Depuis le calcul parallèle GPU NVIDIA appliquée à l'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur, AI au cours des dernières années a émergé en tant que chip leader, la dynamique submerge complètement le duo CPU Intel (Intel) et Advanced Micro Devices (AMD), mais avec ses tableaux de prédiffusés programmables élastiques souples (FPGA) de la performance de la puce, la consommation d'énergie et d'améliorer la puissance de calcul, a offert d'acheter FPGA fabricant Altera, a commencé la puce intégrée Intel, Broadcom est bien répartie (Broadcom) Xilinx (Xilinx) cible d'acquisition plus récente, probablement la force NVIDIA la domination entrave de la route, avec Google, Amazon (Amazon) et Apple (Apple) activement impliqué dans le développement de puces, toutes sortes de puce ASIC florissante, 2018 bataille à puce AI peut être attendue. les applications IA se propagent rapidement dans divers domaines, les occasions d'affaires futures échelle jusqu'à des centaines de milliards de dollars, pilotera une nouvelle vague d'innovation de l'industrie, d'attirer différentes personnes en concurrence pour augmenter ses investissements, détiennent la technologie informatique à puce AI devrait d'abord obtenir le champ de bataille de haut-parleur droit AI, puce AI faisant la guerre de plus en plus intense. des chemins séparés en cours les hommes en concurrence pour mettre le développement de la plate-forme de puce et le point de vue de l'intégration, la guerre AI avec temporairement les principaux acteurs de l'industrie des puces. Ces dernières années, NVIDIA très recherchés marché mondial, comme Intel, AMD, Qualcomm (Qualcomm), United Direction, IBM, Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft (Microsoft) accélérer également le développement de la puce AI, l'industrie de la puce ASIC ont toutes sortes de la hausse globale. L'industrie de Chip a souligné que toutes sortes de puce AI pour améliorer la puissance de calcul, l'amélioration de la performance et la consommation d'énergie pour répondre plus diverses applications AI, NVIDIA bien que la puce AI a saisi la première victoire de la bataille, mais depuis 2018 les défis auxquels fait face l'avantage macédonien ne sera probablement pas. industrie des puces électroniques, a déclaré, killer application AI ne semble pas, il est encore difficile de déterminer NVIDIA GPU est le plus approprié pour l'apprentissage en profondeur de la puce, de nombreux algorithmes existants, n'a pas été disponible pour répondre à toutes les exigences d'application de la puce, GPU NVIDIA préempter une carte, avec l'avantage principal de la technologie informatique parallèle et une architecture conçue spécifiquement pour l'IA, et développer vigoureusement chaque genre de logiciels d'apprentissage profonds, des bibliothèques et des outils pour fournir une solution plus complète pour l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones et d'accélérer la performance de la formation en profondeur. CPU Intel pour effectuer précédemment en raison d'une faible efficacité AI et NVIDIA ont été supprimées, et développé plus tard par une stratégie d'acquisition rapide AI a augmenté la force en 2015 à $ 16,7 milliards pour acheter FPGA Altera fabricant, pour compenser la CPU défauts au moyen de FPGA puissance de calcul et la flexibilité, Intel à nouveau en 2016 avec l'acquisition profondeur AI industrie apprentissage Nervana Systems, 2017 ans et dépensé 15,3 milliards $ d'achat auto-conduite géant de la technologie Mobileye, le logiciel Intel AI et les avantages de l'intégration de la technologie matérielle fondu. nouvelle plate-forme de Nervana AI Intel présente les avantages de la diversification, Intel Xeon produit évolutif série pour l'évolution continue des charges de travail AI, fournit une puissance de calcul hautement évolutive, et nom de code Lake Crest puce exclusive pour la formation d'apprentissage profond plus intensif, Intel Mobileye conçu pour les applications de pilotage automatique de sécurité active tels que la conception des technologies visuelles; intel FPGA pour réaliser la profondeur d'inférence apprentissage accélérateur programmable; vision intel Movidius faible puissance, l'apprentissage de la machine est exécutée sur une variété de dispositifs terminaux fabricant FPGA Xilinx même CPU principal capables d'énergie ci-dessous. exécution AI à une opération plus rapide de vitesse, a récemment reçu un soutien marketing apprentissage en profondeur dans les calculs du réseau de neurones, y compris Baidu, Amazon commencent à utiliser pour étendre les tâches de calcul du GPU NVIDIA ne peut pas être atteint, les produits FPGA Xilinx ont beaucoup de soutien aux fabricants, Kam profonde et son investissement dans le continent, et renforcer la profondeur de la compression et au niveau du système d'apprentissage de la machine d'optimisation de la chaîne d'outils du compilateur Applications. En outre, avec l'acquisition de Broadcom Qualcomm est effondré, le marché est venu Broadcom promettant la technologie FPGA, Xilinx peut changer l'acquisition, ce qui rend également le bit de colonne continent machine à l'exploitation minière ASIC Xilinx chaîne d'approvisionnement, devenir à nouveau au centre du monde l'industrie des puces estime que le champ de bataille futur sera la situation des entreprises internationales de défense AI, la chance grand courant seul Xilinx est incorporé dans.
