存储“卡住”GPU(图形处理单元)的脖子,这并不夸张。
当年一年间,大模子带来的算力需求爆发,使英伟达GPU更加依赖HBM(高带宽存储器)的高带宽。这颗由多个DRAM(动态随即存储器)堆叠而成的芯片,旨在惩处传统冯·诺依曼架构中处理器与内存之间的数据传输问题,在大算力场景险些无可替代。
这也意味着,AI需求也在带动存储芯片行情回暖。资历疫情扰动下长达两年的下行周期,DRAM被HBM当先带动复苏,DRAM “三巨头”SK海力士、三星、好意思光进入新一轮HBM竞赛。
第一财经记者了解到,AI对存储芯片市集的影响不啻于此。DRAM惩处的主如若诡计时数据传输的问题,巨量数据保存则需依靠NAND Flash(一种非易失性存储介质)制成的SSD(固态硬盘)、镶嵌式存储等。两种存储介质共同占据90%以上存储芯片市集,NAND Flash近期也闻风而动。
“数据集巨量增长,呈指数级态势,GPT-4上万亿参数,大模子使用的好多照旧爬虫数据库,这种语料库3、4个星期更新一次。”近日闪存市集峰会上,SSD厂商Solidigm亚太区销售副总裁倪锦峰说起数据存储对AI的垂危性时默示。一些原厂前期锁住产能情况下,大为创芯销售总监徐志文向第一财经记者默示,他对AI伺服器和AI干系的内存条、企业级SSD需求较为看好,当前通盘市集有些居品依然供不应求。
记者从多名存储业内东说念主士了解到,NAND Flash适配AI需求的神态,包括增大容量和裁减功耗。业内广泛觉得AI还会无间提拉DRAM和NAND Flash的需求,但AI还在走向普惠的历程,业内对AI的提拉速率和力度有不同想法。
此外,针对AI大模子测验推理的需求,云厂商近期也在云存储居品层面效率。
AI催化几何?
在最新发布的Blackwell芯片上,英伟达便聘用HBM决策,其HBM3e芯片由SK海力士提供。HBM是多颗DRAM 3D堆叠并与GPU一齐封装的存储芯片,主要用于缓解处理器和主存间的通讯瓶颈,叮咛大算力场景下的“内存墙”问题。天然业内早已有厂商探索HBM,但直到AI需求爆发,HBM才成为备受瞩主张本领。
近期好意思光暴露,本年其HBM产能销售一空,来岁绝大多数产能已被预订,SK海力士也暴露,2024年其HBM坐蓐配额依然售罄。
AI对HBM的需求可见一斑,即便这颗芯片价钱腾贵。据市集访问机构Yole数据,HBM本年以来平均售价是凡俗DRAM的5倍。此前有GPU业内东说念主士向媒体先容HBM本钱“差未几1GB要20好意思元”。若以1GB HBM 20好意思元诡计,参考好意思国金融机构Raymond James旧年预估的英伟达H100本钱3320好意思元,H100的80GB HBM梗概需要1600好意思元,占该AI芯片本钱近半。
AI对HBM的需求,正在改换存储芯片产业结构。据市集调研机构集邦研究统计,旧年HBM占DRAM产业营收8.4%,本年将达20.1%。
为霸占这一增量市集,三大DRAM厂商SK海力士、三星、好意思光开启了本领竞赛。据集邦研究分析,三家当前仅SK海力士有HBM3e居品量产,预测三星HBM3e本年第二季度认真出货,三星正冉冉挤进英伟达供应链,预测本年SK海力士和三星的HBM市占率均为47%~49%,好意思光则是3%~5%。价钱方面,AI需求带动下,本年第一季度DRAM合约价季增约20%。
