AI芯片大战开打：英伟达、AMD和英特尔谁能称霸？

特派记者 张涵 推斯维减斯、纽约报导

编者案

人们愈来愈看大好人工智能的远景及其潜伏的发作力，而可否开展出具有超下运算才能且契合市场的芯片成为野生智能仄台的枢纽一役。由此，2016年景为芯片企业战互联网巨子们正在芯片范畴片面睁开布置的一年。而正在那此中，英伟达连结着尽对的抢先职位。但跟着包罗谷歌(微专)、脸书、微硬、亚马逊和百度正在内乱的巨子接踵参加决斗，野生智能范畴将来的格式怎样，仍旧待解。

正在2016年，一切人皆看到了野生智能的远景战其潜伏的发作力，但不论是AlphaGo仍是主动驾驶汽车，要念使得任何精巧算法得以完成，其根底是硬件的运算才能：也便是道，可否开展出超下运算才能又契合市场需供的芯片成了野生智能仄台的枢纽一役。

因而，毫无疑问，2016年同样成为了芯片企业战互联网巨子们正在芯片范畴片面睁开布置的一年：先有CPU芯片巨子果特我年内乱三次年夜脚笔收买野生智能战GPU范畴企业；后有谷歌颁布发表开辟本人的处置体系，而苹果、微硬、脸书战亚马逊也皆纷繁参加。

而正在那此中，发跑者英伟达（Nvidia）果其正在野生智能范畴的劣势使其成了本钱市场的尽对骄子：正在已往的一年中，已经以游戏芯片睹少的Nvidia股价从十几年的稳居30美圆疾速飙降至120美圆。

便当本钱市场皆正在踌躇能否野生智能风心使得英伟达股价实下时，2月10日，英伟达公布2016年第四时度的财报显现，其营支同比增加55%，净利润到达了6.55亿美圆，同比增加216%。

“合理Intel、微硬等巨子投资野生智能为根底的芯片手艺时，英伟达曾经以Q4财报显现，那家曾经正在野生智能范畴投资快要12年的芯片企业曾经开端便此播种可不雅的红利。”资深手艺批评家Therese Poletti正在其财报公布后指出。

研讨机构Tractica LLC估量，因为深度进修项目发生的硬件破费将从2015年的4360万美圆，上降到2024年的41亿美圆，而企业的相干硬件破费将同期从1.09亿美圆上降到100亿美圆。

恰是那一宏大的市场吸收着谷歌、脸书、微硬、亚马逊和百度正在内乱的巨子接踵颁布发表企业背野生智能范畴的手艺转背。“正在野生智能相干手艺上，今朝英伟达仍旧连结着尽对的抢先，但跟着包罗谷歌正在内乱的TPU等手艺不竭推背市场，将来的AI硬件格式仍旧待解。”一名未便签字的欧洲资深从业职员背21世纪经济报导暗示。

英伟达正在GPU范畴明显抢先

按照英伟达最新宣布的年报，其最次要的营业范畴均呈现了两位数以上的增加。除其不断占据抢先劣势的游戏营业增加以外，其更多的涨幅究竟上去自于数据中间营业战主动驾驶两年夜齐新营业板块。

年报数据显现，数据中间营业有138%的增加，而主动驾驶有52%的增加。

“究竟上，那是全部英伟达财报里最具有阐明力的内乱容，由于数据营业战主动驾驶的增加底子上是野生智能战深度进修的开展所激起的。”一名好国计较机硬件阐发师背21世纪经济报导暗示。

正在今朝的深度进修范畴，把神经收集投进实践使用要阅历两个阶段：起首是锻炼，其次是施行。从今朝的情况去看，锻炼阶段十分需求处置大批数据的GPU（图形处置器，下同），也便是以游戏战下度图形化的使用做图象衬着发迹的英伟达抢先的范畴；而正在转型阶段则需求处置庞大法式的CPU，也便是微硬十几年去抢先的范畴。

“英伟达今朝的胜利究竟上代表了GPU的胜利，它恰是最早的GPU抢先者之一。”上述止业阐发师暗示。

深度进修神经收集特别是几百上千层的神经收集，对下机能计较需供十分下，而GPU对处置庞大运算具有自然的劣势：它有超卓的并止矩阵计较才能，关于神经收集的锻炼战分类皆能够供给明显的加快结果。

举个例子，研讨员不消一开端便野生界说一小我私家脸，而是能够将几百万小我私家脸的图象展现出去，让计较机本人界说人脸该当是甚么模样的。进修如许的例子时，GPU能够比传统处置器愈加快速，年夜年夜放慢了锻炼历程。

因而，拆载GPU的超等计较机曾经成为锻炼各类深度神经收集的不贰挑选，好比Google年夜脑晚期便是利用Nvidia的GPU做深度进修。“我们正正在拆建一款带有跟踪功用的摄像安装，因而需求找到最合适的芯片，GPU是我们的尾选。”欧盟AR草创企业Quine CEO Gunleik Groven正在本年一月的CES（国际消耗电子展）现场背本报记者暗示。

今朝，谷歌、Facebook、微硬、Twitter战百度等互联网巨子，皆正在利用这类叫做GPU的芯片，让效劳器进修海量的照片、视频、声音文档，和交际媒体上的疑息，去改进搜刮战主动化照片标识表记标帜等林林总总的硬件功用。一些汽车制作商也正在操纵那项手艺，开辟能够感知四周情况、躲开伤害地区的无人驾驶汽车。

