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原标题:人工智能正如何撼动芯片市场?

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科技世界网     发布时间:2017-06-04    如今,ogle、Facebook、微软、亚马逊以及中国的百度等互联网巨头正在探索各种可以推动AI发展的芯片技术,他们作出的选择将改变英特尔和英伟达这样的芯片制造商的命运。但在这点上,即使这些互联网巨头内部的计算机科学家也不知道未来会怎样。 ing Deep 这些公司的在线服务基于它们装配有数千台服务器的数据中心,每台服务器均由被称为中央处理器的芯片驱动。但当他们应用一种被称为深度神经网络的AI形式时,这些公司就需要增加其他处理器作为CPU的补充。神经网络可以通过分析大量数据来学习任务,这些任务包括图像中的人脸和物体的识别,不同语言的翻译等等,因此只有CPU是不够的。 于是,ogle造出了Tensor处理器(Tensor Processing Unit,TPU)。微软正在使用被称为现场可编程门阵列的处理器。他们都在寻找一种可以加速智能手机以及其它设备的AI的新型芯片。 这些公司的任何选择都会产生很大的影响,因为他们的在线业务是如此巨大。他们比地球上任何其它公司购买或运营的计算机硬件都要多,而且随着云计算的重要性持续增加,这个差距也只会越来越大。如果ogle选择某一种处理器而不是另一种,将会从根本上改变芯片行业。 TPU对英特尔和英伟达这些芯片制造商构成了威胁,因为这个芯片是由ogle自己制造的。但GPU对ogle以及其他类似公司也有巨大的作用,而英伟达是这些专门芯片的主要制造商。与此同时,英特尔已经通过收购Altera(该公司向微软销售FPGA)将自己融入其中。这场价值167亿美元的收购是英特尔最大的收购案,突显了芯片市场的激烈变化。 训练为先,执行第二 但是为这些排序十分困难,部分原因是神经网络的运行分两个阶段。第一个是训练阶段,这个阶段中ogle之类的公司训练神经网络来执行特定的任务,例如识别照片中的人脸,或把一种语言翻译成另一种语言。第二个是执行阶段,这一阶段里人们实际使用神经网络,例如,我们把高中同学聚会的照片发布到Facebook上,它会自动标记出每个人分别是谁。这两个阶段是完全不同的,每个阶段需要的处理方式也完全不同。 现阶段,GPU是训练的最佳选择。芯片制造商们设计了GPU来为游戏以及其他高度图形化的应用做图像渲染,但近年来,ogle等公司发现这些芯片还能为训练神经网络所需的难以置信的大量计算提供能效更高的方法。微软AI研究员黄学东称GPU是“真正的武器”。最近,他的团队花了大约一年时间建成一个特定对话语音的识别能力达到人类水平的系统,他说,没有GPU的话,可能需要五年。微软就这个系统发表了一篇研究论文后,他在英伟达CEO黄仁勋家里开了一瓶香槟庆祝。 但企业还需要能够快速执行神经网络的芯片,这个执行过程称为推断。ogle为此专门打造了TPU,微软使用FPGA。而百度正在使用的GPU不太适合推断,因为GPU是训练用的,但使用合适的软件也可以做推断执行。 面向智能手机 与此同时,其他公司正在打造可以在智能手机以及其他终端设备上执行神经网络的芯片。IBM就正在做这样的芯片,尽管有人质疑这种芯片的有效性。另一方面,英特尔收购了Movidius,Movidius是一家已经成功将芯片推广到移动设备的公司。 英特尔理解芯片市场正在发生的变化。四年前,这家芯片制造商说它向ogle销售的服务器处理器比销售给其他所有公司(除了另外四家巨头公司外)加起来的还要多,因此,它最能直接体会ogle这些大公司对芯片市场的巨大影响。因此,英特尔现在押注于各个领域。买到Altera和Movidius后,它已经就购买第三家AI芯片公司Nervana达成协议。 这不难理解,因为这个市场才正开始发展。“我们眼下正处于下一波大增长浪潮的断崖,而这一波大增长是由人工智能驱动的。”英特尔副总裁Jason Waxman说道。问题在于,这一波浪潮将把我们带向何方。

编者按:本文原作者为 Wired 高级作家 Cade Metz。原标题为《How AI Is Shaking Up the Chip Market》。以下为雷锋网编译,未经许可不得转载。

三星期前的一天,我从三个不同的人那里收到同一份请求。

他们提出,希望我能和一个我并不认识的人通话 1 小时,而他们将为此支付我一定的酬劳。

他们还说,非常欣赏我今年 5 月发表于的关于谷歌正着手为人工智能设计芯片的文章,所以殷切希望我能与这个人,也就是他们的一个客户详谈此事。这位客户,据他们表示,是一家大型对冲基金公司的经理。但具体是何人也,并未更多透露。

联系我的这三个人皆来自于一家名为专家网络的研究公司。该公司的业务是为投资者们联系能为他们分析某个特定市场,或能供高含金量的信息的行业专家或学者。因此,他们希望我能为他们的客户详细解释一下谷歌人工智能处理器将如何影响芯片市场,但前提是我必须和他们签订一份保密协议。

这个请求突如其来却目的明确。它也充分显示出,由于受到人工智能发展的影响,利润可观的电脑芯片市场正经历着如何剧烈变动。

那位不知名的对冲基金经理也嗅到了即将来临的变化,但不确定它将以什么形式到来。

当然,没人能给出一个明确的答案。

如今,谷歌,脸书,微软,亚马逊这些互联网巨头们都竭力探索,试图找到能进一步促进人工智能发展的芯片。而他们的决策将会给因特尔和英伟达那样的芯片制造商带来 180 度的巨大变革。

未来情形究竟?在这个节骨眼上,就算是在互联网任职计算机科学家们也很难给个准话。

|变革即将来临

上述那些大型互联网公司的线上服务通常需要海量数据来支撑,而包含大数据的上千台服务器则各自通中央处理器的芯片来驱动。可是,当这些公司开始用新的方式——深度神经网络来解决问题,提供服务时,他们就得使用与之相匹配的处理器了,如谷歌专为机器学习设计的 Tensor 处理器。神经网络可以通过分析大数据习得某种能力,比如识别照片中的人脸和物体和双语翻译。而在解决这些更加复杂的问题时,仅仅用 CPU 显然能力不足。

除了上述提到的谷歌,微软也在使用一种叫做现场可变编程门阵列的新型处理器。另外,还有数不清的公司已大量配备图形处理器——他们这样做,无非是想通过更高效的芯片加速智能手机和其他设备中人工智能的应用。

而投资者和芯片制造商对这些公司的一举一动关注如此密切,主要是因为他们的线上业务实在庞大得很,而且他们在计算机硬件市场上的占有量大到其他公司只有望其项背的份。因此,云计算的发展只会使这一鸿沟继续扩大。而如果这其中的某家公司,如谷歌,用一种新型芯片替换掉现有芯片,这基本上就相当于颠覆了整个芯片行业。

英特尔和英伟达对谷歌自己制造 TPU 感到十分恐慌。但在谷歌和类似公司中,GPU 的分量同样也很重。

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