【行業(yè)資訊】英偉達押注“AI芯片”，人工智能時代還有多遠？
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英偉達是一家為游戲玩家，制造頂級顯卡而聞名的公司，GeForce顯卡是業(yè)界最受歡迎，和最知名的顯卡之一，但現(xiàn)在，該公司已經(jīng)超越了，單純迎合游戲玩家的范疇，他們的圖形處理單元（GPUS）足夠強大，可以在視頻中驅動人工智能，不過，一些新科技公司表示，芯片需要新的設計，以適應人工智能和視頻廣告技術的快速發(fā)展，它需要什么技術呢？
在我們深入了解正在發(fā)生的事情之前，讓我們了解更多的人工智能相關的智商，人工智能的目的，是通過計算機和機器復制人類的智能，現(xiàn)在，我們還沒有達到像黑客帝國，或機器人那樣的人工智能水平，我們還沒有像人類一樣行為的智能機器人，但我們確實有，可以像人類一樣思考的計算機應用程序，AI有很多部分，包括自然語言處理、機器學習、，語音識別和機器視覺。
人工智能的一個關鍵概念，是它從數(shù)據(jù)中學習，并根據(jù)所學知識適應特定情況的能力，人工智能通常通過查看龐大的數(shù)據(jù)集來學習，例如，你可以教一臺機器識別路上的汽車，方法是將它與來自交通攝像頭的，數(shù)百萬張圖像進行對比，通過識別幾張圖片中的哪些物體是汽車來教AI，然后通過機器學習算法，AI可以被訓練到根據(jù)現(xiàn)場的情況準確識別，人工智能同樣可以通過，讓它閱讀單詞和算法來進行訓練，讓電腦以人類的方式撰寫文字，但是在它達到這個水平之前，是通過讓它閱讀數(shù)萬億行書面文本來教授的，構建人工智能應用程序，需要能夠快速處理數(shù)據(jù)的計算機硬件，計算機的大腦，即中央處理器，就是為實現(xiàn)這一目標而設計的。
但它們還是不夠快，而GPUS可以更高效地處理這些任務，GPUS是專為密集的圖形任務，如三維渲染，著色，照明等，這就是為什么大多數(shù)高性能PC需要GPU的原因，如果你是一個視頻編輯或3D設計師，你肯定需要APC和AGPU，因為有了這個它們，我們可以更好地執(zhí)行AI相關操作，在谷歌工作的計算機科學家安德魯，在做神經(jīng)網(wǎng)絡項目時意識到了這一點，他的目標是創(chuàng)造一個，可以自我學習的神經(jīng)網(wǎng)絡。
他用1000萬個YouTube視頻來訓練網(wǎng)絡，他的目標是訓練網(wǎng)絡在第一次使用時能夠識別貓，數(shù)千名全科博士為他建立了網(wǎng)絡，他正好是英偉達的首席科學家，在英偉達公司負責深度學習研究的科學家的幫助下，只需要幾個GPU就可以做同樣的事情，他們用GPU做了實驗，它能夠只使用12個GPU復制神經(jīng)網(wǎng)絡，與他第一次嘗試使用的數(shù)千個CP用戶相比，效率要高得多，這件事發(fā)生在2010年，現(xiàn)在人工智能、亞馬遜網(wǎng)絡服務，阿里巴巴和谷歌在內的全球領先企業(yè)的AI操作。
今天，在視頻方面可能面臨著激烈的競爭，來自競爭對手芯片制造商，英特爾和AMD已經(jīng)在制造自己的人工智能芯片，同時需求也在增加，越來越多的企業(yè)，由于人工智能技術的發(fā)展趨勢，即使是小型企業(yè)和初創(chuàng)公司，也看到了人工智能的好處，開始使用AI來幫助他們理解自己收集的大量數(shù)據(jù)。
亞馬遜、谷歌、微軟和臉書，都冒險制作了自己的人工智能芯片，亞馬遜于2019年11月發(fā)布了其紅外芯片，該芯片計劃用于云計算服務，其他三家科技巨頭也有自己的專用AI芯片，甚至連初創(chuàng)公司也開始涉足AI游戲公司，比如Graph，Core，Nova，Systems、Wave，Computing和Mythic等公司，已經(jīng)進入了這個領域，一些大家伙甚至買下了競爭對手，亞馬遜收購了競爭對手AMD實驗室，英特爾拿下了涅槃和哈瓦那實驗室，現(xiàn)在連政府都在投入資金，進行人工智能的研究和開發(fā)。
據(jù)一些分析人士稱，人工智能很可能會成為下一種超級力量，讓世界各國政府都無法與之抗衡，對于處于主導地位的國家，尤其是美國和中國，正在向人工智能游戲的頂端賽跑，視頻競爭中的所有這些新挑戰(zhàn)，都必須跟上并加快其競爭步伐，一種新的人工智能，是人工智能在商業(yè)中的新興應用，在這里，人工智能將處理更少量的數(shù)據(jù)，同時更快地生成回應，這種類型的AI，可以用于像自動駕駛汽車，機器人和物聯(lián)網(wǎng)應用這樣的應用，在未來我們遇到的幾乎所有東西，都可能與互聯(lián)網(wǎng)相連，洗衣機、冰箱、汽車，甚至我們的衣服，這些互聯(lián)設備中的每一個，都需要AI芯片才能發(fā)揮作用。
從操作上講，可以應用于一系列任務，如推薦產(chǎn)品，街道行人識別，文本翻譯，這些任務節(jié)省了許多設備，從微小的智能手表到巨大的自動駕駛卡車，而被稱為邊緣計算的新興技術，也將從中獲益匪淺，在邊緣計算中，數(shù)據(jù)收集和分析在本地進行，而不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠程數(shù)據(jù)中心，目前，這就是云計算的工作原理，原始數(shù)據(jù)被發(fā)送到數(shù)據(jù)中心，在那里進行處理和分析，然后在將來將過程數(shù)據(jù)發(fā)送回相應的源，這個過程將發(fā)生在源頭，使數(shù)據(jù)分析快了很多，這項技術要取得成功需要具備哪些條件？，更強大、更高效的AI芯片，GPUS并不是唯一一種將主導AI市場的芯片，競爭對手正在努力為AI芯片打造新的架構，例如，谷歌設計了所謂的ATPU或張量處理，TPU是基于谷歌張量流機器學習系統(tǒng)。
另一方面，Mythic和GraphCore這兩家初創(chuàng)公司，已經(jīng)創(chuàng)建了他們所謂的"IP用戶"或"智能處理用戶"，制作了一個模仿人類大腦的神經(jīng)形態(tài)芯片，里弗斯和人工智能創(chuàng)業(yè)公司，正在創(chuàng)造一種被稱為規(guī)模引擎的芯片，這是一個巨大的芯片，比普通的芯片大56倍，它在46平方毫米的芯片上，擁有高達40萬個內核，據(jù)首席執(zhí)行官Andrew，F(xiàn)eldman稱，該想法旨在創(chuàng)建一個真正的大變化尖端，以減少晶圓級引擎中的處理延遲，數(shù)據(jù)永遠不需要在不同的芯片之間傳輸，一切都發(fā)生在巨大的芯片上面，使得處理速度更快，其他的人工智能芯片制造商也有自己的版本，同樣，隨著計算行業(yè)更多地轉向視頻領域的人工智能，目前將面臨越來越多的競爭，但它仍在人工智能領域占據(jù)主導地位。
來源 | 商隨筆記
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