Com as GPUs, a NVIDIA foi um dos maiores beneficiários da tendência de AI, mas como gigantes tecnológicas desenvolveram seus próprios chips AI, incluindo o TPU do Google, o mecanismo neural da Apple, o FPGA da Microsoft e a personalização contínua da Amazon para Alexa Chip AI, a NVIDIA pode manter sua posição de liderança? Pode manter o atual crescimento alarmante ou perderá um grande número de clientes?
O aumento da inteligência artificial (AI) provocou uma variedade de corrida de armamentos, com as maiores empresas de tecnologia que buscam se beneficiar de tecnologias emergentes. A NVIDIA foi um dos maiores beneficiários dessa tendência, pois seu processador gráfico GPU) é uma opção precoce para treinamento de sistemas de AI. A GPU pode realizar um grande número de operações de matemática complexas ao mesmo tempo, tornando-a a escolha perfeita para aplicativos de AI.
O negócio de data center da NVIDIA experimentou um crescimento explosivo, atingindo um aumento ano-a-ano de três dígitos por sete trimestres consecutivos e o preço das ações aumentou em mais de 1.000% desde o início de 2015. Algumas empresas bem conhecidas que adotaram as GPUs NVIDIA agora estão buscando desenvolver outras soluções Programa para aprimorar ou substituir a GPU. A Amazon pode ser a mais recente para entrar na competição de gigantes da tecnologia.
A conexão de Alexa com a nuvem
A Amazon foi o primeiro a adoptar a inteligência artificial e, de acordo com relatórios recentes, a Amazon está pesquisando chips de AI personalizados que podem ser manipulados no dispositivo ou na borda, ao invés de confiar no dispositivo para se conectar à nuvem. Hoje em dia, Quando o assistente digital Alexa faz um pedido, a informação é transmitida para a nuvem, que processa a solicitação e envia a resposta de volta ao dispositivo. Esse processo resulta em um ligeiro atraso. A habilidade de gerenciar o reconhecimento de fala localmente irá melhorar qualquer dispositivo movido pelo assistente digital (incluindo Echo series smart speakers) tempo de resposta.
A Amazônia aumentou suas capacidades de processador ao gastar US $ 350 milhões em Annapurna Labs, um fabricante de chips israelense, no início de 2015. Os chips de rede da empresa para centros de dados são capazes de transmitir quantidades maiores de dados, enquanto consumem menos energia Atualmente, a Amazon tem mais de 450 funcionários com um grau de experiência em chips que a empresa pode desenvolver em outros chips de especialidades, e o relatório também sugeriu que a Amazon pode estar desenvolvendo processadores AI para a sua unidade de computação em nuvem da AWS.
Google, Apple, a Microsoft está desenvolvendo programas para substituir a GPU
O Google revelou no início de 2016 que está desenvolvendo chips de AI personalizados conhecidos como processadores de tensor (TPUs), que são projetados para fornecer um desempenho mais eficiente para as aplicações de AI de aprendizagem profunda da empresa que permitem Aprendendo ao processar enormes quantidades de dados, o chip lançou as bases para a TensorFlow, uma estrutura para o treinamento do sistema AI da empresa.
A última versão do TPU lida com as fases de treinamento e raciocínio da IA, que, como o nome sugere, "aprendem" durante a fase de treinamento, e a fase de raciocínio é onde os algoritmos fazem seu trabalho de treinamento. O Google anunciou recentemente que os clientes do Google Cloud podem agora Acesse esses processadores.
A Apple há muito tempo apoiou a privacidade do usuário e tomou um caminho diferente de suas contrapartes de tecnologia, com o dispositivo móvel da empresa adicionando ruído eletrônico a qualquer dado transmitido para a nuvem ao retirar qualquer informação de identificação pessoal, assim Fornecer um maior grau de privacidade e segurança do usuário. Com o lançamento do iPhone 8 e iPhone X, a Apple desenvolveu um mecanismo neural, como parte do seu novo chip Bionic A11, um chip que pode lidar com uma variedade de AI Processadores avançados que reduzem consideravelmente a quantidade de informações do usuário que são transmitidas para a nuvem e ajudam a proteger os dados.
Microsoft anteriormente apostando em um processador personalizável - chamado uma matriz de portas programável de campo (FPGA) - é um chip dedicado que pode ser configurado para o uso específico de um cliente depois de ter sido fabricado, e estes se tornaram o Microsoft Azure Cloud Computing Fundação do sistema e oferece arquitetura mais flexível e menor consumo de energia do que os produtos tradicionais, como GPUs.
O crescimento da NVIDIA continua
Embora essas empresas tenham adotado diferentes estratégias de processador, elas ainda estão usando uma grande quantidade de GPUs NVIDIA.
O crescimento da NVIDIA continua. No último trimestre, a NVIDIA registrou uma receita recorde de 2,91 bilhões de dólares americanos, um aumento de 34% em relação ao ano anterior. A unidade do centro de dados da empresa, que inclui vendas de AI, cresceu 105% %, Alcançando 606 milhões de dólares dos EUA, representando atualmente 21% da receita total da NVIDIA.
A concorrência é inevitável, mas até agora nenhuma solução substituiu completamente a GPU. A NVIDIA agora pode sentar e relaxar.