人工智能芯片 数码硬件和智能科技的 大事件

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当然且必须！从最近几大科技巨头在AI芯片领域的动作频频就不难看出。比如亚马逊开始设计制造AI芯片，从而为Alexa语音助手的质量提升以及Echo智能音响设备提供更强大的技术能力，而苹果、三星、华为在智能手机处理器上集成深度学习引擎方面也展开了一场较量。

其背后的推动力来自于深度学习对超强算力的需求。NVIDIA显然是这波浪潮中最大的受益者，其股价从2016年初的32.25美元上涨至2018年初的245.8美元，两年间市值飙升近8倍。

而就在春节前，被认为是NVIDIA最大竞争对手的谷歌宣布了对第二代TPU的全面开放，而且价格诱人，每云TPU每小时6.5美元。可以说是又向NVIDIA开了一炮。

借此，再带大家回顾一下福布斯盘点的2017年AI芯片市场发生的“大事件”：

1、NVIDIA数据中心业务继续超出最高期望值，实现三位数的增长，达到约15亿美元的收入运行率；

2、NVIDIA凭借用于机器学习的NVIDIA Volta V100 GPU和云服务令市场震惊，TensorCores-6X每秒运算速度达到125万亿次，其性能是一年前推出的PASCAL的6倍；

3、NVIDIA还宣布推出自己的Deep Learning ASIC，将其纳入公司下一代DrivePX汽车平台，并在第三季度以开源技术的形式发布了具体规范；

4、AMD推出了AI GPU和软件Vega Frontier Edition；

5、Google发布了用于人工智能深度学习训练的ASIC芯片——Cloud TensorFlow Prcessing Unit，每个裸片提供45个TeraOps，4裸片的180 TeraOps卡用于其数据中心和云服务中。正是这一消息引发了人们对ASIC可能对NVIDIA统治地位造成威胁的猜测；

6、微软宣布其内部使用英特尔Altera FPGA机器学习和其他应用取得了令人印象深刻的结果；

7、Amazon.com AWS宣布了针对（赛灵思提供驱动的）F1实例的AWS Marketplace Solutions，用于视频、基因组学、分析和机器学习等应用的加速。百度，华为等公司也加入了赛灵思FPGA这股潮流；

8、英特尔取消了Knights Hill Xeon Phi芯片，计划将其人工智能重心转移到Nervana

……

另外，根据调研机构Deloitte预测，2018年基于深度学习的全球GPU市场需求大约在50万块左右，FPGA和ASIC需求则分别是20万块和10万块左右。可以说，摩尔定律在物理层面的局限性已经成为业界共识，而AI芯片战争已经全面打响，由此带来的算力的突破将成为人工智能技术发展和应用的关键。

 

 

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