تحارب Tesla و Intel وغيرها من الشركات العملاقة رقائق AI: "دفاعات" GPU ، وتكامل التخزين والحوسبة "outflanks" ، كما يرغب لاعبو الرقائق المحليون في مشاركة كعكة Nvidia
إن Nvidia "مهيمنة" مع وحدة معالجة الرسومات الخاصة بها ، وتحاول المزيد والمزيد من الشركات الاستيلاء على "المحيط الأزرق" لرقائق الذكاء الاصطناعي. قال Musk مؤخرًا إن ** Tesla تطور شريحة خاصة بها ، لكن لن يُطلق عليها GPU أو 100s و H100s وما إلى ذلك ، وسيركز Dojo2 على الطرز الكبيرة. في وقت سابق ** أطلقت إنتل شريحة Gaudi2 "China Special Edition" ، وهي أكثر فعالية من حيث التكلفة من H100 **.
تعتقد الصناعة عمومًا أنه ليس من السهل على Nvidia الاحتفاظ بهذه الكعكة. أشار جريت وول سيكيوريتيز هو بين في تقرير بحثي في 13 يوليو إلى أنه مقارنة بالدول الخارجية ، سينمو سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في بلدي بمعدل أعلى في السنوات الثلاث المقبلة ، وهناك مجال كبير للتطوير ومساحة سوق واسعة. وفقًا لتقرير بحثي لشركة China Merchants Securities Zhang Xia في 18 يوليو ، سيصل حجم سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في بلدي إلى 178 مليار يوان في عام 2025 ، بزيادة قدرها 100٪ تقريبًا ** مقارنة بعام 2022. من 2021 إلى 2025 ، حجم سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في بلدي ** CARG هو 42.9٪ ** ، وهو أسرع من معدل نمو السوق العالمي (32.1٪) في نفس الفترة.
وفقًا لهيكل السوق ، يوجد حاليًا ثلاثة أنواع من اللاعبين في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي ، أحدها عمالقة الرقائق القديمة التي تمثلها Nvidia و AMD ، والتي قامت بعمليات استحواذ ضخمة في السنوات الأخيرة لتعزيز قوة خطوط منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ؛ والآخر هو عمالقة الحوسبة السحابية التي تمثلها Google و Baidu و Huawei. وفقًا لبيانات IDC ، ستكون شحنات بطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي في الصين في عام 2022 حوالي 1.09 مليون ، منها ** حصة Nvidia في سوق بطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي في الصين تبلغ 85٪ ** ، وحصة Huawei في السوق 10٪ ، وحصة Baidu في السوق 2٪ ، وكلا من Cambrian و Suiyuan Technology 1٪.
** ▌ سوق رقائق الذكاء الاصطناعي يتنافس على الصدارة: ارتفعت أسعار Nvidia A800 ، والشركات المحلية "أطلقت" وحدة معالجة الرسومات لإيجاد مخرج ، حملت كامبريان راية رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية ولكنها لا تزال غير قادرة على الخروج من محنة سنوات متتالية من الخسائر **
هذا العام ، يعتبر سوق AIGC ساخنًا بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات. في ظل الطلب القوي ، هناك نقص دائمًا في ** وحدات معالجة الرسومات ** ، وقد جعل ضيق العرض العديد من الشركات الطرفية تشعر بالإرهاق. ذكرت ** YouKede ** على منصة تفاعل المستثمر في 3 يوليو أن وحدات معالجة الرسومات التي طلبتها الشركة تصل حاليًا واحدة تلو الأخرى ، وأن المساهمة في الشركة محدودة. وقت التسليم وكمية وحدات معالجة الرسومات المتبقية غير مؤكد ؛ كشفت ** Inspur Information ** عن توقعات التقرير نصف السنوي الأسبوع الماضي.
"كل شيء ينتظر Nvidia." قال مسؤول تنفيذي لشركة AI لمراسل من Financial Associated Press أن شركته قدمت طلبًا لمنتجات الخادم في أبريل ، ولكن نظرًا لأن شركة الخادم ** GPU لم تصل بعد ، فلا يوجد تاريخ محدد للتسليم **.