“HBM占据极大利润空间,亦然原厂必争之地,据各原厂诡计,本年将认真进入HBM3e量产。” 深圳市闪存市集资讯有限公司总司理邰炜默示,AI处事器中搭载高容量HBM,对DDR5容量需求也达凡俗处事器的2~4倍。本年DRAM预测达2370亿GB单量,同比增长15%,改日5年AI处事器预测驱动DRAM需求大增。
近日第一财经记者与多名存储芯片行业东说念主士研究了解到,即便不是HBM,业界预判其他DRAM居品也有望受益于AI对其容量条件提高。徐志文向记者默示,PC内置生成式AI条件运算速率快,使AI PC对内存和固态硬盘的容量条件提高,后续AI PC内存条容量将在6GB以致32GB以上,高容量颗粒后续将成为主流。邰炜则预测,生成式AI带动下本年手机平均容量将超200G,DRAM则超7G,16G DRAM将是AI手机最低标配。
此外,多名业界东说念主士觉得AI也将影响NAND Flash需求,原因是AI测验和推理需要无数数据,这些数据需存在NAND Flash制成的SSD或镶嵌式存储里。比较DRAM与AI算力干系,NAND Flash更与AI所需数据的存力干系。
“AI干系处事器中,NAND和DRAM共同被使用,因GPU高速运算对应的数据高速传输主如若DRAM在撑握,DRAM更细心。但举座市集看,AI对IT行业造成推动,干系的不同应用需求会进一步增多,也会带动NAND需求。” NAND Flash厂商铠侠干系负责东说念主告诉记者,企业级市集及数据中心处事器需求预测2024年下半年市集有回暖迹象。从末端销售量看,数码居品或数字电子消费品莫得极端大的成长,但单机搭载存储容量有彰着增长,对铠侠这么的NAND厂商而言是成长契机。
邰炜也预测,本年NAND Flash总产量将超8000亿GB单量,同比提高20%。
复苏降至?
天然AI本年有望助力DRAM和NAND Flash总产量提高,但资历了前一轮疫情扰动下的半导体下行周期,如今存储芯片价钱从谷底回升的力度是否苍劲,业内想法不一,一些从业者觉得AI催化下存储芯片行情复苏将是渐进的。
集邦研究近日默示,天然DRAM供应商库存已裁减,但尚未回到健康水位,DRAM第二季度合约价涨幅将拘谨至3%~8%。前期减产控价布景下,第一季度NAND Flash原厂除铠侠和西部数据,其他供应商粗略保管低投产战术,NAND Flash合约价季增涨幅将从第一季度的23%~28%拘谨至第二季度的13%~18%。
“生成式AI需求一定会增长,但现今问题是不仅生成式AI在预测验的AI模子运算算力本钱很高,落地应用的AI模子运算本钱也不低,好多公司、组织机构、陶冶单元念念要导入生成式AI助理,但苦于无合乎的惩处决策。除非有饱胀子民化的GenAI运算决策出现才会快速提拉需求。”群联电子引申长潘健告诉记者。
详细NAND举座市集需求,潘健觉得NAND Flash价钱若一直高潮将会出现泡沫,预测价钱不会握续涨到来岁。
对于存储芯片行情回升的动能,别称作念DRAM和NAND Flash居品的厂商本领负责东说念主则向第一财经记者默示,如果莫得如今AI带来的新应用和内存容量增高趋势,本年存储行情揣摸起不来。
也有SSD厂商负责东说念主告诉记者,AI处事器的配置对GPU参加至极大,但SSD相较通盘处事器举座价值而言并不高,他觉得AI为SSD带来的机遇相对还不够明晰。
存储怎样适合AI?
