英特爾、英偉達、谷歌三大巨頭打響芯片之戰

5月10日，在圣何塞舉行的英偉達年度開發者大會上，英偉達首席執行官黃仁勛先生詳細解釋了他的公司開發的新芯片，該芯片可以提高人工智能算法的計算速度。總統的表現可以用謹慎來形容。

在過去的幾年里，NVIDIA為提高游戲和圖像的產量而開發的圖形處理器在機器學習行業催生了許多突破，其市值和存量飆升。隨著英偉達在人工智能行業投入更多資金，英特爾和谷歌等其他開發人工智能芯片的公司之間的競爭越來越激烈。

在會議上介紹最新芯片特斯拉V100時，黃先生特別小心，避免提及任何競爭對手的名字。例如，他所謂的“一些人”實際上指的是谷歌。然而，他對對手的技術提出了明確的批評，尤其是在討論人工智能芯片在云計算應用中具有廣闊前景時。黃對對手的批評尤其直接。

醫療保健和金融等各個行業都對機器學習的基礎設施進行了投資。云計算服務提供商的領先企業谷歌、亞馬遜和微軟希望這些企業能夠從他們那里購買運行人工智能軟件的服務，并打算專注于投資新硬件來增強這些服務。

英偉達能夠在充滿活力的人工智能芯片市場上占據領先地位，是因為它曾經抓住了一個偶然的機會。事實上，計算機繪圖和使用人工神經網絡進行機器學習所需的基本數學運算之間沒有區別。英偉達的研究人員于2012年開始研發，發現使用這項新技術改進軟件的圖形處理器后，軟件的智能性大大提高，可以更準確地執行解釋圖像或翻譯語言等任務。

隨著人工智能市場的不斷增長，英偉達不斷調整芯片設計，使芯片更適合應用于神經網絡。V100芯片配備了一種新型內核，這是一種加速深度學習算法的專用芯片，是NVIDIA不斷改進的結果。

黃說，該芯片強大的功率效率和能源效率可以大大提高企業和云服務提供商應用人工智能的能力。“你可以將數據中心的吞吐量提高15倍，而無需再建造一個數據中心。”

然而，英偉達的新競爭對手表示，為了提高硬件運行AI軟件的速度和效率，他們可以從頭開始設計全新的芯片，而無需調整圖形芯片技術。

例如，英特爾表示，今年下半年將推出一款基于去年初創公司Nervana提供的技術的新型深度學習芯片。

英特爾還準備發布一款加速深度學習的芯片。該芯片的技術基礎來自Altera，該公司以167億美元收購了Altera。Altera公司制造的FPGA芯片在重新配置后可以支持一些特定的算法。微軟在FPGA的研發上投入了大量資金，以加強機器學習軟件，并將FPGA視為云平臺Azure的核心組件。

與此同時，谷歌去年表示，它一直在使用為人工智能技術定制的張量處理單元（TPU）芯片，這在去年AlphaGo擊敗圍棋冠軍時做出了巨大貢獻。谷歌表示，盡管這些芯片不出售，但使用該公司云計算服務的公司肯定會從芯片本身強大的能效和能源效率中受益。

然而，幾名參與芯片建設的谷歌工程師已經離職創業。在籌集了1000萬美元后，他們成立了一家名為Groq的公司，并正在開發一種用于機器學習的特殊芯片。其他有類似項目的初創公司包括Wave Computing，該公司還表示，客戶已經開始測試他們開發的硬件。

黃在會議上表示，英偉達的技術具有獨特的優勢。谷歌的定制芯片，如TPU，過于靈活，無法跟上工作中許多其他類型的神經網絡的步伐——這在人工智能行業是一個巨大的劣勢，因為新思想不斷被測試和應用，而微軟和英特爾等公司押注FPGA的劣勢是它消耗了太多的能量。

