為爭奪人工智能硬件市場，芯片制造商角逐加劇.doc

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1、為爭奪人工智能硬件市場，芯片制造商角逐加劇　　機器學(xué)習(xí)技術(shù)日益發(fā)達(dá)，芯片制造商也開始跟上人工智能的腳步競相開發(fā)新型芯片。本文選自《快公司》，作者StevenMelendez在文中講述了機器學(xué)習(xí)與人工智能會碰撞出怎樣的火花，芯片制造商又該如何應(yīng)對?！　〗陙?，隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的提高，計算機已經(jīng)擁有了在圖像中識別物體、“聽”懂語音命令以及翻譯文字信息等功能?！　∪欢?，雖然Apple的Siri或Google翻譯能夠?qū)崟r執(zhí)行命令，實際上如果讓傳統(tǒng)計算機來完成這些工具所依賴的復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模，不僅會耗費大量的時間與能源，也需要更好的處理能力。因此，像英特爾公司

2、、“圖像動力廠”Nvidia公司、移動計算首腦高通公司以及許多芯片制造類的創(chuàng)業(yè)公司都開始競相開發(fā)能夠讓現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)成本更低、效率更高的專門化硬件?！　　　D：Nvidia的特斯拉P100GPU就是為高效能數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用和人工智能（AI）而開發(fā)的。　　一些人工智能（AI）的研究者們說，人們可能不太理解這些專門為提高開發(fā)與撰寫新型AI算法速度而設(shè)計的芯片的重要性。Nvidia的CEO黃仁勛在11月的一次財報電話會議中談及培訓(xùn)計算機執(zhí)行一個新任務(wù)所需的時間時表示，“（需要的時間）肯定不是幾個月，可能也就是幾天的事，”他說，“本質(zhì)上其實就是擁有了一個時

3、光機。”　　雖然Nvidia的工作大致在開發(fā)幫助游戲玩家以盡可能高的分辨率玩最新的射擊游戲的顯卡，該公司同樣重視調(diào)整其圖像加工單元芯片或GPU以適應(yīng)嚴(yán)肅的科學(xué)計算與數(shù)據(jù)中心的數(shù)字處理?！　vidia的加速計算業(yè)務(wù)部副總裁兼總經(jīng)理IanBuck說，“在過去的10年間，我們已經(jīng)將此前只用于圖像中的GPU技術(shù)用到了更多更普遍的領(lǐng)域中?！薄　】焖倮L制視頻游戲的圖像與其它事實圖像都依賴于能夠執(zhí)行特定類型的數(shù)學(xué)計算（例如矩陣乘法）并且可以同時處理大量基本計算的GPU技術(shù)。研究人員發(fā)現(xiàn)這些相同的特征對于具有相似算法的其它應(yīng)用同樣有用，包括氣候模擬的運行和復(fù)雜生

4、物分子結(jié)構(gòu)的建模?！　∽罱?，GPU已經(jīng)證明了其擅長于訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)像是松散地建立在人類大腦中的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，是現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)技術(shù)的主力。與此同時，GPU同樣嚴(yán)重依賴于重復(fù)的并行矩陣計算?！　　　　吧疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)就是因此而變得特別的：它需要大量密集型的矩陣乘法?！庇⑻貭柕娜斯ぶ悄芙鉀Q方案副總裁兼總經(jīng)理NaveenRao說。Rao同時也是一家機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)NervanaSystems的創(chuàng)始人兼CEO，該公司于今年早些時候被英特爾公司收購?！斑@（深度學(xué)習(xí)技術(shù)）就不同于只支持文字處理程序或電子表格的工作量?！薄　D形處理與人工智能在數(shù)學(xué)操作之間的相似之

5、處使得Nvidia在競爭者中處于領(lǐng)先的地位。該公司報告稱，截止10月31日的第三季度中，數(shù)據(jù)中心的收入同比增長了一倍以上，達(dá)到了2.4億美元，這批增長很大一部分是因為深度學(xué)習(xí)技術(shù)相關(guān)的需求的增加。其他GPU制造商也很可能對新出現(xiàn)的產(chǎn)品需求感到興奮。因為此前報道稱，在臺式電腦銷售下降的背景下，GPU的銷售量也出現(xiàn)了減少。如今，Nvidia在GPU市場中占主導(dǎo)地位，擁有超過70%的市場份額。在過去一年中，隨著其芯片新應(yīng)用的誕生，其股市價格幾乎翻了三倍?！　★@卡助力AI走向成功　　在2012年一年一度的ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)（一個著名的圖像分

6、類競賽）中，一個參賽隊伍首次應(yīng)用了GPU驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)并贏得了比賽，其成果也顯然超越了前幾年的獲獎?wù)??！八麄兯龅氖菍⒋蠹s卡在70%精度范圍內(nèi)的東西提高到了85%的精度，”Buck說?！　PU系統(tǒng)儼然已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)中心為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的公司提供服務(wù)時的標(biāo)配。Nvidia表示，他們的GPU已經(jīng)被用于由亞馬遜和微軟公司所提供的機器學(xué)習(xí)云服務(wù)中。但Nvidia和其他公司也仍在研究下一代芯片，希望既能訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)體系并且可以使用它們以實現(xiàn)更有效的信息處理?！　∽詈螅珿raphcore公司（設(shè)在英國布里斯托的機器學(xué)習(xí)硬件創(chuàng)業(yè)公司）的CEONigelToon表

7、示，現(xiàn)有GPU的底層設(shè)計適用于圖像處理而不是人工智能。他認(rèn)為，GPU的局限性導(dǎo)致了程序員只能以特定的方式對數(shù)據(jù)進行組合，以最有效地利用芯片。但對于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)來說，例如錄制的視頻或音頻，可能不太容易做到。Graphcore公司正在開發(fā)其稱作“智能處理單元”的芯片，Toon表示這是專門為深度學(xué)習(xí)而從頭設(shè)計的芯片。他說：“希望我們能夠做到摒除那些局限性?！薄　⌒酒圃焐陶J(rèn)為機器學(xué)習(xí)將受益于擁有并行荷載計算內(nèi)核間快速連接的專用處理器，實現(xiàn)快速訪問儲存著復(fù)雜的模型、數(shù)據(jù)以及速度超過精度的數(shù)學(xué)運算的大容量存儲器。Google在5月發(fā)布的在今年早些時候擊敗了圍

8、棋世界冠軍李世石的AlphaGo就是由他們所稱的“張量處理單元”的定制芯片所驅(qū)動的。英特爾在11月宣布，希望在未來三年內(nèi)運