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分析师:谷歌研发AI芯片也没用,Nvidia地位难以撼动

2018-5-16 16:33| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 8332| 评论: 0|来自: 半导体行业观察

摘要: 谷歌、脸书等相继研发人工智能 (AI)专属芯片,是否会动摇Nvidia的AI霸主地位?有分析师认为无须太过紧张,Nvidia GPU在AI用途广泛,云端业者开发的AI芯片使用范围有限,预料Nvidia将续居王者宝座。BDI报导,CFRA Res ...

人工智能 硬件 微软 GPU 芯片

谷歌、脸书等相继研发人工智能 (AI)专属芯片,是否会动摇Nvidia的AI霸主地位?有分析师认为无须太过紧张,Nvidia GPU在AI用途广泛,云端业者开发的AI芯片使用范围有限,预料Nvidia将续居王者宝座。

BDI报导,CFRA Research分析师Angelo Zino报告称,有多种科技可望在AI世界取得成功,GPU初期就大受欢迎,应会继续发光发热。预测未来两三年,Nvidia的Volta架构仍将在云端训练程式,握有主导地位。2017年初以来,GPU让深度神经网路的训练速度加快12倍。

报告并称,外界对于云端业者设计自家AI芯片的忧虑过于夸大。谷歌、阿里巴巴、脸书都投入研发「特殊应用集成电路」( ASIC )用于AI。这些ASIC能以极快速度执行某些特定工作,尽管ASIC 生产成本较低,但是研发费用高昂、并需投入极多时间,暗示发展充满限制。

Moor Insights and Strategy的Karl Freund看法相似,他在Forbes发文指出,谷歌研发的AI芯片---「TPU」,用途很窄,限于很小众的利基市场。美国史丹福大学近来评测显示,没有单一解决方案适用于所有AI工作。以云端而言,由于需要使用多种模型和软体,GPU是较佳选择。Freund预期,谷歌仍会继续购买GPU,处理不适合TPU的工作。

谷歌宣布TPU全面开放,向英伟达GPU开炮
在过去,人工智能的训练端基本都是英伟达GPU的天下,但在谷歌的TPU发布之后,厂商们有了更多的选择。今年二月,谷歌宣布TPU 服务开放的消息,价格大约为每云 TPU 每小时 6.50 美元,而且数量有限。 谷歌大神Jeff Dean更是连发10条推特,向外界宣布谷歌TPU首次对外全面开放,这也意味着TPU的商业化正在加速,正式向英伟达开炮。

了解人工智能芯片行业的人都知道,英伟达的GPU在AI时代独占鳌头,红利尽享。其劲敌则是谷歌的TPU。此前TPU并未向第三方用户开放,多是用在谷歌自家产品上,对GPU并不构成实质性威胁。 

当然此前谷歌也并不是 TPU 的使用者,美国出行服务公司 Lyft 在去年底开始参与了谷歌新型芯片的测试。Lyft的软件总监Anantha Kancherla表示,“自从使用Google Cloud TPU以来,我们对其速度印象非常深刻,以前通常需要几天,而现在可能需要几个小时。深度学习正成为使自动驾驶车辆得以运行的软件的中坚力量。”

芯片提供的是人工智能三要素中的计算力,如今TPU的全面开放,可为中小AI公司在2018年的商业化应用落地提供硬件上的强大支撑。

TPU是Tensor Processing Unit的缩写简称,是一种ASIC(专用集成电路),是谷歌为机器学习而设计的人工智能定制芯片,第一代TPU广泛应用在了AlphaGo、搜索、翻译、相册等背后的机器学习模型中。在AlphaGo战胜李世石的系列赛中,TPU能让AlphaGo“思考”更快,“想”到更多棋招、更好地预判局势。第二代TPU是在2017年5月18日的Google I/O 大会上推出,也称为云TPU。云TPU对推理和训练都进行了优化。 

