科技行业前瞻专题:AI ASIC,算力芯片的下一篇章.pdf

  • 上传者:y****
  • 时间:2024/12/17
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科技行业前瞻专题:AI ASIC,算力芯片的下一篇章。ASIC 可以适应不同的业务场景和商业模式的需求,可以满足大型CSP客户的诸多需求:1)内部工作负载的架构优化;2)更低的功 耗,更低的成本;3)为AI工作负载定制的内存和I/O架构。随着AI应用的发展和生态逐步完善,AI算力集群特别是推理集群对加速 计算芯片需求巨大,驱动ASIC快速成长。预计2028年数据中心 ASIC 市场规模将提升至429亿美元,CAGR为45.4%。

ASIC针对特定算法和应用进行优化设计,在特定任务上的计算能力强大,通常具有较高的能效比。目前ASIC以推理场景应用为主, 并开始切入到部分训练环节。对照北美四大CSP的自研产品路线:Google的TPU出货目前以v5产品为主,2025年将量产TPU v6; 亚马逊的ASIC产品包括Trainium和Inferentia,分别用于训练和推理环节;微软和Meta也推出了各自的ASIC产品Maia 100和MTIA 。由于大型CSP的业务模型、应用场景等多通过自身云来承载,每个云承载了独特的应用和商业模型,包括内部应用(比如搜索引擎 、社交媒体等)、SaaS服务(比如AI聊天机器人、Copilot等)、IaaS服务等,自研ASIC可适应自身不同的业务场景和商业模式的需 求。

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