المصائب لا تأتي منفردة أبدًا ، فقد شهد سوق وحدة معالجة الرسومات عاصفة مرة أخرى.من ناحية ، ارتفع سعر Nvidia A800 بأكثر من 30٪ ** في أسبوع ، وحتى السعر ليس له سوق.وقالت مجموعة Lenovo في معرض MWC Shanghai أن الخادم المتطور المجهز بشريحة A800 سيتم تسليمه في غضون 10 أشهر. **
وفقًا لمصادر الصناعة ، بصرف النظر عن الطلب القوي على A800 وعوامل السياسة ، هناك أيضًا رغبة Nvidia الخاصة بـ "الأنانية" ، "تقوم NVIDIA حاليًا بتخفيض شحن A800 ودفع H800 الأكثر ربحية". يصل سعر وحدة معالجة الرسومات H800 أحادية البطاقة إلى أكثر من 200000 يوان ، وهو أعلى بكثير من A800 بعد زيادة الأسعار. ** اعتبارًا من يونيو من هذا العام ، سيتم الترويج رسميًا لـ H800 على نطاق واسع **.
في هذا السياق ، يشعر الكثير من الناس بالقلق بشأن ما إذا كانت شركات GPU المحلية ستتاح لها فرصة للحصول على حصة في المستقبل. قال جاي لوجيانغ ، رئيس مجلس إدارة Tianshu Zhixin ، إنه في الواقع ، بغض النظر عما إذا كان يمكن بيع منتجات Nvidia إلى الصين ، ** يمكن استخدام منتجاتنا بالفعل **. قال Shang Junman ، المحلل في Xinmou Consulting ، إن لديه موقفًا إيجابيًا نسبيًا تجاه تطوير وحدات معالجة الرسومات المحلية ككل ، ولكن هناك فجوة معينة ** بين السلاسل الصناعية المحلية والأجنبية في منصات التصميم والمسبك والبرامج البيئية **.
وفقًا للإحصاءات غير المكتملة لـ Financial Associated Press ، فإن الشركات المدرجة في A-share مع تخطيط في مجال GPU تشمل Jingjiawei و VeriSilicon و Hangjin Technology و Zowee Technology و Haoli Technology و Allwinner Technology و Tongfu Microelectronics ** ، إلخ. التفاصيل كالتالي:
بصفتها "أول شريحة AI في لوحة ابتكار العلوم والتكنولوجيا" ، استجابت ** Cambrian ** سابقًا على المنصة التفاعلية بأن الشريحة الذكية التي صممتها الشركة وطورتها ليست وحدة معالجة رسومات ، ولكنها شريحة مصممة خصيصًا لمجال الذكاء الاصطناعي. تتركز مزايا الأداء وكفاءة الطاقة للرقائق الذكية بشكل أساسي في التطبيقات الذكية. ** في مجال الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تحل محل شرائح وحدة معالجة الرسومات ** ، لكنها لا تنطبق على المجالات الأخرى خارج الذكاء الاصطناعي.
تجدر الإشارة إلى أنه في 25 مايو ، أصدرت Nvidia تقريرها المالي للربع الأول من العام المالي 2024 ، بإيرادات قدرها 7.19 مليار دولار أمريكي ، بانخفاض سنوي قدره 13٪ ، لكنها لا تزال ** تجاوزت توقعات السوق البالغة 6.52 مليار دولار أمريكي **. في تناقض صارخ مع أداء Nvidia ، تكبد العصر الكمبري خسارة صافية قدرها 255 مليون يوان ** في الربع الأول من عام 2023 ، مقارنة بخسارة 287 مليون يوان في نفس الفترة من العام الماضي.
في الواقع ، منذ عام 2019 ، كان صافي الربح الكمبري ** دائمًا في حالة خسارة ** ، أو يتأثر بذلك ، ** الحد الأقصى للانخفاض التراكمي بنسبة 84.35٪ ** منذ إدراج سعر السهم. ذكرت الشركة ذات مرة في تقريرها السنوي لعام 2022 أن الاستثمار عالي الجودة في البحث والتطوير هو أساس متين للتطوير طويل الأجل لصناعة الرقائق. وفي عام 2022 بأكمله ، ستصل نفقات البحث والتطوير في الكمبري ** إلى 1.523 مليار يوان ، بزيادة سنوية قدرها 34.11٪ **.
