Un'impresa high-tech specializzata nella ricerca e nello sviluppo di comunicazioni e produzione in fibra ottica.
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Un'impresa high-tech specializzata nella ricerca e nello sviluppo di comunicazioni e produzione in fibra ottica.
L'infrastruttura informatica include anche infrastrutture correlate. Queste includono tecnologie nei data center, nelle reti e nella sicurezza. I data center sono strutture importanti che forniscono risorse di elaborazione e archiviazione centralizzate per le applicazioni di intelligenza artificiale. Devono disporre di capacità di gestione e manutenzione efficienti. La tecnologia di rete è la tecnologia per la trasmissione dei dati da una posizione all'altra e deve garantire la stabilità e la sicurezza della rete. La tecnologia di sicurezza è la tecnologia per la protezione dei dati e dei sistemi e deve garantire che i dati non vengano divulgati o attaccati. L'infrastruttura informatica è un campo diversificato e sfaccettato, il cui sviluppo e la cui costruzione richiedono la cooperazione e il supporto di tutte le parti interessate.
Il mercato del calcolo distribuito basato sull'intelligenza artificiale (IA) comprende principalmente tre componenti: chip di elaborazione (55-75%), memoria (10-20%) e apparecchiature di rete (10-20%). I chip di elaborazione, noti anche come chip di elaborazione o unità di elaborazione, sono chip progettati specificamente per l'esecuzione di attività di elaborazione. Rispetto ai tradizionali chip generici, i chip di elaborazione sono ottimizzati per attività di elaborazione specifiche e offrono una maggiore efficienza di elaborazione e un consumo energetico inferiore. I chip di elaborazione hanno una vasta gamma di applicazioni, tra cui l'intelligenza artificiale, il cloud computing, l'Internet delle cose, i big data e altri settori. I chip di IA sono anche chiamati acceleratori di IA o schede di elaborazione, moduli dedicati all'accelerazione di un gran numero di attività di elaborazione nelle applicazioni di IA (altre attività non di elaborazione sono comunque gestite dalla CPU). Dal punto di vista dell'architettura tecnica, i chip di elaborazione si dividono principalmente in tre categorie: GPU, FPGA e ASIC. Sono le soluzioni tecniche che possono essere commercializzate su larga scala e rappresentano il principale campo di battaglia per i chip di IA. La GPU è un chip di intelligenza artificiale generico relativamente maturo, mentre FPGA e ASIC sono chip semi-personalizzati e completamente personalizzati per le caratteristiche dei requisiti di intelligenza artificiale. La GPU è un chip ottimizzato per attività di elaborazione come il rendering grafico e il deep learning, con i vantaggi di un elevato parallelismo e di un'elevata efficienza. La GPU è un concetto proposto per la prima volta da NVIDIA quando ha lanciato il chip di elaborazione grafica NVIDIA GeForce 256 nell'agosto del 1999. Prima di allora, il chip di visualizzazione che elabora l'output delle immagini nel computer era raramente considerato un'unità di elaborazione indipendente.
Le funzioni dei chip FPGA non sono definite dopo la produzione. Gli utenti possono configurare le funzioni dei chip FPGA in base alle proprie esigenze tramite il software EDA dedicato fornito dall'azienda produttrice, convertendo così i chip FPGA vuoti in chip a circuito integrato con funzioni specifiche.
I chip di memoria sono ampiamente utilizzati. Server, telefoni cellulari, PC e altri importanti prodotti di consumo hanno tutti una domanda di chip di memoria e le dimensioni complessive del mercato sono enormi. La filiera dei chip di memoria comprende fornitori di materie prime, produttori, produttori di componenti per l'assemblaggio e il collaudo, produttori di marca e consumatori finali. I fornitori di materie prime sono principalmente responsabili della fornitura di materiali di base come wafer di silicio e prodotti chimici. I produttori di chip di memoria sono principalmente responsabili della progettazione, produzione, confezionamento e collaudo dei chip di memoria. I chip di memoria più comuni includono DRAM, chip di memoria flash NAND e chip di memoria flash NOR.
Nel campo dei server, può essere suddiviso in più tipologie in base ai diversi scenari di utilizzo, come server di archiviazione, server cloud, server AI e server edge.
Tra questi, i server AI sono server progettati e ottimizzati specificamente per applicazioni di intelligenza artificiale. Offrono una potente potenza di calcolo, capacità di archiviazione ed elaborazione dati per lo sviluppo, la formazione e l'implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale. Il settore a monte della filiera dei server AI è costituito principalmente da materie prime, come CPU, GPU, memoria, disco rigido, controller RAID e alimentatore; il settore intermedio è costituito dall'industria dei server stessa; i gruppi di clienti a valle includono provider di servizi cloud Internet, operatori di telecomunicazioni, fornitori di servizi IDC terzi, enti governativi e varie tipologie di imprese. I componenti principali dei server AI includono GPU (processore grafico), DRAM (memoria dinamica ad accesso casuale), SSD (unità a stato solido) e scheda RAID, CPU (unità di elaborazione centrale), scheda di rete, PCB, chip di interconnessione ad alta velocità (integrato) e modulo di dissipazione del calore.