算力和存力风雅干系,极端是在数据、算力、算法驱动的大模子测验历程中。这一轮AI算力需求提高也在改换存储居品款式:除了DRAM厂商开启HBM竞赛外,NAND Flash或SSD厂商也运行在容量和功耗上适合AI测验和推理的需求。
“当前GPU很贵,要奈何通过数据存储层面(作念优化)来提高GPU应用率,变得越来越垂危。无意候花了钱也得不到更好的GPU,是以不但愿因数据恭候存储反应,导致GPU出现问题。”倪锦峰默示,处事器中的存储占到功耗的35%傍边,需要聘用高密度存储或其他决策裁减存储功耗。据他先容,近段时候,北好意思客户在存眷32TB、64TB乃至128TB SSD需求时,已施展出了功耗等方面的担忧。
“咱们要欺压推广存储浑沌量和容量,以跟上欺压增多的数据数目,此外,需要有用推广容量和浑沌量,最大为止去提高GPU的应用率,减少诡计本钱开支。SSD不错匡助AI集群在测验中保握GPU高度运转。” 倪锦峰默示。
铠侠干系负责东说念主告诉记者,AI应用最大功耗照旧来自GPU、CPU和HBM三大件,它们亦然产生热量的处所,四肢SSD,始终而言铠侠在推动大容量的同期也会发力低功耗、省电。针对各应用中AI的功能,比如AI加快、推理对NAND的具体应用,铠侠也已参加研发,此前曾推出针对图像分类系统的AI加快本领。
“作念存储第一要务是数据安全。此外,AI对动力的蹧跶太强横了,存储居品随和肠能需求前提下,功耗能省少许是少许,不仅是省电,亦然省散热的预算。少少许热量,GPU就能多一些功率去作念诡计,更快诡计出驱散。同期,还要把密度作念上去,密度越高居品就不错越小,用户就越有空间去部署GPU,咱们还会配合客户作念性能优化,比如数据径直从SSD到达GPU,而不经过CPU内存。” 对于AI期间要怎样作念好存储,企业级SSD厂商忆恒创源CEO张泰乐告诉记者。
SK海力士引申副总裁、NAND-Solution开发部负责东说念主安炫则默示,SK海力士在发力CXL接口本领将会回答海量的AI数据需求等,干系决策能通过诡计型存储减少数据来往于GPU间的移动,其诡计型内存惩处决策CXL2.0在特定使命负载环境下能省俭20%使命能耗。
记者了解到,四肢非易失性存储,NAND Flash制成的SSD等存储居品,还承担了实时保存大模子运算本色的任务,这条件SSD存入无数数据的速率饱胀快。铠侠干系负责东说念主告诉记者,因AI处事器中的GPU、DRAM需要处理无数数据,而它们在掉电后无法存储,是以AI处事器需要至极高速的SSD,在掉电前以更快的速率将数据保存下来。铠侠当前在存眷最高速的接口决策PCIe 5.0,以及存储密度更大的QLC SSD。
硬件除外,软件层面的存储基础架构也在适合AI期间的条件。不少大模子测验和数据存储在云处事器上进行,云存储厂商的对象存储、文献存储等本领正在针对AI测验进行转机,雷同惩处大模子测验效率和宕机保存问题。
记者从腾讯云获悉,数据存储约占大模子测验举座工程量的20%~30%。在大模子数据清洗阶段,模子数据量可达PB乃至EB级,对存储建议多公约支握、高性能、大带宽需求。大模子测验阶段则触及测验效果保存,需要裁减存储耗时。
“模子测验阶段短则数周,长则数月,任何一个GPU阶段掉线王人会导致测验前功尽弃,需要容错措施,即每2~4小时暂停GPU测验、保存每个GPU Checkpoint(检查点)。” 腾讯云存储总司理马文霜告诉记者,Checkpoint时候要至极短,不然GPU测验效率会被拉低,存储因此需要有高写入带宽。为此,腾讯云将并行文献存储CFS Turbo读写速率从100GB提高至1TB,减少Checkpoint写入耗时,并在数据清洗阶段通过升级数据加快器GooseFS减少单次清洗任务耗时。
腾讯云存储总司理陈峥告诉记者,从文生文、文生图到文生视频,数据爆发式增长,这个历程对存储惩处决策的条件越来越高,云存储团队对各业务场景已在预研改日2~3年的存储底座。马文霜觉得,AI应用爆发式增长,但还没到旺盛的阶段,当下存储需要惩处高性能、高性价比、高速的问题,后续应用于数据审核、数据治理的智能存储也将是一个垂危标的。
(实习生郝梓竹对此文亦有孝顺)
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