本文摘要:目前,行业争论的焦点是人工智能芯片的处理器结构最差,包括GPU、FPGA、DSP和ASIC,甚至更先进的脑神经形态芯片。3D显示卡上市初期市场的玩家最后,Nvidia(也是现在的AI芯片巨头)作为独立国家的3D图形处理器供应商活着。

性能

用于加速CUDA,包括谷歌的Tensorflow、Facebook的Caffe、亚马逊的MXNet等。除了骑马绝尘的英伟达,其他老字号的芯片巨头没有空闲。特别是Intel通过销售、销售、销售,把自己塞进了头部玩家的方向。微软公司在最近的Build大会上发表了基于英特尔FPGA的AI方案,英特尔的FPGA业务是通过收购Altera获得的。

此外,谷歌这样的网络制造商也进入了前五名。这当然得益于上面提到的TPU,虽然谷歌不需要卖芯片,但谷歌通过云服务获得了TPU的调用服务。谷歌已经开源于Tensorflow软件平台,Tensorflow成为最主流的机械学习软件平台,已经提出了业界的软件平台标准。Tensorflow的最佳计算环境必然是谷歌自己的云服务,通过软件、硬件(或云)环境的切断,谷歌成为AI芯片领域的霸主。

目前,行业争论的焦点是人工智能芯片的处理器结构最差,包括GPU、FPGA、DSP和ASIC,甚至更先进的脑神经形态芯片。目前,GPU可以指出处于优势地位,但其他几种处理器结构也各有优势。Intel是很多庄家,不错过任何处理器结构。

谷歌在TPU(只是ASIC)方面的大投入大幅度提高了硬件性能,目前对GPU的冲击明显仅次于。原因不仅仅是专用结构的效率优势,也是商业模式的成本优势。在半导体行业中,人工智能算法相对稳定,人工智能认为这是最主流的芯片形式。

考虑到采矿芯片的进化,这个观点非常有说服力。在云中,互联网巨头已经成为事实上的生态主导者。云计算原本是巨头的战场,现在所有的开源AI框架都由这些巨头公布。

在这样的生态烧结的环境中,留下创业公司的空间实际上消失了。因此,地平线的馀凯从几年前开始对商业技术评论作出反应,云市场是巨头的领地,创业公司没有机会。终端市场群雄割据,机会只有。

Inference现在主要在云中完成。这主要是因为目前终端基本上不合适的处理单元可以完成合适的功能。因此,我们发现许多人工智能功能需要互联网,这大大允许人工智能用于场景。因此,将互联网放在终端上,使一些功能在当地完成,一些功能,提出了许多芯片制造商关注的领域。

华为麒麟970是最初将AI处理单元引入终端产品的芯片,其中该芯片的AI核心是AI芯片创业公司寒武纪获得的IP(知识产权)。该芯片的引进可以帮助华为手机在终端完成一些特定的人工智能应用,如高效的面部测试、照片颜色美化等。随后,苹果宣布,三星将在其处理器中引入适当的AI处理单元,提高手机终端的AI应用能力。

在终端上,由于目前还没有统一天下的事实标准,芯片制造商可以说是八仙过海各显神通。为手机处理器开发AI协助处理器是现在明显可靠的方法,寒武纪Cambricon-1A构建转移到麒麟970是个好例子。由于华为手机的巨大销量,寒武纪很快成为AI芯片独角兽。另一家创业公司深入科学技术以前获得了三星的投资,其AI芯片IP已经构在三星最近的处理器Exynos9810中。

但是,能够获得手机大工厂关注的AI芯片制造商很少,更好的AI芯片制造商为了使自己的芯片闪烁,必须寻找更好的应用场景。一些传统的人工智能服务制造商更容易想起横向扩展他们的服务。例如,自然语音处理制造商云知声从他们的传统语音业务到达,并开发了他们的芯片UniOne语音人工智能芯片作为物联网IOT设备。与语音市场相比,安全可以说是AI芯片堆积的大产业,如果可以重复使用自己的芯片,是粗俗的场景,也是很好的生意。

云天励飞、海康威视、无视科学技术等厂大力开发安全领域的AI嵌入式芯片,已经完成了一定的商业配置。与云相比,终端留下了AI芯片创业公司更广阔的市场。但与此同时,由于应用环境千差万别,没有适当的行业标准,各厂商各自战斗,不能构成统一的规模市场,对于大型芯片行业来说是个好故事,但不一定是个好生意。什么样的AI芯片企业没有机会?AI芯片的出现源于新的计算市场需求,传统的计算结构难以满足AI计算的拒绝,因此新芯片成为业界追赶的热点,与多年前的显示卡市场非常相似。

