由于保險(xiǎn)和金融等許多行業(yè)的公司，正在投資機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，因此 Google、亞馬遜和微軟都認(rèn)定，未來(lái)許多企業(yè)會(huì)向他們購(gòu)買(mǎi)人工智能軟件，因此在硬件上也必須砸大錢(qián)來(lái)支持軟件運(yùn)作。
人工智能的臺(tái)前幕后：芯片大廠虎視眈眈
亞馬遜 (Amazon) 創(chuàng)辦人 Jeff Bezos 日前在公開(kāi)會(huì)議上宣告，現(xiàn)在是人工智能(AI) 應(yīng)用的黃金時(shí)代，是人工智能復(fù)興時(shí)期，聲稱(chēng)電腦運(yùn)算已經(jīng)準(zhǔn)備改變所有的商業(yè)模式。事實(shí)上，現(xiàn)在人工智能幕前幕后都戰(zhàn)況激烈，Nvidia、Intel、Google 等大廠在芯片領(lǐng)域也都虎視眈眈。
MIT 報(bào)導(dǎo)，Nvidia 為游戲和圖形制作使用的繪圖芯片，過(guò)去幾年促成許多機(jī)器學(xué)習(xí)的突破性應(yīng)用，大幅推升企業(yè)利潤(rùn)和股價(jià)，但未來(lái)的路可能不會(huì)這么順?biāo)?，因?yàn)閹准倚酒堫^都在主打新產(chǎn)品可加速人工智能應(yīng)用，連軟件大廠也都在自己打造適合自家軟件的硬件核心。
由于保險(xiǎn)和金融等許多行業(yè)的公司，正在投資機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，因此 Google、亞馬遜和微軟都認(rèn)定，未來(lái)許多企業(yè)會(huì)向他們購(gòu)買(mǎi)人工智能軟件，因此在硬件上也必須砸大錢(qián)來(lái)支持軟件運(yùn)作。
報(bào)導(dǎo)認(rèn)為，Nvidia 占有人工智能芯片市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)是運(yùn)氣好，因?yàn)殡娔X圖形所需的基本數(shù)學(xué)運(yùn)算，與被稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法相同。從 2012 年開(kāi)始，研究人員發(fā)現(xiàn)，將新技術(shù)置于這種技術(shù)之上，繪圖芯片可讓軟件在解釋圖像或語(yǔ)音等任務(wù)上變得聰明很多。
隨著人工智能市場(chǎng)成長(zhǎng)，Nvidia 已經(jīng)調(diào)整芯片設(shè)計(jì)以支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本周宣布的新 V100 芯片是這一努力的頂峰，并具有專(zhuān)門(mén)用于加速深入學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的新核心。Nvidia 強(qiáng)調(diào)其電力和能源效率將有助于企業(yè)或云供應(yīng)商大幅提升使用人工智能的能力，聲稱(chēng)“可以將數(shù)據(jù)中心的吞吐量提高 15 倍，而不必建立新的數(shù)據(jù)中心。”
而 Nvidia 的新競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手認(rèn)為，他們可以直接為加速處理人工智能軟件的硬件運(yùn)算能力與效率來(lái)從頭設(shè)計(jì)芯片，而不是調(diào)整繪圖芯片技術(shù)。例如英特爾去年購(gòu)并 Nervana 之后，承諾今年會(huì)發(fā)布深度學(xué)習(xí)芯片。英特爾花了 167 億美元購(gòu)并全球可程序邏輯 (FPGA) 芯片制造商拓朗半導(dǎo)體 (Altera)，準(zhǔn)備藉 FPGA 技術(shù)發(fā)布加速深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品。
微軟也是以 FPGA 為機(jī)器學(xué)習(xí)軟件提供動(dòng)力，并將其做為云端平臺(tái) Azure 的核心部分。Google 也在去年夏天表示已經(jīng)在使用內(nèi)部開(kāi)發(fā)，為人工智能訂制的芯片 TPU，去年已經(jīng)替 AlphaGo 贏得棋盤(pán)游戲冠勝利，Google 表示不會(huì)出售 TPU，但使用 Google 云服務(wù)企業(yè)將會(huì)獲得 TPU 的電力和能源效率的好處。
打造 Google 芯片的幾名工程師已經(jīng)離職，成立一家擁有 1 千萬(wàn)美元資金的創(chuàng)業(yè)公司 Groq，打造專(zhuān)門(mén)的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片。其他類(lèi)似的新創(chuàng)公司包括 Wave Computing，表示其產(chǎn)品已經(jīng)在客戶(hù)測(cè)試階段。
不過(guò) Nvidia CEO黃仁勛趁機(jī)批評(píng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的技術(shù)，他說(shuō)如 Google 的 TPU 這種的自定義芯片的靈活性不夠，無(wú)法在不同種類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上達(dá)到同樣運(yùn)算水準(zhǔn)，認(rèn)為這是一個(gè)重大缺點(diǎn)，而像微軟與英特爾所青睞 FPGA 則是太耗能。
黃仁勛聲稱(chēng) Nvidia 正在為深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造最有成效的平臺(tái)，且現(xiàn)在已經(jīng)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更快到達(dá)技術(shù)甜蜜點(diǎn)，但其他競(jìng)爭(zhēng)廠商今年也將在人工智能芯片上有大動(dòng)作，這一戰(zhàn)場(chǎng)勢(shì)必將受到市場(chǎng)密切關(guān)注。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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