面对英特尔、AMD、谷歌等大佬,寒武纪在AI芯片机会大吗?
2018-06-10 11:52:11爱云资讯
绘图处理器(GPU)大厂NVDIA第1季数据中心业务成长较过去几年明显放缓。NVIDIA能否维持在人工智能(AI)领域的地位,Google TensorFlow Processing Unit (TPU)等定制芯片的出现会否威胁到NVIDIA在深度学习培训中的主导地位。
而英特尔(Intel)、超微(AMD)和该领域的所有新创公司能否追上NVIDIA,值得深入探讨。
据富比士(Forbes)报导,市场研调机构Moor Insights & Strateg分析师Karl Freund日前发表研究报告指出,NVIDIA在AI方面的惊人成长引发很多关注,并带来众多潜在对手,其中许多公司声称其研发中的芯片比NVIDIA的快10倍,而且功耗更低。而除了超微的GPU之外,所有公司都认为专为处理神经网络设计的芯片是条可行路线。
英特尔 英特尔(Intel)于2016年收购Nervana来建构其加速器产品组合。原始Nervana Engine应该在2017年发布,迄今仍无消息。在NVIDIA发表效能比Pascal高6倍的Volta TensorCores震惊各界后,Nervana可能决定调整其最初设计。Freund认为,首批量产的Nervana芯片可能会在2018年后期问世。
上面的讨论是关于训练深度神经网络(DNN),这是NVIDIA在AI中取得很大成功的地方。然而,英特尔表示,通过将良好的软件设计与Xeon数据中心处理器配对,可在推论工作中实现出色的性能。该公司声称享有逾80%的推论处理市场市占。 Google TPU和其他内部ASIC Google有两种可用于AI的ASIC:一种用于推论,另一种用于培训。Google将TPU做为加速器推向市场。但实际上,它由4个相同的ASIC构成,每个提供约45TOPS。相较之下,NVIDIA Volta每个芯片提供高达125TOPS。随着时间推移,Google可能会将其大部分内部GPU工作转移到TPU。
超微 尽管超微在准备其软件堆叠好与NVIDIA争夺机器学习工作负载方面做得很好,但其当前Vega芯片在峰值效能方面比NVIDIA的Volta落后了一代。
新创公司 全球目前有10几家新创公司计划竞争机器学习工作量,其中有些已准备好推出芯片。大陆的寒武纪看起来资金充足,并获得大陆政府支持。
寒武纪专注于处理神经网络,而不是建构神经网络。 硅谷公司Wave Computing已推出能建构培训模型的芯片。Wave采用名为DataFlow Architecture的新颖设计,据称能消除传统加速器的瓶颈。Wave的数据流处理器不必使用CPU就能直接训练和处理神经网络。
与Google TPU不同,Wave支持微软CNTK、亚马逊(Amazon) MXNet和Tensorflow软件进行深度学习。 其他知名公司如Cerebras、GraphCore和Groq仍处于隐形模式,但已筹集大量资金来打造定制AI加速器,但应该要到2019年才会推出产品。
Freund认为,NVIDIA的最大威胁可能是Google TPU。Google可能会继续购买和使用许多GPU来处理TPU不太适合的工作负载,例如用于语言处理的递归神经网络。而Wave对不想使用公共云进行AI开发和部署,并且不希望自行设置自GPU基础设施的企业来说是不错的选择。
最后,英特尔若能借Nervana进入市场,且愿投资全力支持它,那么Nervana可能在2019年构成威胁。但Nervana需要至少3年的时间和坚实的路线图来发展1个可行的生态系统。 需要考虑的1个因素是,随着NVIDIA 7纳米制造技术的发展,NVIDIA将能为AI功能添加重要的芯片面积。因此,专注于AI的芯片区域百分比可能会增加,以至于这部分实际上成为也能显示图形的ASIC。
Freund不认为NVIDIA是1家GPU公司,而是1家对成长抱有无限渴望的平台公司。目前没有其他公司拥有NVIDIA在AI硬件和软件专业知识的上拥有NVIDIA的深度和广度。NVIDIA若预见来自超微、英特尔或ASIC的威胁,大可设计出更好的AI芯片。 NVIDIA已通过深度学习加速器(DLA)做到这一点。GPU若受到威胁,NVIDIA能够也将转向下一步。
与此同时,它在AI培训芯片方面有明显的成长和市场领先地位。在推论处理方面,NVIDIA专注于数据中心工作负载及用于自驾车等应用的视觉引导系统。汽车市场在未来几年虽然规模仍然有限,但Freund毫不怀疑它最终会带来显著成长。
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