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AI芯片将抵消摩尔定律放缓步伐

来源: 发布时间:2017-07-14

摘要: 随着人工智能的发展,科技公司对芯片性能的要求越来越高。从最初的CPU,发展到后来的GPU,一直到去年以来谷歌推出的TPU,芯片的运算速度也越来越快。

      随着人工智能的发展,科技公司对芯片性能的要求越来越高。从最初的CPU,发展到后来的GPU,一直到去年以来谷歌推出的TPU,芯片的运算速度也越来越快。

       “AI如此火爆,从根本上与芯片技术发展有关,目前半导体的运算速度相比以前巨幅提升。为什么像英伟达这样的公司股价近期表现这么好,可见对于高端芯片的市场需求之大。”中芯国际(SMIC)垂直整合和策略营销总监吴耿源对笔者表示。

       在10纳米到7纳米的基础上,AI芯片的核心竞争力将来自于云、大数据、服务器等。而除了英伟达以外,“四大巨头”,苹果、微软、亚马逊、谷歌都会参与其中。“而且中国也会越来越有一席之地。”吴耿源补充道。

      “计算能力正在推动人工智能飞跃发展,足以抵消摩尔定律的放缓步伐。”英伟达相关人士对笔者表示,“人工智能开发人员正在加快构建新的架构,我们希望能从功能强大的云服务到云端设备,广泛运行人工智能软件,以解决我们当前最大的挑战。”

      没人想错过下一个技术突破。硅谷著名投资人MarcAndreessen曾说,软件正在吞噬这个世界。而人工智能正在吞噬软件。英伟达提供的数据显示,过去一年,GPU驱动的人工智能服务创业公司数量增加了4倍多,达到1300家。

        英伟达已经推出了新一代的GPU,取名Volta。英伟达称Volta是自通用并行计算架构CUDA发明以来,这个时代最大的技术飞跃。它集成了210亿个晶体管,采用12纳米优化的台积电(TSMC)工艺以及三星最快的HBM内存,可以超高速执行4&TImes;4矩阵运算,进行元素级深度学习。

        据介绍,每个VoltaGPU都支持120个万亿次浮点运算。英伟达的DGX-1AI超级计算机能将八台TeslaV100GPU连接起来,实现近千万亿次浮点运算的深度学习性能。

        而前不久,谷歌也在其I/O开发者大会上推出第二代TPU芯片,这些TPU可提供128万亿次浮点运算。与之相比,iPhone6可提供100万亿次浮点运算。TPU是谷歌自主研发的一种专为AI运算服务的高性能处理器。

       去年谷歌已经发布了第一代TPU芯片,主要在谷歌数据中心和包括AlphaGo这样的人工智能当中使用,主攻运算性能。谷歌介绍称,第二代TPU针对机器学习的训练速度能比现在市场上的图形芯片(GPU)节省一半时间。

       到目前为止,谷歌仍在采购英特尔和英伟达的芯片。但随着谷歌越来越趋向依赖于自主开发芯片架构,未来或将为自己省下数十亿美元的芯片支出规模。这也令英特尔、英伟达等行业巨头感到担忧。

       根据彭博社的最新消息,苹果也在研发一款被命名为“苹果神经引擎”(AppleNeuralEngine)的AI芯片,可能用于智能汽车、Siri语音系统以及未来的增强现实AR功能中,而且有一天将会被应用在iPhone、iPad当中,来帮助提升软件的性能。苹果将在WWDC大会上公布更多与AI相关的计划。

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