谷歌的这款TPU能够实现了与TensorFlow的无缝融合,几乎无需改动,Tensorflow的代码就可以被TPU加速运行。此番让TPU和TensorFlow软硬结合,或将突破重围。 

谷歌在AI芯片上的大动作,可谓开启了TPU的新时代。而这,或许和谷歌母公司Alphabet换帅有关。 

美国时间2月1日,Google 母公司 Alphabet 在季度财报会议上宣布,任命资深董事约翰·亨尼斯(John Hennessy)为新任董事会主席,取代长期担任这一职务的埃里克·施密特(Eric Schmidt)。从Hennessy的履历来看,早在20年前就成功创立芯片架构供应商MIPS公司,这不禁让人觉得,芯片或将成为AI First的谷歌抓手也就不足为奇了。 

当下,人工智能格局未定,谷歌虽是科技领域头狼,但AI细分领域各家对手也是虎视眈眈,AWS、微软在云计算的市场份额已领先,中国CV公司崛起,智能硬件Google Home与亚马逊Echo的竞争胜负未分,智能手机Pixel也是处于尴尬境地。 

新任董事长Hennessy作为计算机体系结构宗师,他在硬件方面的背景也意味着谷歌从传统的互联网/软件公司进一步升级,以TPU为核心,在AI云上与亚马逊、微软展开角逐。

这次谷歌云的TPU开放,也将促使芯片格局生变,商用化进入快车道时期。

芯片行业的硬指标是高性能、低功耗。GPU性能虽好,但也常常因为其功耗过大而遭业界诟病。AI芯片的发展格局一定是从通用性向专用性转变,TPU则是人工智能专用芯片。2017 全年就弥漫了谷歌和英伟达的明争暗斗,发生在谷歌这样的软件巨头和英伟达这样的芯片巨头之间,这可以称之为一场“错位”战争。2018年,无疑变数只会更多。

巨头之间将上演怎样的合纵连横?为了应对谷歌的TPU全面开放,接下来英伟达将有哪些动作?AI芯片最终将会走向何方?这已进入AI芯片的战国时代。

延伸阅读:谷歌发布第三代AI芯片TPU 3.0 ,替代英伟达GPU
谷歌的野心昭然若揭。据CNBC报道,在2018年开发者大会上,谷歌宣布其已经开发出第三代人工智能(AI)芯片。新的张量处理单元(TPU)将帮助谷歌改进使用AI的应用程序,包括在音频记录中识别正在说话的人的身份、在照片和视频中发现对象以及在文本中识别潜在情绪等。因此,这款芯片完全可以称为英伟达图形处理单元(GPU)的替代品。

此外,如果新版本TPU与它的前身类似,也将通过谷歌的公共云服务向第三方开发者开放,这将帮助谷歌与亚马逊和微软竞争。本周早些时候,微软发布了可用于其Azure云平台的特殊芯片。

皮查伊表示,当人们大规模使用第三代TPU时,可享受更强大计算能力的支持。他说:“现在,每个芯片的性能都是去年的8倍,远远超过了100Petaflops(Petaflops:每秒一千兆/一千万亿(10^15)次的浮点运算)。”而目前,容纳16个英伟达GPU的盒子仅能提供2Petaflops的计算能力。

去年版本的TPU已经显示出良好的效果。最近几个月发布的测试结果表明,在某些情况下,第二代TPU可以比现有GPU提供更好的性能,尽管TPU确实有一定的局限性,比如缺少对Facebook PyTorch AI软件框架的支持。PyTorch开源社区始终在努力改变这种状况。

早在2013年,谷歌就开始设想TPU的概念,这是一种专门用于支持AI的芯片。自2015年起,谷歌开始在内部使用TPU芯片,用于支持Google Photos、谷歌搜索结果或Google Cloud Vision API等。谷歌在2016年首次公开承认TPU的存在,第二代TPU是在去年开发者大会上上推出的。

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