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      2025年RISC-V內核將增至800億顆

      時間: 2023-09-01 10:37:51 來源: 新浪

      RISC-V在服務器市場推進速度將比PC市場更快。據介紹,服務器市場的最終用戶是to B端,PC以及智能手機最終用戶是to C端,后者要求的軟件生態需要更加完備;相比,服務器市場解決少量的軟件問題就可以帶來市場突破,參考過往經驗,如果能夠在特定的細分領域提供更好的性能,節約功耗成本,異架構芯片在服務器市場就有機會。


      (資料圖)

      RISC服務器市場占有率前景分析

      根據投資公司ASK Invest預測,2030年,ARM和RISC-V將在云服務領域取代英特爾的x86架構,屆時兩者組合在服務器市場的占有率將達到70%。

      RISE創始董事會包含谷歌、英特爾、平頭哥、三星、聯發科、英偉達、高通、Andes、Imagination、Red Hat、Rivos、SiFive、Ventana等13名成員,匯聚了全球計算領域的頂級玩家。這些公司此前在RISC-V的各個領域已經多有探索,如今出于安全穩定、成本效益等多重考量,加速了催熟RISC-V生態的步伐。

      近年來,從英國易主日本的Arm公司,在軟銀孫正義大資本打法的“裹挾”下,賣身英偉達受阻后又任性提高處理器IP授權費為IPO沽個好價錢,正變成那個“自己曾經討厭的人”。眼下一場針對ARM的擺脫或替代之戰已經打響。谷歌、三星、高通等大廠紛紛加入戰局;甚至曾經的壟斷者英特爾,也站在了新壟斷者的對立面。

      6月26-30日,上述“RISE”計劃的創世董事會成員、RISC-V的領導者廠商SiFive,接連在中國上海、北京、深圳舉辦三場RISC-V中國技術論壇,分享RISC-V最新技術趨勢和產品方案,乘勢加碼中國市場。作為RISC-V開源開放精神最有力的傳承者和發揚者,SiFive在很大程度上引領了RISC-V的創新之路。

      RISC–V主要發明人、SiFive共同創辦人兼首席架構師Krste Asanovi?教授,與SiFive企業營銷與業務開發資深副總裁剛至堅(Jack Kang) 三城“連軸轉”,與數以千計的合作伙伴、生態伙伴和現場觀眾暢聊全球RISC-V趨勢與RISC-V在中國半導體行業的發展,引發熱烈反響。

      根據中研普華研究院《2023-2028年中國RISC服務器行業競爭分析及發展前景預測報告》顯示:

      RISC-V的發展勢不可擋,未來兩到三年有望超越傳統架構,迎來更好的處理器和生態系統。RISC-V國際基金會發布的數據預測,到2025年RISC-V內核將增至800億顆,增長速度遠超原預計的600億顆。而截至2022年12月,市場上已經擁有超過100億顆RISC-V內核。

      對于RISC-V將強勢增長的原因,Krste Asanovi?教授一針見血地指出,RISC-V與x86和ARM體系的不同之處在于其高度開放,不受任何一家企業主導;使用這一架構的芯片設計企業擁有更獨立的主導權,專業設計公司和廠商自身都可以參與其中,競爭更加充分,更能保持創新活力。

      人工智能服務器需求逐步增長

      今年以來,訓練型人工智能服務器成為計算機領域需求最旺盛的細分行業。此外,應用領域的推理型人工智能服務器需求也在逐漸增長。

      大模型仍處于混戰階段,應用處于滲透率早期,AI板塊中算力需求增長的確定性較高,在未來兩年時間內,算力板塊都將處于高景氣度階段。

      報告指出,自2022年底OpenAI正式推出ChatGPT后,用戶量大幅增長,圍繞ChatGPT相關的應用層出不窮,其通用性能力幫助人類在文字等工作上節省了大量時間。同時在Transformer新架構下,多模態大模型也取得新的突破,文生圖、文生視頻等功能不斷完善,并在廣告、游戲等領域取得不錯的進展。生成式AI將是未來幾年最重要的生產力工具,并深刻改變各個產業環節,圍繞生成式AI,無論是訓練還是推理端,算力需求都將有望爆發式增長。

      首先是訓練側,參考OpenAI論文,大模型訓練側算力需求=訓練所需要的token(最小單位)數量*6*大模型參數量??梢钥吹綇腉PT3.5到GPT4,模型效果越來越好,模型也越來越大,訓練所需要的token數量和參數量均大幅增長,相應的訓練算力需求也大幅增長。并且,與GPT4相關的公開論文也比較少,各家巨頭向GPT4邁進的時候,需要更多方向上的探索,也將帶來更多的訓練側算力需求。其次是推理側,單個token的推理過程整體運算量為2*大模型參數量,因此大模型推理側每日算力需求=每日調用大模型次數*每人平均查詢Token數量*2*大模型參數量,僅以Google搜索引擎為例,每年調用次數至少超過2萬億,一旦和大模型結合,其AI算力需求將十分可觀。另外,人工智能算力需求有望推動海底數據中心規?;l展。

      報告推算,2023年-2027年,全球大模型訓練端峰值算力需求量的年復合增長率有望達到78.0%,2023年全球大模型訓練端所需全部算力換算成的A100芯片總量可能超過200萬張。全球大模型云端推理的峰值算力需求量的年復合增長率有望高達113%。

      全球AI服務器市場規模未來3年內將保持高速增長,2022年中國AI服務器市場規模67億美元,同比增長24%。2023-2025年,中國AI服務器市場規模有望達到134/307/561億美元,同比增長101%/128%/83%。AI服務器是算力基礎設施最主要的硬件,訓練型主要成本來自于GPU芯片。競爭格局方面,考慮到AI服務器研發和投入上需要更充足的資金及技術支持,國內市場的競爭格局預計將繼續向頭部集中,保持一超多強的競爭格局。

      《2023-2028年中國RISC服務器行業競爭分析及發展前景預測報告》由中研普華研究院撰寫,本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析,重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力,以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態,對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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      責任編輯:QL0009

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