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GPU的巨大壓力即將到來

半導體產(chǎn)業(yè)縱橫 ? 來源:半導體產(chǎn)業(yè)縱橫 ? 2023-07-20 11:41 ? 次閱讀

GPU漲的不僅是價格。

今年以來,直線上升的AIGC市場帶熱了GPU。TrendForce集邦咨詢表示,2023年AI服務器出貨量(包含搭載GPU、FPGA、ASIC等)出貨量預估近120萬臺,年增率近38%,AI芯片出貨量同步看漲,可望成長突破五成。

然而,供應短時間難以跟上需求的爆發(fā)。“一切都在等英偉達”,李平是某AI公司高管,他向記者透露,其公司在4月下單了服務器產(chǎn)品,但是因為服務器公司的GPU尚未到貨,至今沒有準確交貨期,“現(xiàn)在再簽服務器合同都是沒有違約條款,不簽貨期的,只能選擇等或者直接取消訂單”。

對 GPU 硬件或更好的加速器的需求從未如此之大,如果這種趨勢持續(xù)下去,當前的高需求可能會延續(xù)到不久的將來。就HPC領域而言,這一趨勢表明 GPU 未來將會變得昂貴且難以找到,除非是購買的數(shù)量足以直接向供應商購買。

GPU非常適合加速矩陣運算,通常這也是許多 HPC 應用程序的核心。它們提供 SIMD(單指令多數(shù)據(jù))處理單元,可以加速復雜的并行數(shù)組操作。正如人們經(jīng)常指出的那樣,HPCGPU 市場在一定程度上要歸功于規(guī)模大得多(約 7 倍)的游戲市場,它幫助支付了硬件成本,讓游戲玩家能夠飛越星系,同時允許科學家模擬星系。

加密貨幣市場改變了這種低端動態(tài)。就加密貨幣而言,游戲 GPU 非常擅長快速查找唯一數(shù)字并產(chǎn)生熱量。市場需求相當高,但由于加密市場的不斷發(fā)展,需求似乎正在下降。

在高端市場,情況就完全不同了。根據(jù)雅虎財經(jīng)的一篇文章,Reports Insights 的一份報告預測:“受圖形處理器 (GPU) 科學模擬、數(shù)據(jù)分析和人工智能需求不斷增長的推動,全球圖形處理器 (GPU) 市場預計在 2022 年至2030 年期間復合年增長率為 33.5%?!?/p>

然而,對于 GPU 市場供應商來說,這是個好消息,對于最終用戶來說,LLM(大型語言模型,如 ChatGPT)的增長創(chuàng)造了對 GPU 的新需求,而嚴格意義上來說,GPU 并不屬于傳統(tǒng) HPC 市場的一部分。

以 Inflection AI 為例,該公司正在開發(fā)一種名為“Pi”的“個人人工智能”聊天機器人。為了實現(xiàn)這一目標,該公司建造了一臺配備 22,000 個英偉達 H100 GPU 的超級計算機。為了提供一些背景信息,F(xiàn)rontier 是 6 月 23 日 TOP500 列表中排名第一的系統(tǒng),擁有37,632 個 GPU。

Inflection AI 的情況并非獨一無二。SemiAnalysis報告的另外兩個數(shù)據(jù)點也支持同樣的趨勢。

“即使 OpenAI 也無法獲得足夠的 GPU,這嚴重阻礙了其近期路線圖。由于 GPU 短缺,OpenAI 無法部署其多模態(tài)模型。“

正在尋找 FLOPS?

幸運的是,GPU 對于 HPC 來說并不是必需的。然而,最新的 TOP500 系統(tǒng)統(tǒng)計表明,37% 的機器使用 GPU。這個數(shù)字正在增加,并且隨著系統(tǒng)進入 exaFLOPS 領域,加速器的使用將繼續(xù)。

如前所述,GPU 不是必需的,但對于許多 HPC 應用程序來說通常是可取的。由于生成式 AI 行業(yè)爆炸式增長的巨大需求,許多 HPC 現(xiàn)場采購和/或云場景的擔憂是GPU 的全面可用性(短缺)?!叭魏?GPU”(英偉達、AMD英特爾)的高市場需求可能會促使 HPC 從業(yè)者考慮僅使用 CPU 的解決方案來幫助加速其代碼(例如,眾核、AVX-512、HBM、3D V-Cache 等) 。

對“GPU 周期”的搜索也可能會帶來一些新穎的方法?;叵胍幌?,HPC 中的一些原始 GPU 應用程序始于標準 GPU 卡和一種名為“Brook ”的新語言,該語言是 CUDA 的前身,并在第一段中提到的一些早期 GPU 卡上運行。一開始,這種方法似乎有點“尷尬”,但速度的提高是不容忽視的,結果重塑了 HPC 領域。

最近,一個有趣的消息是,最新版本的 AMD ROCm GPU 庫(V5.6) 提供了對移動和桌面級 iGPU(集成 GPU)的支持。在LinkedIn 上的一篇簡短帖子中,HPC 專家 JamesCuff 能夠使用 Ryzen 9 6900HX 桌面處理器在CPU 和 CPU/iGPU 上運行 TensorFlow 基準測試。同樣的基準測試在 CPU 上運行需要 13 秒,在CPU/iGPU 組合上運行需要 3 秒。當然,還需要更多的測試,但正如對 FLOPS 的搜索將目光轉向了早期基于 GPU 的顯卡一樣,尋找內(nèi)部 GPU 可能會為 HPC 組合添加一些未使用和可用的 FLOPS。GPU 的巨大壓力已經(jīng)到來。





審核編輯:劉清

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原文標題:GPU 的巨大壓力即將到來

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