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AI芯片平台大军对决 产业版图动荡加剧

作者:时间:2017-09-07来源:DIGITIMES
编者按:随着AI技术及应用快速发展,正酝酿下一代产业革命,所牵涉的产业链规模更为庞大,AI领域已成为兵家必争之地,运算速度更快的AI芯片平台将串连所有软、硬体应用,目前已形成众厂抢进的混沌局势,在厮杀战局之后的版图变化,已成为全球业者关注焦点。

  全球人工智能()平台战火全面点燃,现阶段用于机器学习及深度神经网络的,主要有ASIC、绘图芯片(GPU)、现场可程式化逻辑闸阵列(FPGA)芯片及CPU等,而投入芯片与终端应用战局的科技大厂,包括NVIDIA、英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)、Google、苹果(Apple)、微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)、Facebook、IBM、三星电子(Samsung Electronics)、华为、百度与腾讯等,近期各家业者争相研发不同架构的芯片与应用,以掌握AI市场胜出的关键时刻。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201709/364002.htm

  NVIDIA凭藉厚植多年的GPU技术,在AI芯片首战脱颖而出,成为备受关注的AI领域明日之星。NVIDIA执行长黄仁勋表示,NVIDIA与AI开发人员合作,不断改善GPU设计方式、系统架构、编译器和演算法,仅花3年的时间便将训练深度神经网络速度提高50倍,比摩尔定律所提出的时间还要快,期望未来几年内能将速度再提高10倍。

  目前在全球每台PC、伺服器、超级电脑或是亚马逊、IBM及微软云端环境中,开发人员都可发现NVIDIA GPU,几乎所有重大AI发展架构皆采用NVIDIA GPU,其中,GeForce芯片可用于PC,Tesla用于云端和超级电脑,Jetson用于机器人和无人机,Drive PX则用于车辆,这些GPU采用相同架构,能加快深度学习的运算速度。

  近期英特尔亦加速脚步发展AI蓝图,涵盖范围从网络边缘(edge)到数据中心的产品及技术,芯片平台解决方案包括Xeon、Xeon Phi处理器,以及能支持各种特定作业负载进行最佳化的FPGA加速器等。

  英特尔也借由购并Nervana等公司得到各种AI创新技术,目前代号Lake Crest的芯片已进行测试,针对类神经网络(Neural Network)进行最佳化,不仅提供深度学习最高效能,还通过高频宽互连提供前所未有的运算速度。

  英特尔另一款代号为Knights Crest的新品,紧密结合Xeon处理器及Nervana技术,英特尔亦推出内建神经运算引擎的AI视觉处理芯片Myriad X,用于无人机、智能相机或扩增实境等装置,提供更具自主力的能力,可感知及理解快速变化的外界环境,并进行互动和学习。

  手机平台龙头高通已发布神经处理引擎(Neural Processing Engine;NPE),其开发套件(SDK)可协助开发者优化软体在自家Snapdragon 600、800系列处理器上的AI执行效能,并支持Tensorflow、Caffe、Caffe 2等AI架构,NPE可应用在影像辨识、场景侦测、相机滤镜套用、影像后制等功能,应用领域相当多元,Facebook即采用此SDK来加速其手机App执行相片和即时影片扩增实境(AR)功能。

  搜寻引擎龙头Google则推出深度学习运算芯片TPU(Tensor Process Unit),主打开发者社群,通过云端服务开放商业用户和研究人员使用。另外,包括微软、Facebook、亚马逊等国际大厂,亦纷加速AI软、硬体技术与应用领域发展。

  大陆业者方面,华为日前发表Kirin 970芯片,号称是全球首款搭载神经处理单元(NPU)的AI移动芯片,10月登场的新一代旗舰机Mate 10和Mate 10 Pro将率先搭载Kirin 970芯片,正式投入AI战局。至于百度近期亦积极发展客制化芯片。

  随着AI技术及应用快速发展,正酝酿下一代产业革命,所牵涉的产业链规模更为庞大,AI领域已成为兵家必争之地,运算速度更快的AI芯片平台将串连所有软、硬体应用,目前已形成众厂抢进的混沌局势,在厮杀战局之后的版图变化,已成为全球业者关注焦点。



关键词: AI 芯片

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