，亞馬遜也擁有自己的面向數(shù)據(jù)中心的 Graviton CPU 和名為 Trainium 和 Inferentia 的云端 AI芯片，它正盡可能地為客戶降低使用各種云端算力和服務(wù)的成本。
TechInsights在研究報(bào)告中稱，2023年，AWS向客戶出租了相當(dāng)于230萬顆數(shù)據(jù)中心處理器，其中Graviton占比17%，超過了該平臺上AMD芯片的使用量。“即使銷量很高，他們的總收入也不會很高。他們希望保持……與Intel或 AMD 驅(qū)動的實(shí)例相比，擁有 10% 到 20% 的折扣。”桑德斯說。
阿里巴巴很早也推出了自研的數(shù)據(jù)中心AI加速芯片含光800，隨后又推出了自研的Arm架構(gòu)的數(shù)據(jù)中心CPU——倚天710。目前這些自研芯片主要都被用于阿里巴巴內(nèi)部的服務(wù)以及云服務(wù)的相關(guān)實(shí)例當(dāng)中。
此外，華為也有自己的Arm架構(gòu)的數(shù)據(jù)中心CPU鯤鵬920系列，以及數(shù)據(jù)中心AI加速芯片昇騰910系列等。百度也很早有推出自己的數(shù)據(jù)中心AI加速芯片昆侖芯，該業(yè)務(wù)已經(jīng)分拆獨(dú)立，并對外供應(yīng)。
微軟也推出了自己的數(shù)據(jù)中心處理器Cobalt 100和數(shù)據(jù)中心AI加速器 Maia 100。雖然微軟的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施目前仍依賴于IntelCPU和NVIDIA GPU，但目前微軟已經(jīng)開始逐步將其軟件堆棧調(diào)整為自研芯片。
目前，所有主要的云提供商和超大規(guī)模提供商都在開發(fā)自研的數(shù)據(jù)中心處理器，以取代Intel和 AMD 生產(chǎn)的芯片。但是目前Intel和AMD在數(shù)據(jù)中心CPU市場仍占據(jù)主導(dǎo)地位，而NVIDIA則在數(shù)據(jù)中心GPU領(lǐng)域的占據(jù)絕對壟斷地位，并迫使云提供商分配由NVIDIA控制的專用空間，而NVIDIA將其 DGX 服務(wù)器和 CUDA 軟件堆棧放置在這些空間中。
桑德斯表示：“頭部的云服務(wù)大廠不會完全擺脫Intel、AMD NVIDIA，因?yàn)榭蛻魧τ谠破脚_中基于這些芯片支持的實(shí)例的需求永遠(yuǎn)存在。”
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