傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)一般由中央運(yùn)算器、中央控制器、內(nèi)存、輸入和輸出(五個(gè)部分構(gòu)成,其中中央運(yùn)算器和中央控制器集成一塊芯片上構(gòu)成了我們今天通常所講的 CPU。
而深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與傳統(tǒng)計(jì)算模式不同,它能夠從輸入的大量數(shù)據(jù)中自發(fā)的總結(jié)出規(guī)律,從而舉一反三,泛化至從未見過的案例中。
因此,它不需要人為的提取所需解決問題的特征或者總結(jié)規(guī)律來進(jìn)行編程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)際上是通過大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練建立了輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,其最直接的應(yīng)用是在分類識(shí)別方面。
除了特斯拉、微軟宣布入局AI芯片,包括蘋果、谷歌、Facebook以及英特爾、IBM、英偉達(dá)等企業(yè)也早于他們進(jìn)軍了AI芯片領(lǐng)地。
微軟的路線是是通過FPGA,它的特色是進(jìn)行并行計(jì)算。還記得幾年前的比特幣狂潮嗎?最開始人們是依賴顯卡或是GPU,到后來礦機(jī)的出現(xiàn),就是用的FPGA的能力來進(jìn)行挖礦,當(dāng)時(shí)也有瘋狂的人挖到了第一桶金。
IBM在去年12月初發(fā)布了新的POWER9系統(tǒng),依賴超高速管道(IBM稱之為“軟管”而不是“吸管”),將數(shù)據(jù)快速傳輸?shù)侥軌蛱幚?a target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的協(xié)處理器。計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力直接與互連吞吐量有關(guān),因?yàn)楦斓臄?shù)據(jù)傳輸意味著更快獲得處理結(jié)果。
另外,在剛剛結(jié)束的CES 2018上,英偉達(dá)發(fā)布了面向自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的人工智能芯片DRIVE Xavier,而它的對(duì)手英特爾發(fā)布了針對(duì)云端的神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi ,布下了從CPU、FPGA、ASIC,從平臺(tái)到開發(fā)工具的端到端的AI陣營(yíng)。
在去年5月,谷歌又公布了其自己定制的處理器的細(xì)節(jié)。谷歌用的并非Intel或是AMD的處理器,而是自己針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化過的處理器,并命名為“張量處理單元(tensorflow process unit,TPU)。而AlphaGo就是構(gòu)建在TPU上的。
當(dāng)然,還有傳統(tǒng)芯片的翹楚英特爾,其對(duì)行業(yè)的觀察要比別人透徹得多。雖然旗下產(chǎn)品多來自于傳統(tǒng)CPU,但是英特爾一樣有核心產(chǎn)品,在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有競(jìng)爭(zhēng)力,那就是至強(qiáng)phi融核處理器與至強(qiáng)phi協(xié)處理器。
在英特爾的官方新聞中,我們也看到了英特爾關(guān)于至強(qiáng)phi在加速機(jī)器學(xué)習(xí)的速度表現(xiàn)。當(dāng)然了,英特爾也沒停止收購(gòu)的步伐,有很多人工智能領(lǐng)域的公司被英特爾收入囊中。
AI芯片將定義人工智能產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈,作為核心基礎(chǔ)計(jì)算單元,芯片是人工智能時(shí)代制高點(diǎn)。從目前的形勢(shì)看來,谷歌、英偉達(dá)和英特爾將成為最終的三強(qiáng),這一場(chǎng)巨頭圍繞AI芯片之戰(zhàn)誰(shuí)將稱霸?答案并不明朗,對(duì)于未來的人工智能時(shí)代,我們拭目以待吧。
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原文標(biāo)題:因?yàn)锳I 這些芯片巨頭重新設(shè)計(jì)了處理器
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