Nvidia ha venduto mezzo milione di GPU H100 AI nel terzo trimestre grazie a Meta e Microsoft – i tempi di consegna si allungano fino a 52 settimane

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Dopo aver guadagnato 14,5 miliardi di dollari in hardware per datacenter nel terzo trimestre dell’anno fiscale 2024, Nvidia ha venduto una marea di GPU H100 per l’intelligenza artificiale (AI) e l’elaborazione ad alte prestazioni (HPC).

 

Secondo Omdia, infatti, Nvidia ha venduto quasi mezzo milione di GPU A100 e H100 e la domanda di questi prodotti è così alta che il lead time di produzione (il periodo che va dall’inizio di un determinato processo, al suo completamento) dei server basati su H100 va da 36 a 52 settimane.

 

Omdia, una società di monitoraggio del mercato, ritiene che Meta e Microsoft siano i maggiori acquirenti delle GPU H100 di Nvidia avendo acquistato ben 150.000 GPU H100 ciascuno, un numero notevolmente superiore a quello dei processori H100 acquistati da Google, Amazon, Oracle e Tencent (50.000 ciascuno).

È da notare che la maggior parte delle GPU per server viene fornita ai fornitori di servizi cloud hyperscale. Secondo Omdia, gli OEM di server (Dell, Lenovo, HPE) non sono ancora in grado di ottenere abbastanza GPU AI e HPC per soddisfare i loro ordini di server.

 

 

La società di analisi ritiene che le vendite delle GPU di calcolo H100 e A100 di Nvidia supereranno il mezzo milione di unità nel quarto trimestre del 2023. Nel frattempo, la domanda di H100 e A100 è così forte che il lead time dei server GPU arriva a 52 settimane.

 

Nel frattempo, Omdia afferma che le spedizioni di server per il 2023 hanno una tendenza tra il -17% e il -20% rispetto all’anno precedente, mentre il fatturato dei server per il 2023 ha una tendenza tra il +6% e il +8% rispetto all’anno precedente.

 

Nel frattempo, va notato che praticamente tutte le aziende che acquistano GPU H100 di Nvidia in grandi quantità stanno anche sviluppando silicio personalizzato per carichi di lavoro AI, HPC e video.

 

Di conseguenza, è probabile che i loro acquisti di hardware Nvidia diminuiranno nel tempo, man mano che passeranno ai propri chip. 

 

Uno sguardo al futuro

 

Nel frattempo, guardando al 2027, il valore del mercato dei server è stimato in ben 195,6 miliardi di dollari. Questa traiettoria di crescita è alimentata dal passaggio a server personalizzati per applicazioni specifiche, dotati di una vasta gamma di co-processori. Ne sono un esempio i server di Amazon dedicati all’inferenza AI, che vantano 16 co-processori Inferentia 2, e i server di transcodifica video di Google, dotati di 20 VCU personalizzate. Anche Meta ha seguito l’esempio con server dotati di 12 processori personalizzati per l’elaborazione video.

 

Questa inclinazione verso configurazioni di server personalizzate e ottimizzate per le applicazioni è destinata a diventare la norma man mano che ci si renderà conto dell’efficienza dei costi della costruzione di processori specializzati, con i media e l’intelligenza artificiale che sono attualmente i primi a partire e altri settori come la gestione dei database e i servizi web che dovrebbero unirsi a questo movimento.

 

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