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Ein High-Tech-Unternehmen, das sich auf die Forschung und Entwicklung von Glasfaserkommunikation und -herstellung spezialisiert hat.
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Ein High-Tech-Unternehmen, das sich auf die Forschung und Entwicklung von Glasfaserkommunikation und -herstellung spezialisiert hat.
Zur Computerinfrastruktur gehört auch die zugehörige Infrastruktur. Dazu gehören Technologien in Rechenzentren, Netzwerken und Sicherheit. Rechenzentren sind wichtige Einrichtungen, die zentralisierte Rechen- und Speicherressourcen für KI-Anwendungen bereitstellen. Sie benötigen effiziente Rechenzentrumsverwaltungs- und -wartungskapazitäten. Netzwerktechnologie ist die Technologie zur Datenübertragung von einem Ort zum anderen und muss die Stabilität und Sicherheit des Netzwerks gewährleisten. Sicherheitstechnologie ist die Technologie zum Schutz von Daten und Systemen und muss sicherstellen, dass Daten nicht verloren gehen oder angegriffen werden. Die Computerinfrastruktur ist ein vielfältiges und vielschichtiges Feld, dessen Entwicklung und Aufbau die Zusammenarbeit und Unterstützung aller Beteiligten erfordern.
Der Markt für verteiltes KI-Computing umfasst hauptsächlich drei Bereiche: Rechenchips (55–75 %), Speicher (10–20 %) und Netzwerkausrüstung (10–20 %). Rechenchips, auch bekannt als Rechenchips oder Verarbeitungseinheiten, sind Chips, die speziell für die Ausführung von Rechenaufgaben entwickelt wurden. Im Vergleich zu herkömmlichen Allzweckchips sind Rechenchips für spezifische Rechenaufgaben optimiert und zeichnen sich durch eine höhere Rechenleistung und einen geringeren Energieverbrauch aus. Rechenchips finden ein breites Anwendungsspektrum, darunter Künstliche Intelligenz, Cloud Computing, das Internet der Dinge, Big Data und weitere Bereiche. KI-Chips werden auch als KI-Beschleuniger oder Rechenkarten bezeichnet. Dabei handelt es sich um Module zur Beschleunigung einer Vielzahl von Rechenaufgaben in KI-Anwendungen (andere, nicht-rechenbezogene Aufgaben werden weiterhin von der CPU übernommen). Aus technischer Sicht werden Rechenchips hauptsächlich in drei Kategorien unterteilt: GPU, FPGA und ASIC. Diese technischen Ansätze sind in großem Maßstab kommerzialisierbar und bilden das Hauptkampffeld für KI-Chips. GPU ist ein relativ ausgereifter Allzweck-Chip für künstliche Intelligenz, während FPGA und ASIC teil- und vollangepasste Chips sind, die auf die Anforderungen künstlicher Intelligenz zugeschnitten sind. GPU ist ein Chip, der für Rechenaufgaben wie Grafik-Rendering und Deep Learning optimiert ist und die Vorteile hoher Parallelität und Effizienz bietet. Das GPU-Konzept wurde erstmals von NVIDIA mit der Veröffentlichung des Grafikprozessors NVIDIA GeForce 256 im August 1999 vorgestellt. Zuvor wurde der Displaychip, der die Bildausgabe im Computer verarbeitet, selten als eigenständige Recheneinheit betrachtet.
Die Funktionen von FPGA-Chips sind nach ihrer Herstellung nicht festgelegt. Benutzer können die Funktionen von FPGA-Chips mithilfe der speziellen EDA-Software des FPGA-Chip-Herstellers entsprechend ihren tatsächlichen Anforderungen konfigurieren und so leere FPGA-Chips in integrierte Schaltkreischips mit spezifischen Funktionen umwandeln.
Speicherchips sind weit verbreitet. Server, Mobiltelefone, PCs und andere wichtige Konsumgüter benötigen Speicherchips, und der Markt ist insgesamt riesig. Die Speicherchip-Industriekette umfasst Rohstofflieferanten, Hersteller, Montage- und Prüfbetriebe, Markenhersteller und Endverbraucher. Rohstofflieferanten sind hauptsächlich für die Bereitstellung von Grundmaterialien wie Siliziumwafern und Chemikalien verantwortlich. Speicherchiphersteller sind hauptsächlich für Design, Herstellung, Verpackung und Prüfung von Speicherchips verantwortlich. Gängige Speicherchips sind DRAM, NAND-Flash-Speicherchips und NOR-Flash-Speicherchips.
Im Serverbereich kann je nach Verwendungsszenario eine Unterteilung in mehrere Typen erfolgen, beispielsweise Speicherserver, Cloud-Server, KI-Server und Edge-Server.
KI-Server sind speziell für KI-Anwendungen konzipierte und optimierte Server. Sie bieten leistungsstarke Rechenleistung, Speicherkapazität und Datenverarbeitungsfunktionen für Entwicklung, Training und Einsatz von KI-Anwendungen. Die vorgelagerte Wertschöpfungskette der KI-Serverindustrie umfasst hauptsächlich Rohstoffe wie CPU, GPU, Speicher, Festplatte, RAID-Controller und Netzteil; die mittlere Wertschöpfungskette bildet die Serverindustrie selbst; zu den nachgelagerten Kundengruppen zählen Internet-Cloud-Dienstleister, Telekommunikationsbetreiber, externe IDC-Dienstleister, Behörden und Unternehmen verschiedener Art. Zu den Kernkomponenten von KI-Servern gehören GPU (Grafikprozessor), DRAM (Dynamic Random Access Memory), SSD (Solid State Drive) und RAID-Karte, CPU (Central Processing Unit), Netzwerkkarte, PCB, High-Speed-Interconnect-Chip (In-Board) und Wärmeableitungsmodul.
