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AI芯片混战,谁能挑战英伟达?

我准备写一篇预测未来一年的AI芯片,以及英伟达如何应对挑战的文章,但我很快意识到,文章要比我预期的要长得多。由于有很多内容要介绍,我决定把文章分为3个部分。

第1部分:简介,以及分析想要挑战英伟达的大公司:英特尔、AMD、谷歌、赛灵思、苹果、高通

第2部分:创业公司与中国公司,以及他们可能扮演的角色。第3部分:英伟达抵御潜在竞争对手的策略。

第3部分:英伟达抵御潜在竞争对手的策略。

1  简介

在过去五年中,英伟达将其数据中心业务发展成为一个价值数十亿美元的巨头,却从未遇到过一个像样的竞争对手。这是一个惊人的事实,在我的记忆中,这在当今的科技世界是无与伦比的。这种快速增长的动力主要来自对人工智能(AI)和高性能计算(HPC)的快速GPU芯片的需求。英伟达首席执行官Jensen Huang喜欢谈论深度学习领域的“寒武纪大爆发”,特别指的是神经网络算法创新的快速步伐。我们将在第3部分中讨论这对英伟达的意义,但我选择借用这个概念作为本系列的标题。我们正处于全球许多大型和小型公司的专业AI芯片爆发的门口。三年前,芯片初创企业几乎不可能获得风险投资。而现在,有数十家资金充足的挑战者在为人工智能构建芯片。

图1:英伟达将新型神经网络的爆炸式发展比作生命首次出现寒武纪时代。

去年,英伟达和IBM 达到了计算的顶峰,他们宣布为世界上最快的超级计算机——美国能源部橡树岭国家实验室(ORNL)的Summit超级计算机(约95%的性能归功于英伟达的Volta GPU)提供动力。尽管这是一项令人难以置信的成就,但许多人开始怀疑,对于英伟达来说,整个童话故事能否持续下去。

图2:美国能源部橡树岭国家实验室的Summit超级计算机是当今世界上最快的计算机。

根据最新的季度报告,英伟达数据中心收入同比增长58%至7.92亿美元,占公司总收入的近25%。在过去4个季度中,这一数字总计为28.6亿美元。如果该公司能保持这种增长,到2019年,数据中心的收入将达到45亿美元。这听起来像天堂,或者至少是地球上的天堂,对吧?

毫无疑问,英伟达在其强大的可扩展架构愿景的推动下,打造出了卓越的产品。英伟达现在拥有一个由软件、大学、初创企业和合作伙伴组成的强大和自我维持的生态系统,这些伙伴使它成为自己创建的新世界的主人。虽然有些人会认为,这一生态系统创造了一条不可逾越的护城河,但乌云现在正出现在地平线上。潜在的威胁来自英特尔、谷歌、AMD以及数十家美国和中国的初创企业,它们都被炙手可热的人工智能所吸引。

到目前为止,在我看来,竞争主要是小打小闹。竞争对手已经发布了几十项声明,但我非常确信,除了谷歌之外,没有一家公司实际上从英伟达的金库中获得了任何收入。让我们看看目前的竞争格局,看看2019年将会是什么样子。

大型挑战者

尽管《纽约时报》统计有40多家初创公司进入了这一领域,但让我们现实一点:只有少数公司才能真正在这个市场上取得成功(比如收入超过10亿美元)。在深度神经网络的训练方面,考虑到英伟达的产品、安装基础和无处不在的生态系统的强大,英伟达很难被击败。然而,目前规模相当小的推理市场最终将超过训练市场的总收入。与训练不同,推理不是单一的市场。它由云端和边缘的大量数据类型和相关的优化深度学习算法组成,每种算法都具有特定的性能、功耗和延迟要求。此外,在推理市场中没有巨无霸,即使在英伟达声称拥有领导地位的汽车市场也是如此。由于这些原因,推理是大多数新进入者主要或最先关注的领域。让我们看看那些正在争夺席位的大公司。

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产业英伟达AI芯片
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Amazon机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
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英特尔机构

英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/homepage.html
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Qualcomm机构

高通公司(英语:Qualcomm,NASDAQ:QCOM)是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司,由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅克布和安德鲁·维特比创建,于1985年成立。两人此前曾共同创建Linkabit。 高通公司是全球3G、4G与5G技术研发的领先企业,目前已经向全球多家制造商提供技术使用授权,涉及了世界上所有电信设备和消费电子设备的品牌。根据iSuppli的统计数据,高通在2007年度一季度首次一举成为全球最大的无线半导体供应商,并在此后继续保持这一领导地位。其骁龙移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。目前公司的产品和业务正在变革医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域。

http://www.qualcomm.com/
华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。目前华为有19.4万员工,业务遍及170多个国家和地区,服务30多亿人口。

https://www.huawei.com/cn/
商汤科技机构

作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是全球总融资额及估值最高的人工智能创新企业。 商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲最大的AI算法提供商。 商汤科技在多个垂直领域的市场占有率位居首位,业务涵盖智能手机、互联网娱乐、汽车、智慧城市、以及教育、医疗、零售、广告、金融、地产等多个行业。目前,商汤科技已与国内外700多家世界知名的企业和机构建立合作,包括本田、SNOW、阿里巴巴、苏宁、中国移动、OPPO、vivo、小米、微博、万科、融创等。

