Con la GPU, NVIDIA ha sido uno de los mayores beneficiarios de tendencia AI. Pero como gigantes de la tecnología han desarrollado su propio chip AI, incluyendo TPU de Google, el motor de los nervios de Apple, FPGA de Microsoft y Amazon está desarrollado a medida para el Alexa Inteligencia artificial, NVIDIA puede mantener su posición de liderazgo? Puede mantener el crecimiento alarmante actual, o perderá una gran cantidad de clientes?
El aumento de la inteligencia artificial (IA) es causada por una variedad de carrera de armas, una de las compañías de tecnología más grandes están tratando de beneficiarse de las tecnologías emergentes. NVIDIA ha sido uno de los mayores beneficiarios de esta tendencia, debido a su procesador de gráficos ( GPU) es la selección temprana de la formación del sistema de inteligencia artificial. GPU puede realizar una serie de operaciones matemáticas complejas al mismo tiempo, por lo que es la elección perfecta para aplicaciones de IA.
negocio de centros de datos de Nvidia tiene que explotar, siete trimestres consecutivos de año un crecimiento de tres dígitos en el año, su precio de la acción desde el comienzo del 2015 ha subido más de un 1.000%. Algunas compañías GPU conocido NVIDIA han abrazado ahora están tratando de desarrollar otras soluciones programa para mejorar o reemplazar la GPU. Amazon podría ser el último gigante de la tecnología para entrar en la competencia.
La conexión de Alexa con la nube
Amazonas es uno de los primeros de la inteligencia artificial, y de acuerdo con informes recientes, el Amazonas está estudiando puede ser procesado o costumbre AI procesamiento borde chip en el dispositivo, en lugar de confiar únicamente conectar el dispositivo a la nube. En la actualidad, cuando un usuario de la Amazonía asistente digital solicitud de Alexa es emitida, la información se transmite a la nube, la nube procesa la solicitud y presentar una respuesta de vuelta al dispositivo. este proceso resulta en un ligero retraso en la capacidad de procesar el reconocimiento de voz local mejorará cualquier dispositivo impulsado por asistente digital (incluyendo Echo series smart speakers) tiempo de respuesta.
Amazon aumentó sus capacidades de procesador al gastar $ 350 millones en Annapurna Labs, un fabricante israelí de chips, a principios de 2015. Los chips de red de la empresa para centros de datos son capaces de transmitir grandes cantidades de datos mientras consumen menos energía. Actualmente, Amazon tiene más de 450 empleados con un grado de experiencia en chip que la compañía puede desarrollar en otros chips especiales, y el informe también insinuó que Amazon podría estar desarrollando procesadores AI para su unidad de computación en la nube AWS.
Google, Apple y Microsoft están desarrollando programas para reemplazar la GPU
Google reveló a principios de 2016 que está desarrollando chips de AI personalizados conocidos como procesadores tensores (TPU), que están diseñados para proporcionar un rendimiento más eficiente para las aplicaciones de inteligencia artificial de la empresa que permiten Aprendiendo mediante el procesamiento de cantidades masivas de datos, el chip sentó las bases para TensorFlow, un marco para el entrenamiento del sistema de inteligencia artificial de la compañía.
La última versión del TPU maneja las fases de entrenamiento y razonamiento de IA, que, como su nombre indica, "aprende" durante la fase de entrenamiento, y la fase de razonamiento es donde los algoritmos hacen su trabajo de capacitación. Google anunció recientemente que los clientes de Google Cloud pueden ahora Acceda a estos procesadores.
Apple siempre ha sido partidario de la privacidad del usuario y ha tomado un camino diferente al de sus contrapartes tecnológicas, con el dispositivo móvil de la compañía agregando ruido electrónico a cualquier dato transmitido a la nube al tiempo que elimina cualquier información de identificación personal, por lo tanto Proporcione un mayor grado de privacidad y seguridad para el usuario. Con el lanzamiento de iPhone 8 y iPhone X, Apple ha desarrollado un motor neuronal, como parte de su nuevo chip biónico A11, un chip que puede manejar una variedad de IA Procesadores avanzados que reducen en gran medida la cantidad de información del usuario que se transmite a la nube y ayudan a proteger los datos.
Las primeras apuestas de Microsoft sobre un procesador personalizable, llamado arreglo de compuerta programable de campo (FPGA), es un chip dedicado que se puede configurar para el uso específico de un cliente después de que se ha fabricado, y estos se han convertido en Microsoft Azure Cloud Computing. La base del sistema y ofrece una arquitectura más flexible y un menor consumo de energía que los productos tradicionales como las GPU.
El crecimiento de NVIDIA continúa
Aunque estas compañías han adoptado diferentes estrategias de procesador, todavía usan una gran cantidad de GPU NVIDIA.
El crecimiento de NVIDIA continúa. En el último trimestre, NVIDIA registró un récord de ingresos de 2.910 millones de dólares estadounidenses, un 34% más que el año anterior. La unidad del centro de datos de la empresa, que incluye ventas de AI, creció un 105% %, Alcanzando los 606 millones de dólares de EE. UU., Actualmente representa el 21% de los ingresos totales de NVIDIA.
La competencia es inevitable, pero hasta ahora ninguna solución ha reemplazado completamente a la GPU. NVIDIA ahora puede sentarse y relajarse.