SK Hynix: Конкуренция в области AI дата-центров переходит от отдельных чипов к общей инфраструктурной архитектуре

Сообщение ChainCatcher, SK Hynix в своей последней статье заявляет, что конкуренция в области ИИ переходит от производительности отдельных чипов к проектированию и эксплуатации всей инфраструктурной архитектуры. Конкурентоспособность ИИ-центров обработки данных больше не зависит от отдельных компонентов, а от того, могут ли пять ключевых факторов — вычисления, память, хранение, сеть и электропитание с охлаждением — быть бесшовно интегрированы.

В статье отмечается, что масштаб моделей ИИ продолжает расти, что приводит к резкому увеличению потребности в вычислительной мощности и перемещении данных. Обучение требует многократного чтения огромных наборов данных, а вывод зависит от быстрого поиска информации по запросам пользователей, оба аспекта предъявляют более высокие требования к системной архитектуре центров обработки данных. На уровне памяти HBM, серверная DRAM и другие уже образуют иерархическую систему, каждая из которых выполняет различные задачи по пропускной способности и объему. На уровне сети, с учетом того, что обучение и вывод в больших масштабах зависят от параллельной обработки на нескольких серверах, сеть стала ключевым фактором, определяющим масштабируемость центра обработки данных. Проектирование систем переходит от одного сервера к расширению на уровне стойки и кластера.

Согласно прогнозу Omdia, рынок чипов для ИИ-центров обработки данных вырастет с 123 миллиардов долларов в 2024 году до 207 миллиардов долларов в 2025 году, а к 2030 году достигнет 286 миллиардов долларов. SK Hynix также упомянул центр обработки данных Fairwater в штате Висконсин от Microsoft, длина которого составляет около 5 футбольных полей, что указывает на то, что инфраструктура развертывается в большем масштабе. SK Hynix подчеркивает, что память становится ключевым уровнем, соединяющим вычисления и данные.