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AI芯片战火蔓延,谁会是人工智能时代AI芯片的最终玩家

2019/12/24 9:09:00数据中间察看者关键字:AI芯片 人工智能 终极玩家

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人工智能就从一个被弃置“冷宫”的学术钻研,变成商业化最前沿的“网红”,在安防、金融、教导、制造、家居、娱乐等各个与人们生活相互关注的领域,掀起了一股智能化进级和万物互联的飓风。

短短几年,人工智能就从一个被弃置“冷宫”的学术钻研,变成商业化最前沿的“网红”,在安防、金融、教导、制造、家居、娱乐等各个与人们生活相互关注的领域,掀起了一股智能化进级和万物互联的飓风。

“意外”的开始

在很长的一段光阴内,外界对英伟达有两个印象:显卡大年夜厂、皮衣老黄。一个是英伟达的核心GPU产品,一个是英伟达的形象代言人。

从1993年景立到成为和AMD、英特尔对抗的半导体巨子,英伟达经历了几个关键的阶段:一是图形处置惩罚器突围期,拿下大年夜半的游戏显卡市场;二是AI顶峰期,借着AI和挖矿一鸣惊人,三是AI转型后时期,从高处下沉后的再反思。

AI芯片战火伸展,谁会是人工智能期间AI芯片的终极玩家

从前的英伟达凭借GeForce系列显卡在游戏市场所向披靡,和成立于1969年的AMD同坐一把交椅,N卡和A卡孰优孰劣之争也是游戏界旧调重弹的话题。

在此时代,英伟达既碰到显卡质量变乱,面临相助伙伴高额的赔偿,也遭到竞争对手恶意回特技巧专利共享,一起起起落落,一波三折。好在他们技巧实力过硬,除了旗舰产品GeForce各方面机能给力,英伟达也在收购不合图像处置惩罚公司,加大年夜技巧研发投入,加强在游戏衬着硬件上的上风。

但即便如斯,此时的英伟达更多的照样游戏宅眼中的“大年夜神”,间隔除PC之外更广阔的主流B端市场还很远。

迁移改变点发生在2012年的ImageNet(图像识别领域赛事)大年夜赛上,当时Geoffrey Hinton的门生经由过程两个GPU将深度卷积神经收集AlexNet的准确率前进了10.8%,震撼了学术界,英伟达也借此一战成名,从游戏市场一大年夜步跨入AI市场。

看似无心插柳柳成荫,但实际上背后是英伟达在GPU上多年的厚积薄发。当学术界开始考试测验用GPU做通用谋略(GPGPU)时,英伟达看到了GPU在图形运算之外的潜力,捣鼓出了改变深度进修,也改变了英伟达自己的CUDA(通用并行谋略平台),一个用于GPU通用谋略的并行谋略平台和编程模型,从软硬件层面开释了GPU做并行谋略的能力,异常得当运行深度进修算法。

然而在2012到来之前,这个产品的特征只有一个:只烧钱不赢利。但当Geoffrey Hinton和两个门生用GPU+CUDA开启深度进修黄金期间后,统统都不合了。自此之后,英伟达的GPU代替CPU成了AI练习市场的喷鼻饽饽。

Nvidia人工智能的本日和未来

今朝,Nvidia已经盘踞了人工智能算力领域的主导位置。在数据中间领域,纵然有一些始创公司推出练习和推理加速芯片,然则想要取代Nvidia必要相称长的光阴。首先,大年夜规模支配芯片对付产品的靠得住性有相称高的需求,而且散播式系统是一个系统工程,必要芯片在种种指标上(不光是算力,还包括通信,接口带宽等)都达到优秀的指标,光这一点就必要始创公司相称多的光阴去打磨。此外,Nvidia更高的壁垒在于开拓者生态,必要开拓出一个易用的编程模型和相关编译器的难度并不亚于设计芯片,而要孵化开拓者生态则必要更多的光阴。我们觉得,至少在未来3-5年内,Nvidia在数据中间的职位地方难以被撼动。

但这并不料味着Nvidia在人工智能期间就可以安枕无忧。Nvidia 的软肋仍旧在于其移动端——跟着人工智能从云端徐徐走向边缘和终端,边缘和终端类的AI加速芯片或许是其他公司的时机。Nvidia之前推出的终端/边缘类产品并不算分外领先或成功,例如Jetson系列终端GPU的能效比并不领先,芯片架构也是沿用数年前的设计。我们觉得,AI加速在终真个市场份额可能会盘踞总体AI芯片市场不小的份额,假如Nvidia无法捉住终端AI市场,那么其终极在全部AI市场的份额可能会被局限在云端数据中间。

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