Da NVIDIA GPU paralleles Computing künstliche Intelligenz angewandt, tiefe Lernen, in der letzten Jahren AI ging als Chipleader, Impuls vollständig das Duo Intel CPU (Intel) und Advanced Micro Devices (AMD) überwältigen, aber mit seinen flexiblen elastisch Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) Chipleistung, Stromverbrauch und erhöht die Rechenleistung bot FPGA-Hersteller Altera zu kaufen, begann den Chip integrierten Intel, Broadcom und Verbreitung (Broadcom) Xilinx (Xilinx) neuestes Akquisitionsziel, wahrscheinlich zwingen wird, NVIDIA Hindernis Dominanz der Straße, mit Google, Amazon (Amazon) und Apple (Apple) aktiv in der Chip-Entwicklung beteiligt, die alle Arten von ASIC-Chip blühend, 2018 AI Chip Schlacht zu erwarten. KI-Anwendungen verteilen sie schnell in verschiedenen Bereichen, die zukünftigen Geschäftsmöglichkeiten skaliert bis zu Hunderten von Milliarden Dollar, wird eine neue Welle der Industrie Innovationen vorantreiben, die Besucher zu konkurrieren verschiedene Menschen ihre Investitionen zu erhöhen, halten Sie die AI-Chip-Computing-Technologie zunächst erwartet das rechten Lautsprecher Schlachtfeld AI, AI-Chip macht Krieg immer intensiver. aus den aktuellen, getrennten Wegen zu bekommen konkurrierenden Männer, die Chip-Plattform-Entwicklung und Integration Sicht AI Krieg vorübergehend mit wichtigen Akteuren in der Chipindustrie setzen. in der letzten Jahren NVIDIA nach globalem Markt, wie Intel, AMD, Qualcomm (Qualcomm) sehr begehrt, Groß Branch, IBM, Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft (Microsoft) beschleunigt auch die Entwicklung von AI-Chip, ASIC Chip-Industrie hat alle Arten des Gesamtanstiegs. Chip-Industrie wies darauf hin, dass mit allen Arten von AI-Chip zu erhöhen Rechenleistung, verbesserte Leistung und Stromverbrauch vielfältigere KI-Anwendungen, NVIDIA obwohl AI Chip packte die erste Schlacht Sieg, aber seit 2018 die Herausforderungen mazedonischen Vorteil gegenüber wahrscheinlich nicht wird gerecht zu werden. Chip-Industrie, sagte AI Killer-Applikation nicht erscheint, gibt es immer noch schwer zu bestimmen, NVIDIA GPU ist am besten geeignet für tiefe Lernen des Chips, viele bestehenden Algorithmen, hat nicht zur Verfügung aller Anwendungsanforderungen des Chips gerecht zu werden, NVIDIA GPU vorgreifen eine Karte, mit dem Hauptvorteil der parallel-Computing-Technologie und einer Architektur, die speziell für AI entworfen und jeden kräftig entwickeln Art der tiefen Lernsoftware, Bibliotheken und Tools eine komplette Lösung für die tiefe Lernen, neuronale Netze zu schaffen und Tiefe Trainingsleistung beschleunigen. Intel CPU wegen der schlechten KI Effizienz und NVIDIA zuvor auszuführen unterdrückt worden, und später durch eine schnelle Akquisitionsstrategie erweitert AI erhöhte Festigkeit im Jahr 2015 auf $ 16,7 Milliarden FPGA-Hersteller Altera zu kaufen, für die Mängel CPU mittels FPGA Rechenleistung und Flexibilität, Intel wieder wettzumachen im Jahr 2016 mit dem Erwerb AI Tiefe Learning-Branche Nervana Systems, 2017 Jahre und verblassen Integrationsvorteile $ 15300000000 Kauf selbstfahrende Technologie-Giganten Mobileye, Intel KI-Software und Hardware-Technologie aufgewendet. Nervana AI Intels neue Plattform, um die Vorteile der Diversifikation, Intel Xeon skalierbare Produkt hat Serie für die weitere Entwicklung der AI-Workloads bietet hoch skalierbare Rechenleistung und den Codenamen See Crest exklusiven Chip für die intensivste vertieftes Lernen Ausbildung, Intel Mobileye für die aktive Sicherheit Autopiloten Anwendungen wie die Gestaltung von visuellen Technologien; Intel FPGA Lern Inferenz Tiefer programmierbaren Beschleuniger durchzuführen; Intel Movidius Vision niedrige Leistung, das maschinelle Lernen auf einer Vielzahl von Endgeräten Xilinx FPGA maker gleicher Haupt-CPU der Lage, Energie unterhalb ausgeführt. AI Ausführung mit einem schnelleren Geschwindigkeit Betrieb, vor kurzem erhielt Marketingunterstützung tief Lernen in neuronalen Netzwerken Berechnungen, einschließlich Baidu, Amazon beginnen die NVIDIA GPU-Computing-Aufgaben nicht erreicht werden können zu verwenden, zu erweitern, die Xilinx-FPGA-Produkte haben viele Hersteller Unterstützung, Es investiert auch in tiefes Wissen über das Festland, stärkt tiefe Komprimierung, Compiler-Tool-Kette und System-Level-Optimierung maschinelles Lernen Anwendungen. Darüber hinaus mit der Akquisition von Broadcom Qualcomm zusammenbrach, kam der Markt Broadcom-Technologie FPGA viel versprechend, kann Xilinx den Erwerb verschieben, die auch die Bergbaumaschine Xilinx Supply-Chain-ASIC Spaltenbitzähler Kontinent macht, wieder in den Mittelpunkt der Welt die Chip-Industrie glaubt, dass die Zukunft Schlachtfeld internationalen Unternehmen die KI Situation kämpfen sein wird, wird die aktuelle große Chance allein Xilinx integriert in.
