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AI芯片全球排行榜,中国狠狠被甩了!

调研机构Compass Intelligence送出了一个有趣的排名,那就是全球AI芯片公司的排行榜,其中NVIDIA、Intel以及NXP(恩智浦)三家位列前三名。整个榜单中我们看到很多熟悉企业的身影,IBM、AMD、ARM、苹果、谷歌、博通、高通、联发科等等,中国公司占据七个席位。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。忽如一夜春风来,千树万树梨花开。随着AI 产业的迅速发展,越来越多的企业都投身到了AI 淘金这股浪潮中,而其中最为耀眼的便是AI 芯片。有分析认为,到2020年AI芯片市场规模将达到146.16亿美元,约占全球人工智能市场规模12.18%。

随着AI的热度持续增加,巨头们在芯片投入也会越来越强。当前,AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC 。美国科技巨头谷歌、苹果、微软、Facebook也纷纷开始自主研发AI芯片,其中谷歌的TPU已经升级到了第三代。

2016年5月的谷歌I/O大会,谷歌首次公布了自主设计的TPU,并称其在谷歌数据中心已使用了一年。发布一年之后,关于谷歌的机器学习定制芯片的神秘面纱才最终揭开,谷歌资深硬件工程师Norman Jouppi刊文指出,谷歌TPU处理速度要比GPU和CPU快15-30倍(和TPU对比的是英特尔Haswell CPU以及Nvidia Tesla K80 GPU),能效上,TPU更是提升了30到80倍。

2017年谷歌I/O大会上,谷歌就宣布正式推出第二代TPU处理器,第二代TPU处理器加深了人工智能在学习和推理的能力,据谷歌的内部测试,第二代TPU芯片针对机器学习的训练速度比目前市场上的 GPU节省一半时间。

在今年的Google I/0 2018大会上,谷歌发布了Android P新系统以及一大波新应用,与硬件相关的并不多,主要的就是谷歌的新一代TPU处理器——TPU 3.0。考虑到谷歌很多应用越来越依赖AI人工智能,TPU 3.0的性能相比目前的TPU 2.0有8倍提升,可达10亿亿次,计算规模堪比TOP500超算冠军,所以散热要求也很高,谷歌直接上了水冷系统。

TPU全名为Tensor Processing Unit(张量处理单元),是谷歌研发的一种神经网络训练的处理器,主要用于深度学习、AI运算。在7月份的Next 云端大会,谷歌又发布了 Edge TPU 芯片抢攻边缘计算市场。第三代TPU是在今年5月发布的。这次发布的是适合边缘计算的 Edge TPU。虽然都是 TPU,但边缘计算用的版本与训练机器学习的 Cloud TPU 不同,是专门用来处理AI预测部分的微型芯片。Edge TPU可以自己运行计算,而不需要与多台强大计算机相连,因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理AI工作。

Google 即将在 10 月推出包含结合 Edge TPU、NXP CPU、Wi-Fi 和 Microchip 等安全组件的开发者套件,并持续与 ARM、Harting、Hitachi Vantara、Nexcom、Nokia 及 NXP 等制造商合作,希望能普及至开发者社群,建立独有的生态。

谷歌越来越关注人工智能领域。在2017 年上半年,谷歌宣布了一个新的开源计划--AIY Projects(AIY计划),其目标是让每个Maker(创客)都能DIY自己的 AI 人工智能产品,让更多人能学习、探索并体验人工智能。AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself,顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目,创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。

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