凭借GPU, 英伟达公司一直是AI趋势的最大受益者之一. 但随着科技巨头纷纷研发自己的AI芯片, 包括谷歌的TPU, 苹果的神经引擎, 微软的FPGA, 以及亚马逊正在为Alexa研发的定制AI芯片, 英伟达还能保住它的龙头地位吗? 它能否保持目前的惊人增速, 又或会失去大量客户?
人工智能 (AI) 的兴起引发了各种各样的军备竞赛, 其中最大的技术公司正在寻求从新兴技术中受益. 英伟达公司一直是这一趋势的最大受益者之一, 因为其图形处理器 (GPU) 是训练AI系统的早期选择. GPU能够同时执行大量复杂数学运算, 这使它成为AI应用的完美选择.
英伟达的数据中心业务已经出现爆炸式增长, 连续七个季度实现了三位数的同比增长, 其股价自2015年初以来已上涨超过1,000% . 一些曾经拥抱NVIDIA GPU的知名企业现在正在寻求开发其他解决方案来增强或取代GPU. 亚马逊可能是最新进入竞争的科技巨头.
Alexa与云的连接
亚马逊是人工智能的早期采用者, 并且根据最近的报道, 亚马逊正在研究可以在设备上进行处理或在边缘处理的定制AI芯片, 而不是仅仅依靠将设备连接到云端. 目前, 当用户向亚马逊的数字助理Alexa发出请求时, 信息会被传输到云, 云处理请求并将响应提交回设备. 这个过程会导致稍微的延迟. 在本地处理语音识别的能力将改善由数字助理驱动的任何设备 (包括Echo系列智能音箱) 的响应时间.
亚马逊在2015年初斥资3.5亿美元收购了以色列芯片制造商Annapurna Labs, 这增强了它在处理器方面的能力. 该公司为数据中心开发的网络芯片能够传输更大量级的数据, 同时电力消耗更少. 亚马逊目前拥有超过450名拥有一定程度的芯片经验的员工, 该公司可能开发其他专业芯片. 该报告还暗示, 亚马逊可能正在为其云计算部门AWS开发AI处理器.
谷歌, 苹果, 微软都在研发取代GPU的方案
2016年初, 谷歌透露, 它正在研发被称为张量处理器 (TPU) 的定制AI芯片. 专用集成电路 (ASIC) 旨在为公司的深度学习AI应用程序提供更高效的性能, 这些应用程序能够通过处理海量数据进行学习. 该芯片为TensorFlow奠定了基础, TensorFlow是用于训练该公司的AI系统的框架.
最新版本的TPU可以处理AI的训练和推理阶段. 正如其名称所示, AI系统在训练阶段 '学习' , 推理阶段则是算法完成它们被训练的工作. 谷歌最近宣布, 谷歌云的客户现在可以访问这些处理器.
苹果公司一直是用户隐私的支持者, 并且走了一条与它的技术同行不同的道路. 该公司的移动设备为传输到云端的任何数据添加电子噪音, 同时剥离任何可识别个人身份的信息, 从而提供更大程度的用户隐私和安全. 随着iPhone 8和iPhone X的发布, 苹果开发了一种神经引擎, 作为其新的A11仿生芯片的一部分, 该芯片是一款可在本地处理多种AI功能的先进处理器. 这大大减少了传输到云端的用户信息量, 有助于保护数据.
微软公司早前投注于可定制处理器——称为现场可编程门阵列 (FPGA) ——这是一种专用芯片, 可在制造后为客户的特定用途进行配置. 这些已经成为微软Azure云计算系统的基础, 并且提供比GPU等传统产品更灵活的架构和更低的功耗.
英伟达增长仍在继续
虽然这些公司都采用了不同的处理器策略, 但他们仍在使用大量英伟达的GPU.
英伟达的增长仍在继续. 在最近一个季度, 英伟达公布了创纪录的29.1亿美元的营收, 比上年同期增长了34%. 该公司的数据中心部门 (其中包含AI的销售) 同比增长105%, 达到6.06亿美元, 目前占英伟达总收入的21%.
竞争是不可避免的, 但到目前为止还没有解决方案能够完全取代GPU. 英伟达现在可以高枕无忧.