** ▌ رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية مع مسارات تغيير طاقة الحوسبة الكبيرة؟ تعمل Intel و Huawei وغيرهما من اللاعبين العالميين على تسريع نشر التخزين والحوسبة المدمجين **
بقدر ما يتعلق الأمر بشرائح AI ذات الحوسبة الكبيرة التي يتطلبها نموذج AIGC الساخن حاليًا ، فهل من الممكن تطوير رقائق AI التي يمكنها قياس الأداء باستخدام GPGPU من Nvidia من خلال الأساليب التقنية الحالية؟ تتضمن بعض التقنيات "المستقيمة بشكل مدهش": ** الرقائق المعرفة بالبرمجيات ، والشرائح ، والتكديس ثلاثي الأبعاد والتعبئة المتقدمة ، وتكامل التخزين والحساب ** ، وما إلى ذلك. وفقًا لتحليل الصناعة ، فقط من خلال الدمج العميق لموارد الحوسبة والتخزين والشبكات والبرامج ، ** تسريع مشاركة البيانات وتكاملها ** يمكننا دعم الحوسبة بشكل أفضل والاستفادة بشكل كامل من قيمة البيانات.
في 14 يوليو ، أصدرت ** Huawei ** منتج التخزين AI الجديد "OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage" ** في عصر الطرز الكبيرة. هذا المنتج موجه إلى سيناريوهات بحيرة بيانات النموذج الأساسي / الصناعي على نطاق واسع ، ويحقق إدارة البيانات الضخمة للعملية الكاملة لمنظمة العفو الدولية من جمع البيانات والمعالجة المسبقة وتدريب النموذج وتطبيقات الاستدلال. يمكنه تحقيق اتصال بيني متعدد البروتوكولات غير ضياع وتبسيط عملية جمع البيانات ؛ تحقيق معالجة شبه البيانات من خلال ** الحوسبة القريبة من الذاكرة ** ، وتقليل ترحيل البيانات ، وتحسين كفاءة المعالجة المسبقة بنسبة 30٪. **
ينتمي ما يسمى بحوسبة الذاكرة القريبة (PNM) إلى تكامل التخزين والحوسبة. يُعرف الأخير أيضًا باسم ** "القطب التالي لقوة حوسبة الذكاء الاصطناعي" **. يعتقد Founder Securities أنه من المتوقع أن يصبح "القطب الثالث" ** لبنية طاقة الحوسبة بعد وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. بالإضافة إلى Huawei ، أجرت العديد من الشركات المحلية والأجنبية أبحاثًا وتطويرًا لتقنية تكامل حوسبة التخزين ، بما في ذلك Intel و IBM و SK Hynix و Micron و Samsung و TSMC و Ali ** وغيرها من الشركات المصنعة الكبرى ، وجميعها تقريبًا تنشر PNM ؛ و ** Zhicun Technology و Yizhu Technology و Zhixinke ** وغيرها من شركات الحوسبة الناشئة تراهن على تقنيات الحوسبة داخل الذاكرة (PIM) وتكامل الذاكرة في طرق المعالجة الداخلية).
في ظل خلفية صعوبة تعدد الاستخدامات الضعيفة لرقائق ASIC مع التطور السريع لخوارزميات المصب ، و GPGPU مقيد باستهلاك الطاقة المرتفع واستخدام طاقة الحوسبة المنخفض ، أصبحت رقاقة حوسبة الذاكرة المتكاملة نجمًا صاعدًا في صناعة الرقائق بفضل استهلاكها المنخفض للطاقة ولكن نسبة كفاءة الطاقة العالية. وفقًا لإحصائيات غير مكتملة من Financial Associated Press ، فإن شركات A-share المشاركة في دمج الإيداع والحساب تشمل ** Dongxin Co.، Ltd. و Hengshuo Co.، Ltd. و Raput و Capital Online و Changdian Technology و Montage Technology و Runxin Technology ** ، إلخ. التفاصيل كما يلي:
فيما يتعلق بالسوق الأولية ، يعد تكامل التخزين والحساب أيضًا المسار الأكثر شيوعًا لاستثمار الرقائق في العامين الماضيين. ووفقًا لبصيرة وإحصاءات SI Rui ، فإن سبعة مشغلين متكاملين للتخزين والحساب ، بما في ذلك Yizhu Technology و Zhicun Technology ، يفضلها رأس المال. ومن الجدير بالذكر أن الشركات الأربع الناشئة ضمن مسار التخزين والحوسبة المتكامل ** Yizhu Technology و Zhicun Technology و Pingxin Technology و Houmo Intelligence قد حصلت على تمويل ** لمدة عامين متتاليين.
يعتقد المحللون أن ** وحدة معالجة الرسومات والتخزين أكثر قدرة على المنافسة من المنافسة **: لا يمكن التخلي عن وحدة معالجة الرسومات ، باعتبارها الحل الأكثر نضجًا في الوقت الحالي ، ويتعين على مجموعة من الشركات المضي قدمًا ؛ في حين أن حوسبة التخزين هي هجوم متداخل ومشتت ، وكسر الحواجز التقنية الأجنبية وإدراك تقنيات جديدة.
