С помощью графических процессоров NVIDIA была одним из крупнейших бенефициаров тенденции AI, но поскольку технические гиганты разработали свои собственные чипы AI, включая TPU от Google, нейронный двигатель Apple, FPGA от Microsoft и постоянную настройку Amazon для Alexa AI чип, NVIDIA может сохранить лидирующие позиции? Он может поддерживать текущий тревожный рост или потеряет большое количество клиентов?
Рост искусственного интеллекта (AI) вызвал множество гонок вооружений с крупнейшими технологическими компаниями, стремящимися извлечь выгоду из новых технологий. NVIDIA стала одним из крупнейших бенефициаров этой тенденции в качестве графического процессора GPU) - это ранний выбор для обучения AI-системам. GPU может одновременно выполнять большое количество сложных математических операций, что делает его идеальным выбором для приложений AI.
Бизнес-центр NVIDIA продемонстрировал стремительный рост, достигнув трехзначного увеличения по сравнению с предыдущим годом в течение семи кварталов подряд, а его цена на акции выросла более чем на 1000% с начала 2015 года. Некоторые известные компании, которые когда-то обнимали графические процессоры NVIDIA, теперь стремятся разработать другие решения Программа для улучшения или замены графического процессора. Amazon может быть последним для участия в конкурсе технологических гигантов.
Связь Алекса с облаком
Amazon была ранним усыновителем искусственного интеллекта, и, согласно последним сообщениям, Amazon изучает пользовательские AI-чипы, которые могут обрабатываться на устройстве или обрабатываться на краю, а не просто полагаться на устройство для подключения к облаку. Когда цифровой помощник Alexa делает запрос, информация передается в облако, которое обрабатывает запрос и отправляет ответ обратно на устройство. Этот процесс приводит к небольшой задержке. Способность обрабатывать распознавание речи локально улучшит любое устройство, управляемое цифровым помощником, включая Echo series smart speakers) время отклика.
Amazon увеличила свои возможности процессора, потратив 350 миллионов долларов на Annapurna Labs, израильского производителя чипов, в начале 2015 года. Сетевые чипы компании для центров обработки данных способны передавать большие объемы данных, потребляя меньше электроэнергии В настоящее время Amazon насчитывает более 450 сотрудников со степенью чипа, которые компания может разрабатывать в других специализированных чипах, а в отчете также намекается, что Amazon может разрабатывать процессоры AI для своего облачного вычислительного блока AWS.
Google, Apple, Microsoft разрабатывают программы для замены графического процессора
В начале 2016 года Google раскрыла, что разрабатывает пользовательские AI-чипы, известные как тензорные процессоры (TPU), которые призваны обеспечить более эффективную производительность для приложений AI с глубоким обучением, которые позволяют Изучая обработку огромных объемов данных, чип заложил основу для TensorFlow, рамки, используемой для обучения системы AI компании.
Последняя версия TPU обрабатывает как фазы обучения, так и рассуждения, которые, как следует из названия, «учатся» на этапе обучения, а фаза аргументации - это то, где алгоритмы выполняют свою работу по обучению. Недавно Google объявила, что клиенты Google Cloud теперь могут Получите доступ к этим процессорам.
Apple уже давно является сторонником конфиденциальности пользователей и пошла по другому пути от своих партнеров по технологиям: мобильное устройство компании добавило электронный шум к любым данным, переданным в облако, удаляя любую личную информацию, тем самым Обеспечьте большую степень конфиденциальности и безопасности пользователей. С выпуском iPhone 8 и iPhone X компания Apple разработала нейронный движок, как часть своего нового бионического чипа A11, чип, который может обрабатывать различные AI Передовые процессоры, которые значительно уменьшают количество информации пользователя, которая передается в облако, и помогают защитить данные.
Ранняя ставка Microsoft на настраиваемый процессор, называемая программируемой пользователем матрицей вентилей (FPGA), - это выделенный чип, который можно настроить для конкретного использования клиента после его изготовления, и это стало Microsoft Azure Cloud Computing Основа системы и предлагает более гибкую архитектуру и более низкое энергопотребление, чем традиционные продукты, такие как графические процессоры.
Рост NVIDIA продолжается
Несмотря на то, что эти компании приняли различные стратегии процессоров, они по-прежнему используют большое количество графических процессоров NVIDIA.
Рост NVIDIA продолжается. В последнем квартале NVIDIA опубликовала рекордный доход в размере 2,91 млрд. Долларов США, что на 34% больше, чем годом ранее. Единица центра обработки данных, включающая продажи ИИ, выросла на 105% %, Достигнув 606 миллионов долларов США, в настоящее время составляет 21% от общей выручки NVIDIA.
Конкуренция неизбежна, но до сих пор никакое решение полностью не заменило графический процессор. Теперь NVIDIA может расслабиться и расслабиться.