芯片巨头和创业公司竞相角逐:人工智能芯片市场一片火热

近日,随着一系列收购事件芯片争端事件的发生,人们对人工智能专用芯片的关注越来越多,同时智能芯片市场的热潮也开始兴起。科技巨头间的竞争、越来越多的创业公司的涌入,让我们看到人工智能芯片市场也许会成为下一个兵家必争之地。


过去的十几年中,人工智能获得的关注大部分在软件方面,但「硅芯片」方面获得的关注不够,即使我们依然需要更好的芯片,即使该领域有了极大的发展。Yann LeCun、吴恩达等大牛都是专注两面,即硬件+软件。更好的硬件需要满足更短的训练时间、在更大的训练数据集上工作时对深度/机器学习算法更好的内存访问、以及在最小化错误率的同时有更短的预测时间。GPU 之前比传统的 CPU 有 9 倍到 72 倍的效率。更好的硬件和芯片架构在效率上能进一步带来 10 倍的改进。


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但这一场景的背后,大部分科技巨头认识到创造专用芯片(人工智能加速器)的需要与市场机遇。都知道谷歌和微软在使用定制的 ASICs 加强它们各自搜索引擎的机器学习能力。英特尔的重点也很明显,先是 167 亿美元收购 FPGA 制造商 Altera,最近又是大约 4 亿美元收购 Nervana System,后者是做深度学习定制 ASIC 的一家创业公司。这些收购给了英特尔足够的装备与英伟达相抗衡,英伟达如今在深度/机器学习硬件领域处于主导地位。


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如今,这些巨头的重点就是生产出一种人工智能专用芯片,能够支持下一代的高性能数据中心。这些芯片还要能够进一步支持下一代的 IoT 设备(智能手机、智能汽车、智能玩具、机器人等),并且还要能够提供设备内的人工智能能力,使得这些设备更少依靠远程云基础设施。


创业公司


在这场竞赛中,创业公司也并未落后太远。该领域已经流入了 5.89 亿美元的风险投资和私募基金。前 NASA 局长创建的 Knuedge 在销声十几年后再次出现在大众面前,宣布完成了 1 亿美元的融资。Mobileye ,一家向宝马、沃尔沃、通用、特斯拉等汽车公司提供 ADAS 的公司在自动驾驶汽车领域处于领导地位。


人工智能加速器——一些主要的创业公司


创业公司投资方产品描述
Mobileye(199 年)耶路撒冷, 5.15 亿美元, IPO)Fidelity Investments, Goldman Sachs, Blackrock为自动驾驶汽车设计基于深度学习的计算机视频 ASICs
Nervana Systems(2014 年,圣地亚哥,2400 万美元,被英特尔收购)In-Q-Tel, Lux Capital, Draper Fisher Jurvetson为基于深度学习系统的芯片设计定制的 ASIC。
Knuedge(2005 年,圣地亚哥,1亿美元,处于早期阶段)未知为机器学习应用和 HPC 数据中心设计神经形态芯片。
Movidius(2005 年,圣马特奥,8650 万美元,E 轮)West Summit Capital, Robert Bosch Venture Capital为 IoT 设备设计深度学习视觉处理芯片。
Teradeep(2014 年,圣克拉拉,未知,早期阶段)Xilinx 科技公司合伙人为 IoT 设计基于深度学习的嵌入式计算机视觉系统。
CoreViz(2014 年,帕罗奥图,未知,早期阶段)Graph Ventures为数据中心、汽车、手机系统设计低能耗的视觉处理芯片。

创业公司一栏中的记录方式为(创立年份、城市、融资、公司所处阶段),该表只展示了一些主要的投资者


学术界也并未避开这一领域。最近,MIT 的研究人员展现了比手机 GPU 快 10 倍的芯片 Eyeriss,能够在手机本地运行深度学习算法。


未来,我们能够看到该领域内初建公司和创业公司会越来越活跃,开发出的芯片将支撑下一代 IoT 设备和数据中心。


本文由机器之心编译出品,原文来自Tracxn Blog,作者: Vijaya Bhaskar Rao,转载请查看要求,机器之心对于违规侵权者保有法律追诉权。

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