Uma empresa de alta tecnologia especializada em pesquisa e desenvolvimento de comunicações e fabricação de fibra óptica.
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Uma empresa de alta tecnologia especializada em pesquisa e desenvolvimento de comunicações e fabricação de fibra óptica.
A infraestrutura computacional também inclui infraestrutura relacionada. Isso inclui tecnologias em data centers, redes e segurança. Os data centers são instalações importantes que fornecem recursos centralizados de computação e armazenamento para aplicações de IA. Eles precisam ter recursos eficientes de gerenciamento e manutenção de data centers. A tecnologia de rede é a tecnologia para transmitir dados de um local para outro e precisa garantir a estabilidade e a segurança da rede. A tecnologia de segurança é a tecnologia para proteger dados e sistemas e precisa garantir que os dados não sejam vazados ou atacados. A infraestrutura computacional é um campo diverso e multifacetado, e seu desenvolvimento e construção exigem a cooperação e o apoio de todas as partes.
O mercado de computação distribuída de IA envolve principalmente três partes: chips de computação (55-75%), memória (10-20%) e equipamentos de rede (10-20%). Chips de computação, também conhecidos como chips de computação ou unidades de processamento, são chips projetados especificamente para executar tarefas de computação. Comparados aos chips tradicionais de uso geral, os chips de computação são otimizados para tarefas de computação específicas e têm maior eficiência computacional e menor consumo de energia. Os chips de computação têm uma ampla gama de aplicações, incluindo inteligência artificial, computação em nuvem, Internet das Coisas, big data e outros campos. Os chips de IA também são chamados de aceleradores de IA ou placas de computação, que são módulos dedicados a acelerar um grande número de tarefas de computação em aplicativos de IA (outras tarefas não computacionais ainda são tratadas pela CPU). Da perspectiva da arquitetura técnica, os chips de computação são divididos principalmente em três categorias: GPU, FPGA e ASIC. Eles são as rotas técnicas que podem ser comercializadas em larga escala e são o principal campo de batalha para os chips de IA. GPU é um chip de inteligência artificial de uso geral relativamente maduro, enquanto FPGA e ASIC são chips semi-customizados e totalmente customizados para as características dos requisitos de inteligência artificial. GPU é um chip otimizado para tarefas de computação, como renderização gráfica e aprendizado profundo, com as vantagens de alto paralelismo e alta eficiência. GPU é um conceito proposto pela primeira vez pela NVIDIA quando lançou o chip de processamento gráfico NVIDIA GeForce 256 em agosto de 1999. Antes disso, o chip de vídeo que processa a saída de imagem no computador raramente era considerado uma unidade de computação independente.
As funções dos chips FPGA não são fixas após a fabricação. Os usuários podem configurar as funções dos chips FPGA de acordo com suas necessidades reais por meio do software EDA dedicado fornecido pela empresa de chips FPGA, convertendo chips FPGA vazios em chips de circuito integrado com funções específicas.
Os chips de memória são amplamente utilizados. Servidores, celulares, PCs e outros grandes produtos de consumo têm demanda por chips de memória, e o tamanho geral do mercado é enorme. A cadeia industrial de chips de memória inclui fornecedores de matéria-prima, fabricantes, fabricantes de montagem e teste, fabricantes de marcas e consumidores finais. Os fornecedores de matéria-prima são os principais responsáveis pelo fornecimento de materiais básicos, como wafers de silício e produtos químicos. Os fabricantes de chips de memória são os principais responsáveis pelo projeto, fabricação, embalagem e teste de chips de memória. Os chips de memória comuns incluem DRAM, chips de memória flash NAND e chips de memória flash NOR.
No campo do servidor, ele pode ser subdividido em vários tipos de acordo com diferentes cenários de uso, como servidores de armazenamento, servidores de nuvem, servidores de IA e servidores de borda.
Entre eles, os servidores de IA são servidores projetados e otimizados especificamente para aplicações de inteligência artificial. Eles fornecem poderosos recursos de computação, armazenamento e processamento de dados para o desenvolvimento, treinamento e implantação de aplicações de inteligência artificial. O upstream da cadeia da indústria de servidores de IA é composto principalmente por matérias-primas, como CPU, GPU, memória, disco rígido, controlador RAID e fonte de alimentação; o midstream é a própria indústria de servidores; os grupos de clientes downstream incluem provedores de serviços de nuvem da Internet, operadoras de telecomunicações, provedores de serviços IDC terceirizados, departamentos governamentais e vários tipos de empresas. Os componentes principais dos servidores de IA incluem GPU (processador gráfico), DRAM (memória dinâmica de acesso aleatório), SSD (unidade de estado sólido) e placa RAID, CPU (unidade central de processamento), placa de rede, PCB, chip de interconexão de alta velocidade (in-board) e módulo de dissipação de calor.
