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        人工智能芯片大戰(zhàn)開打 互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛入局

        2017-02-13 09:34:01  |  來源:21世紀經(jīng)濟報道  |  作者:  |  閱讀:次  字號: T   T
         

        特派記者 張涵 拉斯維加斯、紐約報道

        編者按

        人們越來越看好人工智能的前景及其潛在的爆發(fā)力,而能否發(fā)展出具有超高運算能力且符合市場的芯片成為人工智能平臺的關鍵一役。由此,2016年成為芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在芯片領域全面展開部署的一年。而在這其中,英偉達保持著絕對的領先地位。但隨著包括谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼加入決戰(zhàn),人工智能領域未來的格局如何,仍然待解。

        在2016年,所有人都看到了人工智能的前景和其潛在的爆發(fā)力,但不管是AlphaGo還是自動駕駛汽車,要想使得任何精妙算法得以實現(xiàn),其基礎是硬件的運算能力:也就是說,能否發(fā)展出超高運算能力又符合市場需求的芯片成為了人工智能平臺的關鍵一役。

        因此,毫無疑問,2016年也成為了芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在芯片領域全面展開部署的一年:先有CPU芯片巨頭因特爾年內(nèi)三次大手筆收購人工智能和GPU領域企業(yè);后有谷歌宣布開發(fā)自己的處理系統(tǒng),而蘋果、微軟、臉書和亞馬遜也都紛紛加入。

        而在這其中,領跑者英偉達(Nvidia)因其在人工智能領域的優(yōu)勢使其成為了資本市場的絕對寵兒:在過去的一年中,曾經(jīng)以游戲芯片見長的Nvidia股價從十幾年的穩(wěn)居30美元迅速飆升至120美元。

        就當資本市場都在猶豫是否人工智能風口使得英偉達股價虛高時,2月10日,英偉達發(fā)布2016年第四季度的財報顯示,其營收同比增長55%,凈利潤達到了6.55億美元,同比增長216%。

        “正當Intel、微軟等巨頭投資人工智能為基礎的芯片技術時,英偉達已經(jīng)以Q4財報顯示,這家已經(jīng)在人工智能領域投資將近12年的芯片企業(yè)已經(jīng)開始就此收獲可觀的盈利。”資深技術評論家Therese Poletti在其財報發(fā)布后指出。

        研究機構Tractica LLC估計,由于深度學習項目產(chǎn)生的硬件花費將從2015年的4360萬美元,上升到2024年的41億美元,而企業(yè)的相關軟件花費將同期從1.09億美元上升到100億美元。

        正是這一龐大的市場吸引著谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼宣布企業(yè)向人工智能領域的技術轉(zhuǎn)向。“在人工智能相關技術上,目前英偉達仍然保持著絕對的領先,但隨著包括谷歌在內(nèi)的TPU等技術不斷推向市場,未來的AI硬件格局仍然待解。”一位不便具名的歐洲資深從業(yè)人員向21世紀經(jīng)濟報道表示。

        英偉達在GPU領域顯著領先

        根據(jù)英偉達最新公布的年報,其最主要的業(yè)務領域均出現(xiàn)了兩位數(shù)以上的增長。除了其一直占有領先優(yōu)勢的游戲業(yè)務增長之外,其更多的漲幅事實上來自于數(shù)據(jù)中心業(yè)務和自動駕駛兩大全新業(yè)務板塊。

        年報數(shù)據(jù)顯示,數(shù)據(jù)中心業(yè)務有138%的增長,而自動駕駛有52%的增長。

        “事實上,這是整個英偉達財報里最具有說明力的內(nèi)容,因為數(shù)據(jù)業(yè)務和自動駕駛的增長根本上是人工智能和深度學習的發(fā)展所激發(fā)的。”一位美國計算機硬件分析師向21世紀經(jīng)濟報道表示。

        在目前的深度學習領域,把神經(jīng)網(wǎng)絡投入實際應用要經(jīng)歷兩個階段:首先是訓練,其次是執(zhí)行。從目前的環(huán)境來看,訓練階段非常需要處理大量數(shù)據(jù)的GPU(圖形處理器,下同),也就是以游戲和高度圖形化的應用做圖像渲染起家的英偉達領先的領域;而在轉(zhuǎn)型階段則需要處理復雜程序的CPU,也就是微軟十幾年來領先的領域。

        “英偉達目前的成功事實上代表了GPU的成功,它正是最早的GPU領先者之一。”上述行業(yè)分析師表示。

        深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡尤其是幾百上千層的神經(jīng)網(wǎng)絡,對高性能計算需求非常高,而GPU對處理復雜運算擁有天然的優(yōu)勢:它有出色的并行矩陣計算能力,對于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和分類都可以提供顯著的加速效果。

        舉個例子,研究員不用一開始就人工定義一個人臉,而是可以將幾百萬個人臉的圖像展示出來,讓計算機自己定義人臉應該是什么樣子的。學習這樣的例子時,GPU可以比傳統(tǒng)處理器更加快速,大大加快了訓練過程。

        因此,搭載GPU的超級計算機已經(jīng)成為訓練各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡的不二選擇,比如Google大腦早期就是使用Nvidia的GPU做深度學習。“我們正在搭建一款帶有跟蹤功能的攝像裝置,因此需要找到最適合的芯片,GPU是我們的首選。”歐盟AR初創(chuàng)企業(yè)Quine CEO Gunleik Groven在今年一月的CES(國際消費電子展)現(xiàn)場向本報記者表示。

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