Основные статьи:
Нейроморфные процессоры
Основная статья: Нейроморфные процессоры
Хроника
2024
Индия представила свои первые ИИ-процессоры
В середине августа 2024 года компания Ola Electric, один из крупнейших в Индии производителей электрических двухколесных транспортных средств, представила первые в стране процессоры для задач искусственного интеллекта. Анонсированы чипы Bodhi 1, Sarv 1 и Ojas для приложений разного класса. Подробнее здесь
Вызов для Nvidia и Qualcomm. В Китае началось производство 6-нм 12-ядерных ИИ-процессоров
В конце июля 2024 года китайская компания Cixin Technology сообщила о начале массового производства процессоров Cixin P1 для устройств с поддержкой искусственного интеллекта. Это изделие может стать альтернативой некоторым чипам Nvidia и Qualcomm. Подробнее здесь
Представлен сверхмощный ИИ-процессор, который в 20 раз быстрее, чем у Nvidia
25 июня 2024 года стартап Etched анонсировал сверхмощный ускоритель под названием Sohu для задач искусственного интеллекта. Утверждается, что это устройство в десятки раз быстрее решений Nvidia на основе графических процессоров (GPU). Подробнее здесь
Представлен первый в мире языковой процессор. Он произведет революцию на рынке ИИ
В конце февраля 2024 года стартап Groq представил специализированный процессор LPU (Language Processing Unit), предназначенный для ускорения работы больших языковых моделей (LLM). Ожидается, что изделие произведет революцию на рынке искусственного интеллекта. Подробнее здесь.
Выпущена заточенная под ИИ память. Она на 50% быстрее и плотнее аналогов
27 февраля 2024 года компания Samsung анонсировала память с высокой пропускной способностью HBM3E нового поколения, которая предназначена для использования в системах искусственного интеллекта. Изделия, как утверждается, более чем на 50% превосходят ранее выпущенные аналогичные продукты по скорости передачи данных и емкости. Подробнее здесь.
2023
Продажи ИИ-процессоров в мире за год выросли до $27,31 млрд
В 2023 году глобальные продажи процессоров с поддержкой искусственного интеллекта достигли $27,31 млрд. Это на четверть больше результата за 2022-й, когда объем реализации оценивался в $21,8 млрд. Ключевым драйвером является стремительное внедрение инструментов машинного обучения и средств анализа больших данных в различных сферах. Отраслевые тенденции рассматриваются в обзоре Market Research Future, опубликованном в начале сентября 2024 года.
Авторы исследования отмечают, что ИИ используется в широком спектре самых разных приложений — от распознавания лиц и обработки естественного языка до предиктивной аналитики и генерации всевозможного контента. На этом фоне все более востребованными становятся специализированные аппаратные решения, оптимизированные для обработки ИИ-нагрузок. Кроме того, наблюдается тенденция по интеграции ИИ-чипов на уровне периферии, что позволяет обрабатывать данные в реальном времени без необходимости их передачи на облачные платформы. Это особенно важно в тех сферах, где существует потребность в принятии решений с минимальными задержками, например, в области автономных транспортных средств или промышленной автоматизации. По мере того, как периферийный ИИ набирает обороты, увеличивается спрос на аппаратные изделия, предназначенные для таких задач.
Внедрение ИИ также стимулируется правительственными инициативами: власти по всему миру инвестируют огромные средства в соответствующие исследования и разработки. Это приводит к быстрому развитию новых технологий и приложений ИИ, что в свою очередь порождает дополнительный спрос на специализированные процессоры.
Авторы отчета подразделяют рынок на четыре сегмента: это центральные процессоры (CPU) с функциями ИИ, графические чипы (GPU), программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и интегральные схемы специального назначения (ASIC). В 2023 году CPU занимали наибольшую долю рассматриваемого рынка, что обусловлено их универсальностью и экономической эффективностью. Вместе с тем изделия на основе GPU быстро набирают популярность благодаря своей высокой производительности при выполнении массовых параллельных вычислений. С точки зрения применения ИИ-чипов выделяются обработка и распознавание изображений, обработка естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение и предиктивная аналитика. Сегмент обработки и распознавания изображений показал наибольший результат в 2023 году — более 35% от общего объема выручки.Минус издержки, плюс выручка: в чем выгода современных IDP-решений для бизнеса 
Значимыми игроками мировой отрасли ИИ-процессоров являются Baidu, Cerebras, SambaNova Systems, Hailo Technologies, Apple, Mythic, Groq, Nvidia, Intel, Microsoft, Amazon, AMD, Graphcore, Google и Qualcomm. Северная Америка с ее передовой технологической инфраструктурой доминирует на глобальном рынке: здесь базируются ведущие технологические компании, которые вкладывают большие средства в исследования и разработки, связанные с ИИ. На втором месте находится Европа, где наблюдается сильное присутствие стартапов в области ИИ. Азиатско-Тихоокеанский регион во главе с Китаем показывает существенный рост благодаря правительственным инициативам и наличию крупной производственной базы. Южная Америка, Ближний Восток и Африка обладают значительным потенциалом, поскольку правительства признают преимущества ИИ и инвестируют в его развитие.
Аналитики полагают, что в дальнейшем отрасль будет устойчиво развиваться. Показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) прогнозируется на отметке 25,24%. В результате, к 2032-му объем мирового рынка процессоров для задач ИИ может достичь $206,9 млрд.[1]
Глобальные продажи ИИ-чипов за год выросли до $53,66 млрд
По итогам 2023 года глобальная выручка от поставок чипов искусственного интеллекта достигла $53,66 млрд. В перспективе в данном сегменте ожидается стремительный рост, о чем говорится в исследовании Gartner, результаты которого обнародованы 29 мая 2024 года.
