AI芯片大戰(zhàn)愈演愈烈 英偉達(dá)能否領(lǐng)跑下去？

　　據(jù)Technologyreview報(bào)道，在機(jī)器學(xué)習(xí)“淘金熱潮”中，芯片巨頭英偉達(dá)正處于領(lǐng)先位置，但來自其他科技巨頭和初創(chuàng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)正變得日益激烈。

　　AI芯片大戰(zhàn)愈演愈烈 英偉達(dá)能否領(lǐng)跑下去?美國芯片巨頭英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛(Jensen Huang)日前在加州圣何塞市一個(gè)擁擠的會(huì)議廳中宣布，該公司的最新芯片可幫助加速人工智能(AI)算法。過去幾年中，英偉達(dá)的股價(jià)和盈利不斷增長，因?yàn)槠渲С钟螒蚝蛨D形制作的圖形處理器幫助機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得許多突破。

　　在英偉達(dá)公司的年度開發(fā)者大會(huì)上，黃仁勛在推出英偉達(dá)最新芯片Tesla V100時(shí)，小心翼翼地避免提及任何競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的名字。比如，他稱谷歌為“某些人”。但他明確表示，挑戰(zhàn)者們正開發(fā)的技術(shù)無法與英偉達(dá)相媲美，特別是在將AI芯片應(yīng)用到云計(jì)算領(lǐng)域這個(gè)巨大的新機(jī)遇方面。

　　在醫(yī)療保健和金融等行業(yè)，許多公司都在投資開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。領(lǐng)先的云計(jì)算服務(wù)供應(yīng)商谷歌、亞馬遜以及微軟都押下重注，打賭許多公司會(huì)使用它們的云服務(wù)運(yùn)營自己的AI軟件，同時(shí)價(jià)格花費(fèi)巨資打造支持這些軟件的新硬件。

　　通過巧妙地抓住這個(gè)幸運(yùn)的機(jī)會(huì)，英偉達(dá)已經(jīng)在新興AI芯片市場(chǎng)上占據(jù)主導(dǎo)地位。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)所需要的基本數(shù)學(xué) 運(yùn)算，與被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方式所用方法基本相同。從2012年開始，研究人員就展示了通過運(yùn)用這種技術(shù)的背后力量，幫助圖形處理器讓軟件執(zhí)行任務(wù)時(shí)變得更加聰明，比如解釋圖片或語音時(shí)。

　　隨著AI市場(chǎng)成長，英偉達(dá)已經(jīng)調(diào)整其芯片設(shè)計(jì)功能以支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。新的V100芯片就是這種努力的成果，其核心就是專注于加速深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。黃仁勛表示，這種芯片的能力和能源效率有助于公司或云服務(wù)供應(yīng)商大幅提升其使用AI的能力。他說：“你可以將數(shù)據(jù)中心的能力提高15倍，而無需建立新的數(shù)據(jù)中心?！?/p>

　　英偉達(dá)的新競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手認(rèn)為，通過從頭調(diào)整芯片設(shè)計(jì)而非適應(yīng)圖形芯片技術(shù)，它們可讓運(yùn)行AI軟件的硬件速度更快、效率更高。舉例來說，英特爾計(jì)劃于2017年底發(fā)布深度學(xué)習(xí)芯片，它是基于其2016年收購初創(chuàng)企業(yè)Nervana的技術(shù)開發(fā)的。英特爾還準(zhǔn)備基于收購自Altera的技術(shù)推出新產(chǎn)品，以加速深度學(xué)習(xí)。Altera的芯片名為FPGAs，可以為特定算法重新分配功率。

　　微軟也在投入巨資，使用FPGAs芯片支持其機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，讓它們成為其云平臺(tái)Azure的核心部分。與此同時(shí)，谷歌于2016年透露，正利用專為AI定制研發(fā)的芯片TPU。這種芯片曾支持智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍。谷歌并不對(duì)外出售這種芯片，但稱那些使用其云計(jì)算服務(wù)的公司可從中受益。

　　幫助開發(fā)谷歌芯片的多名工程師已經(jīng)離職，并籌資1000萬美元組建了名為Groq的初創(chuàng)企業(yè)，專門研發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)芯片。其他正從事類似項(xiàng)目的初創(chuàng)企業(yè)包括Wave Computing，據(jù)說客戶已經(jīng)可以測(cè)試其硬件。

　　黃仁勛表示，英偉達(dá)的技術(shù)正擊中“甜蜜點(diǎn)”，而其他公司還沒有。類似谷歌TPU等定制芯片過于僵化，不適用于不同種類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也不足以推動(dòng)新的AI創(chuàng)意測(cè)試和采用。而微軟和英特爾押注的FPGAs，則過于耗能。黃仁勛說：“我們正為深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造最富成效的平臺(tái)?！彪S著英偉達(dá)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手今年推出更多產(chǎn)品，黃仁勛的評(píng)論將會(huì)受到密切關(guān)注。