http://www.sensetime.com
寒武纪机构

寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者,宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授,在处理器架构和人工智能领域深耕十余年,是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家,曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。 团队骨干成员均毕业于国内顶尖高校,具有丰富的芯片设计开发经验和人工智能研究经验,从事相关领域研发的平均时间达七年以上。 寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司,拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU,与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBM Watson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。目前公司与智能产业的各大上下游企业建立了良好的合作关系。在人工智能大爆发的前夜,寒武纪科技的光荣使命是引领人类社会从信息时代迈向智能时代,做支撑智能时代的伟大芯片公司。

http://www.cambricon.com
IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
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地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

http://www.horizon.ai
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

重构技术

代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

基准技术

一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

卷积神经网络技术

卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

操作系统技术

操作系统(英语:operating system,缩写作 OS)是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

图像分类技术

图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。 阿里巴巴集团经营多项业务,另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括:淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 2014年9月19日,阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“BABA”,创始人和董事局主席为马云。 2018年7月19日,全球同步《财富》世界500强排行榜发布,阿里巴巴集团排名300位。2018年12月,阿里巴巴入围2018世界品牌500强。

https://www.alibabagroup.com/
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百度机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

https://www.baidu.com/
Graphcore机构

Graphcore 成立于 2016 年,该公司正在开发一种新型处理器——IPU(intelligent processing unit /智能处理器),可以用来帮助加速机器智能产品和服务的开发。除此之外,该公司还开发了一套可以帮助用户无缝使用 TensorFlow 和 MXNet 等机器学习框架的接口,并为此提供了一个包含工具、驱动和应用库的开源软件框架 Poplar。 其总部位于英国布里斯托,两位联合创始人 CEO Nigel Toon、CTO Simons Knowles 此前还共同创立过市值 4.35 亿美金的 3G 蜂窝芯片公司 Icera,后卖给英伟达。所以在 Graphcore 的创立过程中,Toon 尤其强调其独立性,为避免多轮融资股份被过度稀释,还特意找来了知名投行高盛作为顾问。 与一般的新锐公司不同,Graphcore 自创立之初就底气十足。他们自称,在人工智能学习的反应速度以及低能耗方面,其开发的产品要比目前市场上所有的图像处理解决方案好 10 到 100 倍。CEO NigelToon 曾在采访中提到,希望 Graphcore 能够上市,做到英国最领先的芯片制造商。

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腾讯机构

腾讯科技股份有限公司(港交所:700)是中国规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯大厦。腾讯由即时通讯软件起家,业务拓展至社交、娱乐、金融、资讯、工具和平台等不同领域。目前,腾讯拥有中国国内使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及中国国内最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ读书和微信读书。

http://www.tencent.com/
Xilinx机构

赛灵思作为FPGA、可编程SoC的发明者,一直坐稳全球最大的FPGA芯片供应商头把交椅。赛灵思的产品线覆盖45/28/20/16nm四个系列的FPGA以及Zynq SoC,旗下拥有着超过4400项技术专利、60多项行业第一的技术产品,服务着全球超过60000的客户。赛灵思耗时4年,超过1500名工程师的研发参与,超过10亿美元的研发投资,推出高度集成的多核异构自适应计算加速平台——ACAP!10月赛灵思发布了统一软件平台Vitis,成功“打破软硬件壁垒”。

https://china.xilinx.com/
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Wave Computing机构

Wave Computing 是一家位于美国硅谷、致力于推动人工智能深度学习从边缘计算到数据中心的计算加速方案的公司。 Wave Computing, Inc正在用它基于数据流驱动架构(Dataflow Architecture)、系统和解决方案对AI深度学习现有的计算架构产生革命性的影响。与传统架构相比,它为AI计算提供了数量级的性能改进。公司的愿景是“为客户提供强大的深度学习计算能力、提升深度学习的速度和效率,无论客户数据是来源于数据中心还是边缘”。Wave将旗下的数据流驱动架构(Dataflow Architecture)和MIPS嵌入式RISC多线程CPU核及IP进行整合,致力于为下一代AI技术的发展提供源动力。Wave Computing被授予Frost&Sullivan 2018年“机器学习行业技术创新领袖”(Machine Learning Industry Technology Innovation Leader),并被CIO应用杂志评选为“Top 25人工智能提供商”(Top 25 Artificial Intelligence Providers)之一。加上MIPS,Wave目前拥有全球数百客户以及超过425项授权和待决专利。

https://wavecomp.ai/
Groq机构

Groq 成立于 2016 年底,2017 年 4 月初次进入公众视野:宣布获得 1030 万美元融资。作为芯片领域的创业公司,Groq 一经出现就获得了极大的关注。公司创始成员为谷歌TPU设计成员之一。在接受CNBC的采访时,有关人士曾透露,该公司拥有TPU原始团队的大部分成员。在沉寂了几个月后,Groq 还吸引到了赛灵思全球销售执行副总裁 Krishna Rangasayee 的加盟,担任 COO。

groq.com/
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