بالتطلع إلى المستقبل ، أشارت الصناعة إلى أن قوة الحوسبة في الصين أصبحت موردًا نادرًا بشكل متزايد. من أجل تلبية الطلب على النماذج الكبيرة لقوة الحوسبة الكبيرة ، ** سيكون تجميع قوة الحوسبة هو الاتجاه المستقبلي **. في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 ، أعلنت شركة Huawei أن مجموعة الذكاء الاصطناعي التصاعدي قد تمت ترقيتها بالكامل.تم توسيع حجم المجموعة من المجموعة الأولية المكونة من 4000 بطاقة ** إلى 16000 بطاقة ** ، مع سرعة تدريب أسرع ودورة تدريب مستقرة لأكثر من 30 يومًا. استنادًا إلى Ascend AI ، تم احتضان أكثر من 30 نموذجًا واسع النطاق وتكييفها محليًا.حتى الآن ، يتم دعم حوالي نصف ابتكارات النماذج واسعة النطاق في الصين بواسطة Ascend AI **.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تحارب Tesla و Intel وغيرها من الشركات العملاقة رقائق AI: "دفاعات" GPU ، وتكامل التخزين والحوسبة "outflanks" ، كما يرغب لاعبو الرقائق المحليون في مشاركة كعكة Nvidia
** المصدر: ** Financial Association
** تحرير Ruoyu **
إن Nvidia "مهيمنة" مع وحدة معالجة الرسومات الخاصة بها ، وتحاول المزيد والمزيد من الشركات الاستيلاء على "المحيط الأزرق" لرقائق الذكاء الاصطناعي. قال Musk مؤخرًا إن ** Tesla تطور شريحة خاصة بها ، لكن لن يُطلق عليها GPU أو 100s و H100s وما إلى ذلك ، وسيركز Dojo2 على الطرز الكبيرة. في وقت سابق ** أطلقت إنتل شريحة Gaudi2 "China Special Edition" ، وهي أكثر فعالية من حيث التكلفة من H100 **.
تعتقد الصناعة عمومًا أنه ليس من السهل على Nvidia الاحتفاظ بهذه الكعكة. أشار جريت وول سيكيوريتيز هو بين في تقرير بحثي في 13 يوليو إلى أنه مقارنة بالدول الخارجية ، سينمو سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في بلدي بمعدل أعلى في السنوات الثلاث المقبلة ، وهناك مجال كبير للتطوير ومساحة سوق واسعة. وفقًا لتقرير بحثي لشركة China Merchants Securities Zhang Xia في 18 يوليو ، سيصل حجم سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في بلدي إلى 178 مليار يوان في عام 2025 ، بزيادة قدرها 100٪ تقريبًا ** مقارنة بعام 2022. من 2021 إلى 2025 ، حجم سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في بلدي ** CARG هو 42.9٪ ** ، وهو أسرع من معدل نمو السوق العالمي (32.1٪) في نفس الفترة.
وفقًا لهيكل السوق ، يوجد حاليًا ثلاثة أنواع من اللاعبين في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي ، أحدها عمالقة الرقائق القديمة التي تمثلها Nvidia و AMD ، والتي قامت بعمليات استحواذ ضخمة في السنوات الأخيرة لتعزيز قوة خطوط منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ؛ والآخر هو عمالقة الحوسبة السحابية التي تمثلها Google و Baidu و Huawei. وفقًا لبيانات IDC ، ستكون شحنات بطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي في الصين في عام 2022 حوالي 1.09 مليون ، منها ** حصة Nvidia في سوق بطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي في الصين تبلغ 85٪ ** ، وحصة Huawei في السوق 10٪ ، وحصة Baidu في السوق 2٪ ، وكلا من Cambrian و Suiyuan Technology 1٪.
