NVIDIA und die Cloud

Der Boom beim Datentraffic schafft auch die Nachfrage nach einer stärkeren Cloud-Infrastruktur. Das wiederum zwingt die Dienstleister dazu, ihre Datenzentren zu verbessern, damit mehr und komplexere Daten verarbeitet werden können. Das Forschungsunternehmen Gartner schätzt, dass die Investitionen in die öffentliche Cloud-Infrastruktur dieses Jahr um 37 % auf 34,6 Mrd. US-Dollar steigen sollen. Grund dafür sind Investitionen von Amazon, Microsoft (WKN:850747) und Alphabet (WKN:A14Y6H).

Eine Möglichkeit, um diesen Multi-Milliarden-Dollar-Markt anzuzapfen sind die GPUs von NVIDIA (WKN:918422). Diese helfen nämlich den Dienstleistern, mehr Rechner-Power in ihre Datenzentren zu bringen. Das Geschäft von NVIDIA, im Bereich Datenzentren, ist in den letzten Quartalen stark gestiegen und hat damit das Wachstum in den anderen Sparten deutlich übertroffen.

Datenquelle: NVIDIA; Grafik: Autor

Das Geschäft mit Datenzentren ist jetzt der zweitgrößte Umsatztreiber von NVIDIA und dieser wird wahrscheinlich noch größer werden, wenn man sich einmal ansieht, was NVIDIA in letzter Zeit in diesem Bereich getan hat.

NVIDIA setzt sich im Cloud-Bereich immer weiter durch

Dank dem Internet der Dinge und den verbundenen Autos, werden jede Menge Daten generiert. Der CEO von Intel, Brian Krzanich, glaubt, dass ein einziges selbstfahrendes Auto 4.000 Gigabyte pro Tag generieren könnte, wenn das Auto nur eine Stunde lang gefahren wird. Grund dafür sind die riesigen Datenmengen, die von den Sensoren und Kameras kommen.

Machina Research glaubt, dass die Zahl der verbundenen Geräte bis 2025 auf 27 Mrd. Einheiten ansteigen wird. Für die Dienstleister wird das eine große Herausforderung darstellen. Denn die Daten müssen ja von der Cloud in die Datenzentren transferiert werden. Gartner erwartet, dass 25 % der generierten Daten, noch vor ihrer Analyse, schon gar keinen Nutzen haben werden.  NVIDIA hat für genau diesen Markt mit seinen Tesla GPUs eine Lösung für die Dienstleister.

Die GPUs von Tesla erhöhen die Rechner-Power eines Datenzentrums oder möglichen es den Anbietern, riesige Datenmengen zu einem Bruchteil der Kosten zu verarbeiten, die sonst nötig wären, um eine neue Anlage zu bauen. Früher hätte man diese Anlage bauen müssen, um dieselbe Datenmenge zu analysieren. NVIDIA schafft das, indem die Dienstleister ihre CPUs durch leistungsfähigere GPUs austauschen, die die fünffache Rechner-Power bringen und gleichzeitig die Kosten um 60 % senken.

Es überrascht nicht, dass Alphabet sich dazu entschieden hat, den Tesla-K80-GPU bei der Google Cloud-Plattform für Deep-Learning zu nutzen. Die Nutzer der Google Cloud können jetzt bis zu 8 GPUs benutzen, um rechenintensive Aufgaben wie Datenanalyse, seismische Analyse und Videokodierung durchzuführen.

Google verlangt in den USA 0,70 US-Dollar pro Stunde und in Asien und Europa 0,77 US-Dollar pro Stunde pro K80-GPU.  So können die Nutzer Deep-Learning-Aufgaben ohne große Kapitalinvestitionen durchführen. Tencent hat sich auch dazu entschieden, den er Tesla P100 von NVIDIA und den P40-GPU zu benutzen, um seinen Unternehmenskunden künstliche Intelligenz zugänglich zu machen. Damit hat NVIDIA auch Zugang zum boomenden öffentlichen Cloud-Infrastruktur- Markt in China.

NVIDIA zielt im Bereich „künstliche Intelligenz“ auf die Cloud ab

Dank dem Internet der Dinge ist das ein schnell wachsender Markt. Das IOT und verbundene Autos erfordern nämlich autonome Entscheidungsfindung, die auf Daten basiert. für jeden K80-GPU möchte diesen Trend nicht verpassen. Der Chip-Hersteller ging vor Kurzem eine Partnerschaft mit Microsoft ein, um einen GPU-Akzelerator für diese Anwendungen auf den Markt zu bringen.

NVIDIA und Microsoft erwarten, dass der HGX-1 in den Bereichen Gesundheit, selbstfahrende Autos und Stimmenerkennung zum Einsatz kommen wird. Dieser ist als Standard für Cloud-Computing im Bereich künstliche Intelligenz positioniert. Der HGX-1 basiert auf einem Open-Source-Modulardesign. Das deutet an, dass es skalierbar ist, da dieses Design mit 8 Tesla-GPUs kommt, die man direkt mit der CPU verbinden kann.

NVIDIA hat alles richtig gemacht, indem man sich mit Microsoft verbündet hat, um eine Cloud-Lösung für die künstliche Intelligenz zu entwickeln. Der Cloud-Dienst von Microsoft wächst nämlich schneller als der Marktführer Amazon-Web-Services. Laut Morgan Stanley könnte Microsoft AWS in ein paar Jahren überholen.

Das Geschäft mit Datenzentren hat noch jede Menge Luft nach oben, da die GPUs eine wichtige Rolle beim Cloud-Computing und in den Bereichen in Deep-Learning und künstliche Intelligenz spielen werden. Das Wichtigste dabei ist aber, dass NVIDIA sich mit wichtigen Unternehmen zusammentut, um das schnelle Wachstum in diesem Bereich aufrechtzuerhalten.