新闻中心

EEPW首页 > 智能计算 > 业界动态 > 人工智能重量级玩家众多 英伟达该如何经营“第二春”

人工智能重量级玩家众多 英伟达该如何经营“第二春”

作者:时间:2017-05-19来源:创事记

  的竞争者们

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201705/359384.htm

  向淘金者卖水是好生意,这个道理已经不是秘密了。虽然这几年,在深度学习领域的芯片供应商中占据着主导地位,但各大巨头们也都想在这门生意上分一杯羹。

  面对的来势汹汹,最不敢放松警惕的是半导体行业的老大英特尔。目前,英伟达的GPU产品依然需要搭配英特尔中央处理器(CPU)协作,才能提供较佳运算性能表现。比如,谷歌DeepMindAI系统AlphaGo此前在与南韩棋王李世乭较量时,便仰赖于1202颗CPU及176颗GPU协助运算。

  虽然英特尔仍然掌控全球98%数据中心X86架构服务器的晶片市场,芯片的占比仍然不高,但不能否认芯片市场具备的庞大成长潜力。市调机构IDC预估,到了2020年全球跨产业AI及认知系统年营收可达逾470亿美元,较2016年近80亿美元将呈现明显成长。而英伟达芯片已经成为业内首选。

  所以,英特尔持续通过收购策略强化自有人工智能领域布局,试图通过投资弥补战略上的慢一步。如英特尔以167亿美元高价收购FPGA晶片供应商Altera,以4亿美元收购深度学习创业公司Nervana ,成为英特尔投入AI处理器开发的布局。2017年3月,英特尔以153亿美元收购Mobileye, 试图将“算法+芯片”整合成人工智能制胜关键。

  巨头谷歌在采用英伟达的AI芯片的同时,自己也在研发AI芯片。在去年的开发者大会上,谷歌发布了专为人工智能算法定制的 Tensor Processing Unit(TPU),在最近的一篇博客文章中,Google声称其TPU要比现代的GPU和CPU们在推理性能上快15到30倍。虽然,英伟达否认说Google是在拿TPU和老的GPU相比较,但能肯定的是,谷歌在人工智能定制化芯片的路上会越走越远。

  另一巨头微软也在使用现场可变编程门阵列(FPGA)的新型并行处理器。据介绍,FPGA目前已支持微软Bing,未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法。

  另外,智能手机芯片制造商高通已经开始制造执行神经网络的专用芯片,而且高通最近宣布计划花费470亿美元收购荷兰汽车芯片公司恩智浦,恩智浦致力于解决深度学习和计算机视觉难题,看来高通希望借助收购加强自动驾驶系统的开发。IBM也按捺不住,在2016年投入到类人脑芯片的研发——TrueNorth。另外,在极度依赖国外进口的我国芯片产业中,中星微在2016年6月份,推出了中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片“星光智能一号”。

  所以,尽管英伟达在人工智能芯片领域占据领先的位置,但是这个领域已经聚集了不少重量级玩家,英伟达仍然面临不小的压力。

  英伟达不能像上次“起大早赶晚集”了

  英伟达曾经浪费了智能手机浪潮。

  在智能手机移动芯片市场蓬勃发展之初,作为芯片领域中的强者,英伟达试图在移动手机市场上分一杯羹。2011年,英伟达斥资3.67亿美元收购了Icera基带业务,试图通过整合英伟达的应用处理器技术和Icera的基带处理器技术,为智能手机厂商提供芯片支持。

  当时的英伟达手握不小胜算。2011年的高通在市场中的主要角色还是基带芯片提供商,不过,其正在推出基带和应用处理器一体的解决方案。联发科也在2011年才开始打造专属的Android智能型手机的芯片解决方案。可以说,英伟达、高通、联发科基本处于同一起跑线,如果顺利,在2012年以后智能手机的大浪潮下,英伟达、高通和联发科将展开激烈竞争。

  可惜的是,英伟达起了个大早赶了个晚集。直到2015年,英伟达依然没有完成基带和应用处理器的整合。2012年至2015年是移动手机起步的黄金四年,英伟达完全错过了。究其原因,长达4年的拖延,让一个极有胜算的项目夭折了。

  如今在人工智能芯片领域,英伟达又一次抢占先机。不过,这个市场才刚刚拉开帷幕,人工智能芯片领域的每个玩家,都不是吃素的。希望英伟达能吸取移动手机市场的教训,加快布局,别因为拖延再次错失良机。



关键词: 英伟达 人工智能

评论

技术专区

关闭