** ▌ سوق رقائق الذكاء الاصطناعي يتنافس على الصدارة: ارتفعت أسعار Nvidia A800 ، والشركات المحلية "أطلقت" وحدة معالجة الرسومات لإيجاد مخرج ، حملت كامبريان راية رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية ولكنها لا تزال غير قادرة على الخروج من محنة سنوات متتالية من الخسائر **
هذا العام ، يعتبر سوق AIGC ساخنًا بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات. في ظل الطلب القوي ، هناك نقص دائمًا في ** وحدات معالجة الرسومات ** ، وقد جعل ضيق العرض العديد من الشركات الطرفية تشعر بالإرهاق. ذكرت ** YouKede ** على منصة تفاعل المستثمر في 3 يوليو أن وحدات معالجة الرسومات التي طلبتها الشركة تصل حاليًا واحدة تلو الأخرى ، وأن المساهمة في الشركة محدودة. وقت التسليم وكمية وحدات معالجة الرسومات المتبقية غير مؤكد ؛ كشفت ** Inspur Information ** عن توقعات التقرير نصف السنوي الأسبوع الماضي.
"كل شيء ينتظر Nvidia." قال مسؤول تنفيذي لشركة AI لمراسل من Financial Associated Press أن شركته قدمت طلبًا لمنتجات الخادم في أبريل ، ولكن نظرًا لأن شركة الخادم ** GPU لم تصل بعد ، فلا يوجد تاريخ محدد للتسليم **.
المصائب لا تأتي منفردة أبدًا ، فقد شهد سوق وحدة معالجة الرسومات عاصفة مرة أخرى.من ناحية ، ارتفع سعر Nvidia A800 بأكثر من 30٪ ** في أسبوع ، وحتى السعر ليس له سوق.وقالت مجموعة Lenovo في معرض MWC Shanghai أن الخادم المتطور المجهز بشريحة A800 سيتم تسليمه في غضون 10 أشهر. **
في هذا السياق ، يشعر الكثير من الناس بالقلق بشأن ما إذا كانت شركات GPU المحلية ستتاح لها فرصة للحصول على حصة في المستقبل. قال جاي لوجيانغ ، رئيس مجلس إدارة Tianshu Zhixin ، إنه في الواقع ، بغض النظر عما إذا كان يمكن بيع منتجات Nvidia إلى الصين ، ** يمكن استخدام منتجاتنا بالفعل **. قال Shang Junman ، المحلل في Xinmou Consulting ، إن لديه موقفًا إيجابيًا نسبيًا تجاه تطوير وحدات معالجة الرسومات المحلية ككل ، ولكن هناك فجوة معينة ** بين السلاسل الصناعية المحلية والأجنبية في منصات التصميم والمسبك والبرامج البيئية **.
وفقًا للإحصاءات غير المكتملة لـ Financial Associated Press ، فإن الشركات المدرجة في A-share مع تخطيط في مجال GPU تشمل Jingjiawei و VeriSilicon و Hangjin Technology و Zowee Technology و Haoli Technology و Allwinner Technology و Tongfu Microelectronics ** ، إلخ. التفاصيل كالتالي:
تجدر الإشارة إلى أنه في 25 مايو ، أصدرت Nvidia تقريرها المالي للربع الأول من العام المالي 2024 ، بإيرادات قدرها 7.19 مليار دولار أمريكي ، بانخفاض سنوي قدره 13٪ ، لكنها لا تزال ** تجاوزت توقعات السوق البالغة 6.52 مليار دولار أمريكي **. في تناقض صارخ مع أداء Nvidia ، تكبد العصر الكمبري خسارة صافية قدرها 255 مليون يوان ** في الربع الأول من عام 2023 ، مقارنة بخسارة 287 مليون يوان في نفس الفترة من العام الماضي.
في الواقع ، منذ عام 2019 ، كان صافي الربح الكمبري ** دائمًا في حالة خسارة ** ، أو يتأثر بذلك ، ** الحد الأقصى للانخفاض التراكمي بنسبة 84.35٪ ** منذ إدراج سعر السهم. ذكرت الشركة ذات مرة في تقريرها السنوي لعام 2022 أن الاستثمار عالي الجودة في البحث والتطوير هو أساس متين للتطوير طويل الأجل لصناعة الرقائق. وفي عام 2022 بأكمله ، ستصل نفقات البحث والتطوير في الكمبري ** إلى 1.523 مليار يوان ، بزيادة سنوية قدرها 34.11٪ **.