除正在GPU战图形计较范畴持久抢先，英伟达也是最早一批正在野生智能范畴停止投资的科技公司。2008年，其时正在斯坦祸做研讨的吴恩达揭晓了一篇用GPU上的CUDA停止神经收集锻炼的论文。2012年“深度进修三巨子”之一Geoff Hilton的门生Alex Krizhevsky用英伟达的GeForce隐卡正在ImageNet中将图象辨认精确率年夜幅提拔，那也是英伟达CEO黄仁勋经常提到的英伟达重视深度进修的初步。

有陈述显现，天下上今朝约有3000多家AI草创公司，年夜部门皆接纳了Nvidia供给的硬件仄台。

“深度进修被证实长短常有用的。”黄仁勋正在季报2月10日的公布会中暗示。正在枚举今朝GPU计较仄台正正在野生智能、云计较、游戏战主动驾驶范畴快速睁开使用的同时，黄仁勋暗示，正在将来数年间，深度进修将会成为计较机计较的一种根底性的中心东西。

AMD战Intel巨子的AI演化

投资者战芯片制作商存眷着一切互联网巨子的一举一动。仅仅以英伟达的数据中间营业为例，正在很少一段工夫以去，该公司不断为谷歌供给数据效劳。

英伟达并不是GPU的独一抢先者，巨子Intel战AMD皆正在那一范畴有着差别的劣势。

2016年11月，Intel公司公布了一个叫做Nervana的AI处置器，他们声称会正在来岁年中测试那个本型。假如统统停顿顺遂，Nervana芯片的终极形状会正在2017年末里世。那个芯片称号基于Intel早前购置的一个叫做Nervana的公司。根据Intel的人所道，那家公司是天下上第一家特地为AI挨制芯片的公司。

Intel公司表露了一些闭于那个芯片的一些细节，根据他们所道，那个项目代码为“Lake Crest”，将会用到Nervana Engine战Neon DNN相干硬件。那款芯片能够加快各种神经收集，比方谷歌TensorFlow框架。

芯片由所谓的“处置散群”阵列组成，处置被称做“举动面”的简化数教运算。相对浮面运算，这类办法所需的数据量更少，因而带去了10倍的机能提拔。

Lake Crest操纵公有的数据毗连缔造了范围更年夜、速率更快的散群，其拓扑构造为圆环形或其他情势。那协助用户缔造更年夜、更多元化的神经收集模子。那一数据毗连中包罗12个100Gbps的单背毗连，其物理层基于28G的串并转换。

TPU取FPGA能够的顺袭

正在上述芯片巨子停止GPU范畴的提拔以外，有更多的企业正在试图激发一轮片面的推翻。其代表为谷歌正在2016年颁布发表将自力开辟一种名为TPU的齐新的处置体系。

TPU是特地为机械进修使用而设想的公用芯片。经由过程低落芯片的计较粗度，削减完成每一个计较操纵所需的晶体管数目，从而能让芯片的每秒运转的操纵个数更下，如许颠末精密调劣的机械进修模子就可以正在芯片上运转得更快，进而更快天让用户获得更智能的成果。Google将TPU加快器芯片嵌进电路板中，操纵已有的硬盘PCI-E接心接进数据中间效劳器中。

据Google资深副总裁Urs Holzle流露，当前Google TPU、GPU并用，这类状况仍会保持一段工夫，但他暗示，GPU可施行画图运算事情，用处多元；TPU 属于ASIC，也便是专为特定用处设想的特别规格逻辑IC，因为只施行单一事情，速率更快，但缺陷是本钱较下。

除上述提到的谷歌，微硬也正在利用一种叫做现场可变编程门阵列（FPGA）的新型处置器。

据引见，那个FPGA 今朝已撑持微硬Bing，将来它们将会驱动基于深度神经收集——以人类年夜脑构造为根底建模的野生智能——的新搜刮算法，正在施行那小我私家工智能的几个号令时，速率比一般芯片快上几个数目级。有了它，您的计较机屏幕只会空屏23毫秒而没有是4秒。

正在第三代本型中，芯片位于每一个效劳器的边沿，间接插进到收集，但如故缔造任何机械皆可接进的FPGA池。那开端看起去是Office 365可用的工具了。终极，Project Catapult筹办好上线了。别的，Catapult硬件的本钱只占了效劳器中一切别的的配件总本钱的30%，需求的运转能量也只要没有到10%，但其处置速率倒是本来的2倍。

别的，有一些公司，比方Nervada战Movidius，模仿GPU的仄止形式，可是专注于更快速天挪动数据，省略图象所需求的功用。其他公司，包罗利用了被称为“True North”的芯片的IBM公司，开辟了由神经元、突触等其他年夜脑特性所启示的芯片设想。

因为深度进修战野生智能将来的宏大远景，各年夜巨子皆正在只管夺取手艺上的劣势。假如那此中的某家公司，如谷歌，用一种新型芯片交换失落现有芯片，那根本上便相称于推翻了全部芯片止业。

“不论是英伟达、Intel仍是谷歌或是百度，皆正在寻觅一种将来野生智能可以普遍使用的根底。”Therese Poletti暗示。

而也有许多人持有取谷歌副总裁Urs Holzle 一样的概念，以为正在野生智能的悠远将来，GPU出有替代CPU，而TPU也没有会代替GPU，芯片市场将呈现更年夜的需乞降繁华。

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