AI芯片的未来之战:“霸主”英伟达真就无人能挡了吗?

2021-07-21 08:26:01
来源:文章来源于网络

  英伟达的 GPU 统治了 AI 芯片市场。然而,许多初创企业表示,快速发展的人工智能领域需要新的结构。

  英伟达,AI芯片市场的统治者。
  业内有传说英伟达如何从游戏和图形硬件转向AI芯片市场的统治者——英伟达在这个故事中有猫的身影。
  早在 2010 年,现任英伟达首席科学家 Bill Dally 有一天正与斯坦福大学的前同事、计算机科学家吴恩达共进早餐,当时吴正在与谷歌合作一个项目。“他试图在互联网上找猫 — 他描述的不是那样,但他就是那样做的,”Dally 说。
  吴当时在谷歌实验室从事项目,旨在构筑自己可以学习的神经网络。这个神经网络在YouTube上看了1000万个视频,学会了如何认识脸、身体和猫。但是,系统需要数千个CPU(中央处理器),即为计算机提供动力的主要处理器。
  我说我敢赌,我们只需要几个GPU就能做同样的事Dally。GPU(图形处理单元)专门用于处理更密集的负荷。例如,3D渲染-这比CPU更适合AI。
  找到了目前在英伟达领导深入学习研究的BryanCatanzaro,实现了这一目标。他做使用了12个GPU,证明了GPU提供的并行处理能力比CPU更快、更有效地训练了吴的猫识别模型。
  但是,Catanzaro想知道英伟达开始在AI领域投入的契机不仅仅是早餐。事实上,在2008年加入英伟达之前,他是伯克利分校的研究生,一直在为我AAI开始GPU。英伟达在这个市场的地位不是偶然的。
  现在英伟达主导AI芯片市场,当初的契机和开始的时间也不那么重要。
  英伟达由CEO黄仁勋于1993年与他人共同创立,其主要收入来源仍是图形和游戏。但在上一个财政年度,公司用于数据中心的 GPU 销售额攀升至 67 亿美元。
  年度,前四大云供应商AWS、谷歌、阿里巴巴和Azure中,97.4%的中秋节。AI加速器实例(用于提高处理速度的硬件)部署了英伟达GPU。Cambrian、AIRearch的分析师Karl·Freund表示,占人工智能算法训练市场近100%的份额。Top500超级计算机中近70%使用了GPU。
  几乎所有的AI里程碑都发生在英伟达硬件上。
  吴的YouTube,catfinder,DeepMind的围棋游戏冠军AlphaGo,OppenAI的语言预测模型GPT-3。这是人工智能研究者安身立命的基础。
  虽然取得了傲慢的成绩,但Catanzaro说英伟达只是偶然从游戏转向人工智能市场成功的暗示。我发誓,几乎所有我读过的故事都在说,GPU只是在人工智能领域发现了优秀的表现,英伟达在向新市场销售已有芯片时幸运地获得了短期的意外收益,很快就会被创业公司提供的硬件所取代。但英伟达进军AI市场的战略已经布局了10年。
  十年过去了,这个市场已经足够成熟,到了转型的前夕。
  越来越多的企业开始使用人工智能来理解他们收集的大量数据,而各国政府为了保持领先地位,在深入学习研究领域投入资金。中美之间的竞争尤为激烈;德勤分析师Costi勤Perricos表示,人工智能将成为各国竞争下一个超级大国的焦点领域。与此同时,深度学习模式的规模和复杂性不断增加,需要更多的计算能力。
  的GPT-3是一个可以写有意义的文本段落的深度学习系统,是一个极端的例子,由1750个参数构成,这些参数是构成模型的变量。其计算成本约为460万美元,之后被具有1.6万参数的谷歌语言模型超过。
  业界需要更高效的硬件来处理更多的参数和更多的数据来提高准确性,同时防止人工智能成为环境灾难,丹麦研究人员计算出训练GPT-3所需能量的碳足迹相当于驾驶车70万,000公里。
  我们需要更多更好的人工智能芯片。
  虽然英伟达的早期工作为这家 GPU 制造商提供了领先优势,但挑战者正在竞相迎头赶上。
  谷歌于2015年开始制作自己的芯片。2016年收购Annapurnalabs后,亚马逊从去年开始将Alxa的大脑转移到自己的Inferentia芯片上,百度拥有昆仑,最近评价为20亿美元的IBMM正在进行节能研究。AMD收购了Xilinx,用于AI数据中心的产品,英特尔在2019年向Xeon数据中心CPU追加了AI加速模块,收购了2家创业公司,2016年以4.08亿美元收购了Nervana,2019年以20亿美元收购了。
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