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人工智能引爆新一輪芯片競賽

  • 2018年7月12日 ZhangHongYuan來源:網(wǎng)易智能 936 58
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為什么在多年的芯片制造停滯之后,硬件突然出現(xiàn)了爆炸式的增長?

目前在AI芯片市場上還沒有x86,人們看到了淘金熱,這是毫無疑問的。

多年來,半導(dǎo)體行業(yè)似乎已經(jīng)達(dá)到了一種穩(wěn)定的平衡:英特爾在服務(wù)器領(lǐng)域幾乎擊敗了所有的RISC處理器,同時AMD也逐漸陷入低迷,使得英特爾的x86成為了主導(dǎo)者。而在GPU領(lǐng)域起步較晚的英偉達(dá),在上世紀(jì)90年代就已經(jīng)淘汰了大多數(shù)競爭對手。而突然之間,就只剩ATI(現(xiàn)已被AMD收購)仍然在市場上存在。它只占英偉達(dá)之前市場份額的一半。

在較新的移動領(lǐng)域,似乎也是類似的壟斷故事:ARM統(tǒng)治著市場,英特爾曾用Atom處理器嘗試與之競爭,但在遭遇多次失敗后,在2015年最終選擇了放棄。就這樣,一切都與以往不同了,AMD重新成為了x86的競爭對手;針對大數(shù)據(jù)等專門任務(wù)的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的出現(xiàn)創(chuàng)造了一個新的利基市場。但實(shí)際上,隨著人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的出現(xiàn),芯片世界的巨大轉(zhuǎn)變也隨之而來。隨著這些新興技術(shù)的出現(xiàn),大量的新處理器已經(jīng)到來。并且,它們都來自于不太可能的來源。

英特爾在2016年收購了初創(chuàng)公司Nervana Systems,進(jìn)入了AI芯片市場,隨后它又收購了另一家公司Movidius,目的是開發(fā)圖像處理AI;

微軟正在為其HoloLens VR/AR頭戴設(shè)備開發(fā)人工智能芯片,而且有可能在其它設(shè)備中使用;

谷歌針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了一種特殊的人工智能芯片——“張量處理單元(TPU)”,該處理器可用于谷歌云平臺上的人工智能應(yīng)用;

亞馬遜正在為其Alexa家庭助理開發(fā)人工智能芯片;

蘋果正在研發(fā)一款名為“神經(jīng)引擎(Neural Engine)”的人工智能處理器,該處理器將為Siri和FaceID提供動力;

ARM公司最近推出了兩款新處理器——ARM機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)處理器和ARM物體檢測(OD)處理器,這兩者都專注于圖像識別;

IBM正在開發(fā)專門的人工智能處理器,該公司還從英偉達(dá)那里獲得了NVLink的授權(quán),用于專門針對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的高速數(shù)據(jù)傳輸;

即使是特斯拉這樣的非傳統(tǒng)科技公司也想要進(jìn)入這個領(lǐng)域,其首席執(zhí)行官埃隆馬斯克(Elon Musk)去年承認(rèn),前AMD和蘋果芯片工程師Jim Keller將在特斯拉負(fù)責(zé)硬件制造,這些還沒有將初創(chuàng)公司計算在內(nèi)?!都~約時報》指出,據(jù)不完全統(tǒng)計,專注于人工智能的芯片創(chuàng)業(yè)公司(不是單純的軟件公司或芯片公司)已經(jīng)達(dá)到了45家,并且仍在繼續(xù)增長。

為什么在多年的芯片制造停滯之后,硬件突然出現(xiàn)了爆炸式的增長?畢竟,人們已經(jīng)達(dá)成共識,英偉達(dá)的GPU對人工智能來講非常優(yōu)秀,而且已經(jīng)被廣泛使用,為什么我們現(xiàn)在需要更多的芯片,并且是更多不同的芯片?

答案有些復(fù)雜,就像人工智能本身一樣。

投資導(dǎo)向和技術(shù)發(fā)展的影響

Intersect360 Research公司CEO Addison Snell說,盡管x86目前仍是計算領(lǐng)域的主流芯片架構(gòu),但對于像人工智能這樣高度專業(yè)化的任務(wù)來說,它太普通了,該公司的主要業(yè)務(wù)是HPC(高性能計算)和人工智能?!叭藗兿M鸄I成為一個通用的服務(wù)器平臺,因此,它必須在所有事情上都做得很好”他說,“在其他芯片的基礎(chǔ)上,各個公司正在開發(fā)專門針對某一應(yīng)用的產(chǎn)品,而操作系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施的任務(wù)仍然留給x86來做?!?/p>

處理人工智能實(shí)際任務(wù)的過程與標(biāo)準(zhǔn)計算或GPU處理是非常不同的,因此需要專門針對人工智能的芯片,x86 CPU可以完成人工智能任務(wù),而實(shí)際只需要3個步驟的任務(wù),它在執(zhí)行時需要經(jīng)過12個步驟,在某些情況下,GPU也可能把任務(wù)變得過于繁雜。

一般而言,科學(xué)計算是以確定性的方式完成的,比如你想知道2加3等于5,并計算到所有小數(shù)部分——x86和GPU可以做得很好。但是人工智能的本質(zhì)是,通過長期的觀察得出2.5加3.5等于6,而不需要真正去計算,如今人工智能的關(guān)鍵是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的模式,而不是確定性的計算。

從更簡單的角度來說,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的定義是,它們利用過去的經(jīng)驗并加以改進(jìn)。比如,著名的AlphaGo就通過模擬大量的圍棋比賽改進(jìn)技術(shù)。另一個我們熟悉的例子就是Facebook的面部識別AI,經(jīng)過多年的訓(xùn)練,它可以精確地標(biāo)記你的照片(Facebook最近幾年進(jìn)行了三次重大的面部識別收購:2012年收購Face.com、2016年收購Masquerade,2016收購Faciometrics)。

一旦用人工智能開展學(xué)習(xí),就不需要重新學(xué)習(xí)了。這是機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)志(人工智能更大定義的一個子集)。從本質(zhì)上講,機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一種使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)、然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出判斷或預(yù)測的實(shí)踐。這是一種模式識別的機(jī)制——機(jī)器學(xué)習(xí)軟件記住2加3等于5,所以整個人工智能系統(tǒng)可以使用這些信息。

再比如說,自動駕駛汽車的AI,并不是通過確定的事物來判斷周圍物體的活動路徑,它通過以往的經(jīng)驗,表示曾經(jīng)有一輛車,按照這樣的方式行駛。因此,系統(tǒng)能夠預(yù)測到特定類型的動態(tài)。

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