Аналитики отмечают, что росту спроса на ускорители с графическими процессорами (GPU) и на специализированные акселераторы способствует стремительное развитие сервисов генеративного ИИ (ГенИИ). Такие аппаратные решения востребованы в центрах обработки данных (ЦОД) и на облачных площадках. Вместе с тем появляется все больше компьютеров, оснащенных нейропроцессорным блоком (NPU) для ускорения операций, связанных с ИИ.
По мнению Gartner, в 2024 году глобальные продажи ИИ-чипов достигнут $71,25 млрд, поднявшись на 33% по отношению к 2023-му. А в 2025-м затраты в рассматриваемом сегменте могут достичь $91,96 млрд. В исследовании сказано, что в 2024 году ИИ-ускорители для серверов обеспечат приблизительно $21 млрд выручки. На ИИ-чипы для компьютерной электроники придется $33,4 млрд, или около 47% в общем объеме рынка. Еще примерно $7,1 млрд принесут ИИ-изделия для автомобильных систем, около $1,8 млрд — решения для бытовой электроники.
По состоянию на 2024 год основную часть вычислительных нагрузок ИИ в дата-центрах выполняют ускорители на основе GPU. Вместе с тем все основные гиперскейлеры, включая AWS, Google, Meta (признана экстремистской организацией; деятельность на территории Российской Федерации запрещена) и Microsoft, инвестируют в разработку собственных чипов, оптимизированных для ИИ. Хотя создание таких изделий обходится дорого, использование специализированных решений может повысить эффективность работы сервисов, а также снизить затраты на предоставление пользователям услуг на основе ИИ.
О быстром расширении глобального рынка ИИ-чипов также говорят аналитики Market.us Scoop. По их оценкам, объем отрасли в 2023 году достиг примерно $23 млрд (цифры отличаются от значений Gartner в связи с иной методикой подсчета). В дальнейшем ожидается показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 31,2%. В результате, к 2033-му расходы могут подняться до $341 млрд.
Среди ключевых факторов, способствующих росту поставок ИИ-чипов, специалисты Market.us Scoop называют интеграцию технологий ИИ в мобильные и бытовые устройства (смартфоны, технику для умного дома и пр.), развитие периферийных вычислений, достижения в архитектуре нейронных сетей, необходимость повышения энергетической эффективности ИИ-платформ, квантовые вычисления, а также расширение сферы применения ИИ в целом.
С другой стороны, существуют определенные проблемы. Существенным препятствием является технологическая сложность проектирования и производства ИИ-чипов. Еще одна проблема заключается в интеграции таких изделий в существующие системы и инфраструктуры. Кроме того, разработчикам приходится решать вопросы совместимости различных компонентов, а также создавать специализированное программное обеспечение, способное в полной мере раскрыть потенциал ИИ-чипов.
В целом, подчеркивают аналитики, чипы ИИ играют важную роль в стимулировании инноваций. Они позволяют разрабатывать новые модели и приложения искусственного интеллекта, способствуя прогрессу в таких областях, как создание перспективных лекарств, мониторинг окружающей среды, технологии умного города и пр. Внедрение ИИ-чипов также способствует экономическому росту благодаря созданию новых рынков.[2][3]
2022: Индусы создали процессор, который в 100 раз быстрее GPU для дата-центров
2 февраля 2022 года индийская компания Qpisemi анонсировала продажи процессоров специально для приложений, связанных с искусственным интеллектом, - AI 2.0. Они, как утверждают разработчики, в 100 раз мощнее GPU, используемых в дата-центрах. Предполагается, что данная технология будет способствовать развитию технологии в области биоинформатики, открытия лекарств, моделирования машинного интеллекта и оптимизации производства. Подробнее здесь.
2020: Создан самый мощный процессор для искусственного интеллекта. В нём триллион транзисторов и 381 тыс. ядер
В конце ноября 2020 года инженеры Cerebras представили самый мощный процессор для искусственного интеллекта c 381 тыс. ядер. Это решение уже начало использоваться клиентами компании. Подробнее здесь.
2019: Intel презентовала Nervana Neural Network Processors для обучения нейронных сетей
13 ноября 2019 года компания Intel представила ускорители Intel Nervana Neural Network Processors (NNP) для обучения нейронных сетей (NNP-T1000) и для построения логических выводов (NNP-I1000). Эти первые специализированные микросхемы (ASIC) Intel для решения сложных задач машинного обучения с хорошей масштабируемостью и эффективностью предназначены для заказчиков, развивающих облачные технологии и центры обработки данных. Кроме того, Intel представила поколение визуальных процессоров (Vision Processing Unit или VPU) Intel Movidius Myriad для обработки медиа-данных на периферийных устройствах, создания автономных систем компьютерного зрения и построения логических выводов. Подробнее здесь.
2018
Intel планирует потеснить Nvidia на рынке чипов для нейронных сетей
По состоянию на 2018 год практически все приложения, так или иначе связанные с нейронными сетями, работают на серверах компании Nvidia, а если иных, то все равно на GPU Nvidia. Но есть серьезный шанс на то, что усилиями Intel монополия Nvidia будет нарушена. Конкурентом, способным потеснить, а может быть даже и сместить GPU с позиции лидера, станут новые, не имеющие аналогов процессоры Intel Nervana Neural Network Processor (NNP). В них, как следует из названия, реализована интеллектуальная собственность, приобретенная Intel вместе с компанией Nervana в 2016 году (подробнее).
Amazon разрабатывает ИИ-чипы
В феврале 2018 года стало известно о разработке компанией Amazon собственных чипов. Они ориентированы на вычислительные задачи, связанные с искусственным интеллектом (ИИ). Подробнее здесь.
