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分析師稱(chēng)NVIDIA將不會(huì)是AI芯片唯一贏家

作者: 時(shí)間:2017-09-10 來(lái)源:DIGITIMESDIGITIMES 收藏

  美國(guó)投資研究機(jī)構(gòu)晨星公司(MorningStar)分析師Abhinav Davuluri發(fā)布最新報(bào)告針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能()研究認(rèn)為,在芯片市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)上,英特爾(Intel)的勝算比更大。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201709/364111.htm

  財(cái)經(jīng)雜志Barron’s報(bào)導(dǎo),在加速器芯片市場(chǎng)中,包括的GPU,以及來(lái)自英特爾的FPGA和賽靈思(Xilinx)的芯片,2021年市場(chǎng)規(guī)??赡苓_(dá)到200億美元,有能力繼續(xù)受益于人工智能趨勢(shì),但英特爾與同行推出客制化解決方案后也能分得市場(chǎng)大餅。

  Davuluri認(rèn)為英特爾與賽靈思的優(yōu)勢(shì)在于機(jī)器學(xué)習(xí)的推論(inference)階段,訓(xùn)練(training)階段需要演算能力來(lái)了解資料集,但是論斷是電腦根據(jù)新資料樣本進(jìn)行操作來(lái)推論答案。NVIDIA執(zhí)行長(zhǎng)黃仁勛預(yù)計(jì)其GPU主導(dǎo)訓(xùn)練階段市場(chǎng)之后,就可以成功地進(jìn)入推論階段,預(yù)言未來(lái)每一個(gè)網(wǎng)路查詢(xún)都可能依賴(lài)NVIDIA的GPU。

  Davuluri可不這么認(rèn)為,而是看好其他解決方案更適合深入學(xué)習(xí)的推論部分。Davuluri表示英特爾有比NVIDIA更廣泛的芯片選擇,認(rèn)為英特爾可以在推論階段發(fā)揮更大作用,包括FPGA、協(xié)同處理器和特殊應(yīng)用集成電路(ASIC)將會(huì)占據(jù)加速器市場(chǎng),特別是在推論方面。Davuluri認(rèn)為推論階段不需要NVIDIA倡導(dǎo)的功能,而英特爾與賽靈思的FPGA可能更適用。

  Davuluri的報(bào)告指出,與在數(shù)據(jù)中心執(zhí)行的人工智能大規(guī)模并行訓(xùn)練相反,智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)或相關(guān)產(chǎn)品通常執(zhí)行的是推論的連續(xù)計(jì)算。而推論工作負(fù)載可能會(huì)分散在更多處理器類(lèi)型中,包括CPU、GPU、FPGA和ASIC。

  高端智能手機(jī)專(zhuān)用處理器將加速如圖像或語(yǔ)音識(shí)別等個(gè)別應(yīng)用,同時(shí)減少CPU的功耗,從而延長(zhǎng)電池使用壽命,如iPhone 7使用集成到A10處理器中的圖像信號(hào)處理器和GPU,來(lái)執(zhí)行某些人工智能任務(wù),然而對(duì)于未來(lái)的iPhone,傳聞蘋(píng)果(Apple)使用神經(jīng)引擎(Neural Engine),仰賴(lài)的就是分立芯片。

  另一方面,對(duì)于所有終端設(shè)備,尤其是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來(lái)說(shuō),使用專(zhuān)用加速器可能并不經(jīng)濟(jì)。因此,當(dāng)性?xún)r(jià)比不是主要考量,可能會(huì)在CPU上執(zhí)行推論運(yùn)算,而處理大量的推論運(yùn)算時(shí),就會(huì)如數(shù)據(jù)中心使用GPU、FPGA,或客制化芯片。

  報(bào)告認(rèn)為FPGA最適用,但FPGA的缺點(diǎn)是與GPU相比,芯片編程困難度較高。最后,報(bào)告提到Alphabet的TPU,雖然TPU不見(jiàn)得會(huì)上市,但可能會(huì)驅(qū)使亞馬遜(Amazon)和微軟(Microsoft)等企業(yè)推出更多客制化芯片,成為英特爾、NVIDIA和賽靈思在人工智能芯片市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。



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