华为将于11天后发布AI芯片,但此时入场似乎有点晚了

发布时间:2017-08-23  |  标签:                     

今日华为官方宣布,将于92日在柏林IFA 2017展上举办新品发布会,特别强调了HUAWEIMobileAI

所以这是要在11天后发布自己的AI芯片吗?

其实在不久前,727日华为上半年业绩发布会上,华为消费者业务CEO余承东就曾透露不少信息。在发布会中余承东特别提到:“在这个时代,端++芯片的协同智能化体验十分重要。面对即将到来的人工智能时代,华为将推出人工智能处理器,会在今年秋季

而据最新消息显示,华为将首次在智能手机历史上,搭载一颗人工智能芯片

不少人猜测,华为的AI芯片很有可能会与其自主研发的麒麟970一同亮相。

此外,不久前华为曾在社交媒体上发布一张海报:“AI: It’s more than just a voice assistant.”(AI并不只是语音助手。

余承东也曾说过:“人工智能不仅能让手机听懂、看懂、对话,甚至将以人类的思考方式来理解人类诉求,让用户快速、精准的获取信息和服务。”

当下AI的火热相信大家都有目共睹,但是说到AI与手机的联系还是停留在软件层面,比如:语音识别、图像识别、人脸检测等。

但此次华为要发布的AI芯片,其实是在硬件层面加入人工智能。

据了解,华为的AI芯片将可集成化到麒麟SoC中,也可独立应用于多类型、品牌终端中,能够实现人工智能所有终端全场景覆盖。

纵观整个国内芯片市场,即拥有芯片研发能力又有AI方面技术沉淀的,恐怕也只有华为了。

但放眼全球,华为入场时间又似乎有点晚。

自从2016年的人机大战后,几乎所有人都看到了人工智能的前景和其潜在的爆发力。

但不管是AlphaGo还是自动驾驶汽车,要想使得任何精妙算法得以实现,其基础是硬件的运算能力。

也就是说,能否发展出超高运算能力又符合市场需求的芯片成为了人工智能平台的关键一役

可以说从2016年开始,各大芯片企业和互联网巨头们在人工智能芯片领域就展开了全面部署。

  • 英伟达宣称自己是一家人工智能芯片企业

  • 因特尔年内三次大手笔收购人工智能和GPU领域企业

  • 谷歌宣布开发自己的TPU

  • 苹果、微软、Facebook和亚马逊纷纷加入

而在这其中,英伟达保持着绝对的领先地位。但随着谷歌、Facebook、微软、亚马逊等巨头相继加入决战。未来芯片领域格局如何,仍然未知。


英伟达

领跑者英伟达(Nvidia)因其在人工智能领域的优势使其成为了资本市场的绝对宠儿。在过去的一年中,曾经以游戏芯片见长的Nvidia股价从十几年的稳居30美元迅速飙升至如今接近160美元,差不多涨了5倍多

在这里向大家科普下,在人工智能中目前最流行的就是深度学习,而深度学习中要把神经网络投入实际应用要经历两个阶段:训练——执行

从目前现状来看,训练阶段非常需要处理大量数据的GPU(图形处理器),也就是以游戏和高度图形化的应用做图像渲染起家的英伟达领先的领域因为深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络,对高性能计算需求非常高,而GPU对处理复杂运算拥有天然的优势:它有出色的并行矩阵计算能力,对于神经网络的训练和分类都可以提供显著的加速效果。

因此,搭载GPU的超级计算机已经成为训练各种深度神经网络的不二选择,比如Google大脑早期就是使用NvidiaGPU做深度学习。谷歌、Facebook、微软、Twitter和百度等互联网巨头,都在使用GPU让服务器学习海量的照片、视频、声音文档,以及社交媒体上的信息,改善搜索和自动化照片标记等各种各样的软件功能。

有报告显示,世界上目前约有3000多家AI初创公司,大部分都采用了Nvidia提供的硬件平台。


英特尔

投资者和芯片制造商其实也都关注着所有互联网巨头的一举一动。

仅仅以英伟达的数据中心业务为例,在很长一段时间以来,该公司一直为谷歌提供数据服务。

但英伟达并非GPU的唯一领先者,巨头IntelAMD都在这一领域有着不同的优势。

201611月,Intel公司曾发布一个叫NervanaAI处理器,这个芯片名称其实来源于Intel早前购买的一个叫做Nervana的公司。

Intel的人介绍,这家公司是世界上第一家专门为AI打造芯片的公司。

谷歌

除了传统的芯片企业外,各大互联网巨头对于这一领域也是虎视眈眈。

谷歌在2016年宣布将独立开发一种专门为机器学习应用而设计的专用芯片TPU

TPU的工作原理是通过降低芯片的计算精度,减少实现每个计算操作所需的晶体管数量,从而能让芯片的每秒运行的操作个数更高,这样经过精细调优的机器学习模型就能在芯片上运行得更快,进而更快地让用户得到更智能的结果。

GoogleTPU加速器芯片嵌入电路板中,利用已有的硬盘PCI-E接口接入数据中心服务器中。

由于TPU只执行单一工作,速度更快,但缺点是目前成本较高。


微软

除了上面提到的谷歌,微软也在使用一种FPGA的新型处理器。在执行人工智能的几个命令时,它的速度将比普通芯片快上几个数量级。

据了解,微软开发的FPGA处理器目前已支持Bing,未来它们将会驱动基于深度神经网络的新搜索算法。

结语

这两年来,由于人工智能的巨大前景,传统芯片厂商与各大互联网巨头都在往芯片领域加码。

就当下整个市场而言,华为的进入似乎有点晚了。前面不光有转型拥抱AI的传统厂商英伟达和英特尔,也有投入巨大的谷歌、微软等互联网巨头。

但如果在未来谁能用一种新型芯片替换掉现有芯片,那基本上就相当于颠覆了整个芯片行业。

胜负其实还未可知。

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