JPR：PC销量崩盘致英伟达2022年2季度GPU出货量大跌26%

JPR：PC销量崩盘致英伟达2022年2季度GPU出货量大跌26%JonPeddieResearch最新数据显示：受PC市场需求放缓和制造商采购意愿下滑的影响，2022年2季度的GPU（含独显/集成部件）销售额环比跌去了14.9%。在独显出货量跌幅远超集显的大环境下，英伟达的销售额也经历了25.7%的连续下降。相比之下，AMDGPU销售额环比仅下滑7.6%、英特尔则是减少了7.8%。JPR指出，包括游戏显卡在内的台式机独显的销量，在2022年2季度环比下降22.6%、至1037万块左右——这也是自2020年2季度以来的最低值。Tom'sHardware推测，这或许是英伟达GeForceRTX30/AMDRadeonRX6000系列的消费者购买意愿，已经释放得差不多了。据悉，PC制造商和分销商通常会在每年2季度减少芯片订单，但今年的收缩幅度似乎较以往更大。这或许是它们的库存已满，因而不得不先抛掉手中积压的部件。市场份额方面，英特尔仍是2022年2季度领先的PC图形部件供应商，总市场份额为62%。AMD以20%的份额居于第二（较去年同期增长显著），而英伟达只有18%（高于一年前的15%）。另一方面，PCCPU出货量环比下滑7%、同比跌去33.7。JPR总裁JonPeddie表示：与今年1季度相比，2季度GPU供应商的总体业绩表现不佳。受俄乌冲突持续、欧洲能源供应短缺、以及英国等地正处于高通胀导致的经济衰退等因素的影响。正因如此，行业预测从未像现阶段这样具有挑战性。而随着新数据的出现，JPR和其它研究机构也不得不经常加以修订。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1310801.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1310801.htm

NVIDIA数据中心GPU出货量在2023年超400万片 占市场份额的98%

NVIDIA数据中心GPU出货量在2023年超400万片占市场份额的98%这是我们第一次看到英伟达公司公布出货量数据，因为在以前，这些数据仅仅是根据总体营收估算的。2023年是英伟达公司在数据中心和人工智能市场"超级周期"的起点，这得益于HopperGPU和产品为公司带来的巨大需求，以及人工智能热潮的兴起，所有其他大型科技公司都参与了这项技术的整合。由于拥有足够的计算能力是必要的，英伟达是最能利用这一炒作的公司，有趣的是，我们现在有数据来支持这一说法。根据TechInsights的数据，英伟达在2023年的数据中心GPU出货量约为376万片，比2022年多出近100万片。该公司成功获得了高达98%的市场份额，毁灭性地几百了AMD和英特尔等竞争对手。2023年数据中心GPU的总出货量约为385万片，考虑到英伟达在其中所占的份额，可以说竞争对手毫无胜算。报告显示，英伟达（NVIDIA）以362亿美元的收入占据了98%的市场份额，是2022年的三倍。有趣的是，由于AMD和英特尔的出货量仅为50万片左右（AMD50万，英特尔40万），因此它们在市场总收入中所占的份额很小。TechInsights表示，现在还没有足够的人工智能硬件来维持市场需求，而且由于大部分需求实际上都是针对英伟达的产品，因此竞争对手现在肯定很难取得长足进步，但希望还是有的，因为分析师们期待多样化。随着Blackwell产品进入供应链，我们可以想象NVIDIA在市场上将会遇到怎样的吸引力。虽然AMD和英特尔等竞争对手的替代产品正在获得市场的青睐，但要想挑战英伟达的威力，还需要更多的努力。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1434370.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1434370.htm

机械硬盘开始全面溃败 去年出货量近乎腰斩

机械硬盘开始全面溃败去年出货量近乎腰斩这导致2022年，机械硬盘总出货同比暴减42.5%，几近腰斩。外界认为，机械硬盘行业过去一年的崩溃与库存调整、经济降温等因素密切相关，事实上，PC相关的显卡、内存/SSD等，同期的日子都相当难过。细分来看，机械硬盘领域目前问题最大的是云存储企业需求锐减，相较而言，3.5寸和2.5寸消费级硬盘的情况要好不少。另外，作为机械硬盘的市场劲敌，价格跌跌不休的SSD也是潜在不利因素，如今512GBSSD和HDD价格已经完全持平，2022年92%的笔记本都标配了SSD，今年还会提高到96%。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1339619.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1339619.htm