曾经多次的PC没有3D处理能力,CPU完全取得了所有的功能,但由于人们对3D处理市场的需求逐渐减少,具有3D加速功能的图形处理器更加引人注目。因此,很多图形处理器企业像雨后的竹笋一样出现了。

市场

3D显示卡上市初期市场的玩家最后,Nvidia(也是现在的AI芯片巨头)作为独立国家的3D图形处理器供应商活着。ATI被AMD收购,依然深耕3D图形市场,与Nvidia正面登陆作战,但多年的损失也有后遗症。Intel提前退场,退出了独立国家的显示卡产品线,但由于控制了中央处理器,表明核心依然以构筑的方式变态,与Nvidia和AMD曲线登陆作战。Nvidia成功的原因如下。

首先,在性能方面,始终保持在第一阶段,在最初几代结束的产品之后,Nvidia仍然是最先进设备图形技术的代名词。当然,只有性能太多,当时世界上有很多性能相同的产品。Nvidia当时发售了自己的驱动程序雷管,定期改版,使最近的游戏大大相容。

这在当时显示卡标准恐慌、游戏混乱的情况下,乘势奠定了领先地位。与此同时,Nvidia亲吻了当时仅次于软件平台微软公司发售的3D图形API模块-Driect3D,在此之前,每个显示卡都有自己的3D指示器API模块,标准非常不统一,开发人员也非常头疼,Driect的3D经常结束这种情况,谁反对DirectX,谁更不受市场欢迎。Nvidia和ATI仍然与微软公司合作推进DriectX和显示卡的下一代升级,稳定了PC显示卡的领先方向。

芯片是胜利者吃的市场,由于高研究开发费用,只有市场才能构成规模优势,转变成本优势,最后杀死其他玩家,传统的GPU行业和CPU行业都没有完全相同的情况。然后,让我们来看看人工智能芯片市场和人工智能云市场。

然而,它相似,主导的硬件和软件生态已经构成,大型企业控制着硬件和服务市场整体。如果AI技术在理论水平上没有新的突破,以深度自学为基础进行升级,这种情况就不容易超越。在终端市场上,它更类似于显示卡市场发展的早期阶段,没有统一的应用编程接口模块,没有统一的标准测试,没有成熟的时期应用于场景。

因此,终端市场对AI芯片创业公司来说还是一点一点地战斗,这也是一场艰难的战斗,必须在核心性能上具有优势,处理速度,控制消耗电力,有最多的杀手。第二,必须赌博标准,站在胜利者身边,慢慢占领市场。每个人都想成为标准的制定者,但往往需要穿着别人的标准,甚至竞争对手的标准来获得市场。老三不由得芯片产业是资金密集型产业,无论是研发还是后期生产,都拒绝极高的资金投入。

如果产品不能规模化,就不能消化前期的高额支出,把企业拉进赤字的泥潭。以PC行业的CPU和显示卡领域的千年次子AMD为例,多年跪下,有时越来越短期破坏,但其财报悲惨,收益少,多以赤字增加为荣,几乎没有收益。但是,由于芯片行业能够维持市场第二,已经很简单,AMD多年亏损,战略地位仍然很有价值,仍然是芯片行业最重要的玩家。关于老三,不存在的样子。

移动芯片领域也不存在类似的情况,高吞吐量和联发科完全垄断了整个市场,苹果、华为、三星、结合自己的终端优势,提高了自己的芯片业务,其他纯粹的芯片玩家已经基本上被清除,与图形处理器市场的发展非常接近在AI芯片领域,这种情况也将继续。头部玩家不吃完全所有的市场,第三位以外的玩家即使能活下去,也只能喝汤。天下归属于王者,但最精彩的故事总有一天,天下大乱秦始皇统一中原,奠定了中国君主专制帝国的统治者基础,但令人惊讶的是到目前为止的诸子百家。在那个思想慷慨激昂的时代,各种各样的思潮不断出现,为后代获得了无限的精神财富。

在微软公司的统治者PC操作系统之前,OS/2、VMS、BeOS、Netware等最优秀的操作系统也很多。这些系统在商业上结束了,但给整个行业留下了宝贵的财富,系统不仅有构筑方法,还有更好的可能性。人工智能芯片企业家正在用他们指出不切实际的方法来探索行业的各种可能性。

虽然我们告诉大多数尝试将在最后结束,但这些结束将成为推动整个行业发展的动力,并将技术慢慢转化为切实应用,以推动社会发展。几年后,人们总结AI行业的发展,可能会发现,最棒的故事再次发生在这个群雄并起的时代。版权文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。

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