憑藉GPU, 英偉達公司一直是AI趨勢的最大受益者之一. 但隨著科技巨頭紛紛研發自己的AI晶片, 包括穀歌的TPU, 蘋果的神經引擎, 微軟的FPGA, 以及亞馬遜正在為Alexa研發的定製AI晶片, 英偉達還能保住它的龍頭地位嗎? 它能否保持目前的驚人增速, 又或會失去大量客戶?
人工智慧 (AI) 的興起引發了各種各樣的軍備競賽, 其中最大的技術公司正在尋求從新興技術中受益. 英偉達公司一直是這一趨勢的最大受益者之一, 因為其圖形處理器 (GPU) 是訓練AI系統的早期選擇. GPU能夠同時執行大量複雜數學運算, 這使它成為AI應用的完美選擇.
英偉達的數據中心業務已經出現爆炸式增長, 連續七個季度實現了三位數的同比增長, 其股價自2015年初以來已上漲超過1,000% . 一些曾經擁抱NVIDIA GPU的知名企業現在正在尋求開發其他解決方案來增強或取代GPU. 亞馬遜可能是最新進入競爭的科技巨頭.
Alexa與雲的連接
亞馬遜是人工智慧的早期採用者, 並且根據最近的報道, 亞馬遜正在研究可以在設備上進行處理或在邊緣處理的定製AI晶片, 而不是僅僅依靠將設備連接到雲端. 目前, 當用戶向亞馬遜的數字助理Alexa發出請求時, 資訊會被傳輸到雲, 雲處理請求並將響應提交回設備. 這個過程會導致稍微的延遲. 在本地處理語音識別的能力將改善由數字助理驅動的任何設備 (包括Echo系列智能音箱) 的響應時間.
亞馬遜在2015年初斥資3.5億美元收購了以色列晶片製造商Annapurna Labs, 這增強了它在處理器方面的能力. 該公司為數據中心開發的網路晶片能夠傳輸更大量級的數據, 同時電力消耗更少. 亞馬遜目前擁有超過450名擁有一定程度的晶片經驗的員工, 該公司可能開發其他專業晶片. 該報告還暗示, 亞馬遜可能正在為其雲計算部門AWS開發AI處理器.
穀歌, 蘋果, 微軟都在研發取代GPU的方案
2016年初, 穀歌透露, 它正在研發被稱為張量處理器 (TPU) 的定製AI晶片. 專用整合電路 (ASIC) 旨在為公司的深度學習AI應用程序提供更高效的性能, 這些應用程序能夠通過處理海量數據進行學習. 該晶片為TensorFlow奠定了基礎, TensorFlow是用於訓練該公司的AI系統的框架.
最新版本的TPU可以處理AI的訓練和推理階段. 正如其名稱所示, AI系統在訓練階段 '學習' , 推理階段則是演算法完成它們被訓練的工作. 穀歌最近宣布, 穀歌雲的客戶現在可以訪問這些處理器.
蘋果公司一直是用戶隱私的支援者, 並且走了一條與它的技術同行不同的道路. 該公司的移動設備為傳輸到雲端的任何數據添加電子噪音, 同時剝離任何可識別個人身份的資訊, 從而提供更大程度的用戶隱私和安全. 隨著iPhone 8和iPhone X的發布, 蘋果開發了一種神經引擎, 作為其新的A11仿生晶片的一部分, 該晶片是一款可在本地處理多種AI功能的先進處理器. 這大大減少了傳輸到雲端的用戶資訊量, 有助於保護數據.
微軟公司早前投注於可定製處理器——稱為現場可編程門陣列 (FPGA) ——這是一種專用晶片, 可在製造後為客戶的特定用途進行配置. 這些已經成為微軟Azure雲計算系統的基礎, 並且提供比GPU等傳統產品更靈活的架構和更低的功耗.
英偉達增長仍在繼續
雖然這些公司都採用了不同的處理器策略, 但他們仍在使用大量英偉達的GPU.
英偉達的增長仍在繼續. 在最近一個季度, 英偉達公布了創紀錄的29.1億美元的營收, 比上年同期增長了34%. 該公司的數據中心部門 (其中包含AI的銷售) 同比增長105%, 達到6.06億美元, 目前佔英偉達總收入的21%.
競爭是不可避免的, 但到目前為止還沒有解決方案能夠完全取代GPU. 英偉達現在可以高枕無憂.