** ▌ رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية مع مسارات تغيير طاقة الحوسبة الكبيرة؟ تعمل Intel و Huawei وغيرهما من اللاعبين العالميين على تسريع نشر التخزين والحوسبة المدمجين **
بقدر ما يتعلق الأمر بشرائح AI ذات الحوسبة الكبيرة التي يتطلبها نموذج AIGC الساخن حاليًا ، فهل من الممكن تطوير رقائق AI التي يمكنها قياس الأداء باستخدام GPGPU من Nvidia من خلال الأساليب التقنية الحالية؟ تتضمن بعض التقنيات "المستقيمة بشكل مدهش": ** الرقائق المعرفة بالبرمجيات ، والشرائح ، والتكديس ثلاثي الأبعاد والتعبئة المتقدمة ، وتكامل التخزين والحساب ** ، وما إلى ذلك. وفقًا لتحليل الصناعة ، فقط من خلال الدمج العميق لموارد الحوسبة والتخزين والشبكات والبرامج ، ** تسريع مشاركة البيانات وتكاملها ** يمكننا دعم الحوسبة بشكل أفضل والاستفادة بشكل كامل من قيمة البيانات.
في 14 يوليو ، أصدرت ** Huawei ** منتج التخزين AI الجديد "OceanStor A310 Deep Learning Data Lake Storage" ** في عصر الطرز الكبيرة. هذا المنتج موجه إلى سيناريوهات بحيرة بيانات النموذج الأساسي / الصناعي على نطاق واسع ، ويحقق إدارة البيانات الضخمة للعملية الكاملة لمنظمة العفو الدولية من جمع البيانات والمعالجة المسبقة وتدريب النموذج وتطبيقات الاستدلال. يمكنه تحقيق اتصال بيني متعدد البروتوكولات غير ضياع وتبسيط عملية جمع البيانات ؛ تحقيق معالجة شبه البيانات من خلال ** الحوسبة القريبة من الذاكرة ** ، وتقليل ترحيل البيانات ، وتحسين كفاءة المعالجة المسبقة بنسبة 30٪. **
ينتمي ما يسمى بحوسبة الذاكرة القريبة (PNM) إلى تكامل التخزين والحوسبة. يُعرف الأخير أيضًا باسم ** "القطب التالي لقوة حوسبة الذكاء الاصطناعي" **. يعتقد Founder Securities أنه من المتوقع أن يصبح "القطب الثالث" ** لبنية طاقة الحوسبة بعد وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. بالإضافة إلى Huawei ، أجرت العديد من الشركات المحلية والأجنبية أبحاثًا وتطويرًا لتقنية تكامل حوسبة التخزين ، بما في ذلك Intel و IBM و SK Hynix و Micron و Samsung و TSMC و Ali ** وغيرها من الشركات المصنعة الكبرى ، وجميعها تقريبًا تنشر PNM ؛ و ** Zhicun Technology و Yizhu Technology و Zhixinke ** وغيرها من شركات الحوسبة الناشئة تراهن على تقنيات الحوسبة داخل الذاكرة (PIM) وتكامل الذاكرة في طرق المعالجة الداخلية).
في ظل خلفية صعوبة تعدد الاستخدامات الضعيفة لرقائق ASIC مع التطور السريع لخوارزميات المصب ، و GPGPU مقيد باستهلاك الطاقة المرتفع واستخدام طاقة الحوسبة المنخفض ، أصبحت رقاقة حوسبة الذاكرة المتكاملة نجمًا صاعدًا في صناعة الرقائق بفضل استهلاكها المنخفض للطاقة ولكن نسبة كفاءة الطاقة العالية. وفقًا لإحصائيات غير مكتملة من Financial Associated Press ، فإن شركات A-share المشاركة في دمج الإيداع والحساب تشمل ** Dongxin Co.، Ltd. و Hengshuo Co.، Ltd. و Raput و Capital Online و Changdian Technology و Montage Technology و Runxin Technology ** ، إلخ. التفاصيل كما يلي:
بالتطلع إلى المستقبل ، أشارت الصناعة إلى أن قوة الحوسبة في الصين أصبحت موردًا نادرًا بشكل متزايد. من أجل تلبية الطلب على النماذج الكبيرة لقوة الحوسبة الكبيرة ، ** سيكون تجميع قوة الحوسبة هو الاتجاه المستقبلي **. في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2023 ، أعلنت شركة Huawei أن مجموعة الذكاء الاصطناعي التصاعدي قد تمت ترقيتها بالكامل.تم توسيع حجم المجموعة من المجموعة الأولية المكونة من 4000 بطاقة ** إلى 16000 بطاقة ** ، مع سرعة تدريب أسرع ودورة تدريب مستقرة لأكثر من 30 يومًا. استنادًا إلى Ascend AI ، تم احتضان أكثر من 30 نموذجًا واسع النطاق وتكييفها محليًا.حتى الآن ، يتم دعم حوالي نصف ابتكارات النماذج واسعة النطاق في الصين بواسطة Ascend AI **.