“我們正在建設最有效的深度學習平臺……

鑒于今年其他競爭對手已經開始越來越多地公開他們的產品，他的聲明將受到公眾的密切關注。英偉達首席執行官黃仁勛詳細解釋了其公司開發的新芯片，該芯片可以提高人工智能算法的計算速度。總統的表現可以用謹慎來形容。

在過去的幾年里，NVIDIA為提高游戲和圖像的產量而開發的圖形處理器在機器學習行業催生了許多突破，其市值和存量飆升。隨著英偉達在人工智能行業投入更多資金，英特爾和谷歌等其他開發人工智能芯片的公司之間的競爭越來越激烈。

在會議上介紹最新芯片特斯拉V100時，黃先生特別小心，避免提及任何競爭對手的名字。例如，他所謂的“一些人”實際上指的是谷歌。然而，他對對手的技術提出了明確的批評，尤其是在討論人工智能芯片在云計算應用中具有廣闊前景時。黃對對手的批評尤其直接。

醫療保健和金融等各個行業都對機器學習的基礎設施進行了投資。云計算服務提供商的領先企業谷歌、亞馬遜和微軟希望這些企業能夠從他們那里購買運行人工智能軟件的服務，并打算專注于投資新硬件來增強這些服務。

英偉達能夠在充滿活力的人工智能芯片市場上占據領先地位，是因為它曾經抓住了一個偶然的機會。事實上，計算機繪圖和使用人工神經網絡進行機器學習所需的基本數學運算之間沒有區別。英偉達的研究人員于2012年開始研發，發現使用這項新技術改進軟件的圖形處理器后，軟件的智能性大大提高，可以更準確地執行解釋圖像或翻譯語言等任務。

隨著人工智能市場的不斷增長，英偉達不斷調整芯片設計，使芯片更適合應用于神經網絡。V100芯片配備了一種新型內核，這是一種加速深度學習算法的專用芯片，是NVIDIA不斷改進的結果。

黃說，該芯片強大的功率效率和能源效率可以大大提高企業和云服務提供商應用人工智能的能力。“你可以將數據中心的吞吐量提高15倍，而無需再建造一個數據中心。”

然而，英偉達的新競爭對手表示，為了提高硬件運行AI軟件的速度和效率，他們可以從頭開始設計全新的芯片，而無需調整圖形芯片技術。

例如，英特爾表示，今年下半年將推出一款基于去年初創公司Nervana提供的技術的新型深度學習芯片。

英特爾還準備發布一款加速深度學習的芯片。該芯片的技術基礎來自Altera，該公司以167億美元收購了Altera。Altera公司制造的FPGA芯片在重新配置后可以支持一些特定的算法。微軟在FPGA的研發上投入了大量資金，以加強機器學習軟件，并將FPGA視為云平臺Azure的核心組件。

與此同時，谷歌去年表示，它一直在使用為人工智能技術定制的張量處理單元（TPU）芯片，這在去年AlphaGo擊敗圍棋冠軍時做出了巨大貢獻。谷歌表示，盡管這些芯片不出售，但使用該公司云計算服務的公司肯定會從芯片本身強大的能效和能源效率中受益。

然而，幾名參與芯片建設的谷歌工程師已經離職創業。在籌集了1000萬美元后，他們成立了一家名為Groq的公司，并正在開發一種用于機器學習的特殊芯片。其他有類似項目的初創公司包括Wave Computing，該公司還表示，客戶已經開始測試他們開發的硬件。

黃在會議上表示，英偉達的技術具有獨特的優勢。谷歌的定制芯片，如TPU，過于靈活，無法跟上工作中許多其他類型的神經網絡的步伐——這在人工智能行業是一個巨大的劣勢，因為新思想不斷被測試和應用，……

而微軟和英特爾等公司押注FPGA的缺點是它消耗了太多的能源。

“我們正在建設最有效的深度學習平臺，”他說。鑒于今年其他競爭對手開始越來越多地披露自己的產品，他的聲明將受到公眾的密切關注。

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