NVIDIA液冷"AI GPU"数据中心成本高昂 组件价格飙升

NVIDIA液冷"AIGPU"数据中心成本高昂组件价格飙升有鉴于此，台湾《经济日报》报道称，由于各公司都想尽早抓住机遇，因此对水冷解决方案的需求大增。台湾热能管理协会主席透露，水冷过程中涉及的重要组件在市场上已经断货，这归咎于人工智能的炒作，以及个人和客户如何利用这种情况人为制造此类组件的短缺。该官员透露，水冷数据中心是人工智能市场的未来，对未来产品的可持续性至关重要。许多公司都意识到了对水冷服务器和数据中心的巨大需求，并正在开设专门的工厂，专注于生产此类冷却设备。英伟达公司首席执行官本人也重申了水冷对于数据中心发展的重要性，他表示，未来的数据中心将通过液体散热来冷却。值得注意的是，以Blackwell为核心的AIGPU服务器可能会大量采用水冷技术，但由于设置过程（板载板和配水方法）非常敏感，目前供应有限，造成了瓶颈，导致价格飙升。现在，这意味着即将投入使用的数据中心的价格将比以前的数据中心相对较高，这不仅是因为一代又一代的升级，还因为采用液体冷却可能会很昂贵。如果行业不尽快解决供应链效率低下的问题，可能会造成订单积压。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1429176.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1429176.htm

GPU出货量出现预期中的增长 AMD受益最大

GPU出货量出现预期中的增长AMD受益最大GPU行业迎来复苏希望，价格下跌成为积极增长的催化剂降价"浪潮的一个典型例子是最近打折的AMDRadeonRX7600，它在Microcenter的零售价为229美元。几款RDNA3GPU的价格已跌至谷底；AdaLovelaceGPU的情况也类似。JPR透露，自从旧库存被清空后，OEM和零售渠道对GPU进行了补货，下一代GPU的需求达到了今年的最高点。其他因素还可能包括笔记本电脑和台式机CPU出货量的上升，因为AMD的所有现代APU和CPU现在都配备了GPU。本季度GPU在个人电脑中的总体附着率（包括集成和独立GPU、台式机、笔记本电脑和工作站）为115%，比上一季度下降了2.6%。个人电脑CPU整体市场的季度增长率为15.0%，年度增长率为-23.0%。台式机图形插件板（使用独立GPU的AIB）比上季度增长2.9%。本季度平板电脑出货量与上季度相比变化了-31.9%。就公司而言，AMD在GPU出货量方面处于领先地位，本季度猛增了22.9%，而英伟达（NVIDIA）和英特尔（Intel）的出货量则分别增长了7.5%和11.7%。这些数据证明了我们对AMD及其在RDNA3系列产品中积极降价的说法是正确的，这可能是季度报告取得积极成果的主要原因。然而，尽管本季度取得了良好的业绩，但GPU（包括独立显卡和移动显卡）的年同比总出货量仍处于负增长状态，达到-27%；不过，市场复苏的希望再次燃起。虽然市场不可能回到以前的"黄金"时期，但鉴于消费者对下一代GPU的兴趣不减，在接下来的几个季度里，市场将会有所改善。在AMD的增长和NVIDIA的总出货量的带动下，第二季度出人意料地出现了大幅增长。NVIDIA在笔记本电脑领域取得了最佳业绩，AMD在台式机领域表现出色，而英特尔则实现了年度整体增长。供应商们都看好第三季度，并预计第三季度将表现强劲，这很正常--如果一切能恢复正常的话。虽然出货量的增长是个值得欢迎的好消息，但自2010年以来，整个PC市场以及GPU市场都在持续下滑。因此，如果市场真的出现好转，也不可能达到10年前的水平。AMDRadeonGPU的降价为公司带来了好处，因为它为行业的经济反弹铺平了道路。我们希望GPU行业的情况能有所改善，因为在过去的几个季度里，该行业的收入一直在下降，最终对企业和消费者都造成了影响。JPR还分享了CPU部分的业绩，其中笔记本电脑比台式机占主导地位。笔记本电脑的出货量份额增长到72%，而台式机则下降到28%。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1380273.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1380273.htm

Meta 新建两座数据中心集群：内含超 4.9 万块英伟达 H100 GPU，专门训练 Llama3

Meta公司当地时间12日通过官方新闻稿公布了两座新的数据中心集群，该公司正希望通过英伟达的GPU，在以AI为重点的开发中脱颖而出。据悉，这两座数据中心的唯一目的，是在消费者特定应用领域（包含声音或图像识别）中进行AI研究和大语言模型的开发，每个集群都包含了24576块英伟达H100AIGPU，将用于自家大语言模型Llama3的训练。两座新建的数据中心集群都具有400Gbps互联功能，其中一个集群采用了Meta基于Arista7800自主开发的Fabric解决方案，而另一个集群则采用了英伟达的Quantum2InfiniBandFabric，以确保无缝互连体验。此外，集群基于Meta自家的开放式GPUGrandTetonAI平台，可通过提高主机到GPU的带宽和计算能力，充分利用现代加速器的功能。Meta官方表示，这些集群的高性能网络结构的效率及关键存储决策、配合每个集群中的H100GPU，能够为更大、更复杂的模型提供支持，为通用人工智能产品开发、AI研究的进步铺路。Meta首席执行官扎克伯格1月表示，预估到今年年底，我们将拥有大约35万片英伟达H100加速卡，如果算上其它GPU的话，其计算能力相当于60万片H100。via匿名标签:#Meta#AI频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot