Dal momento che NVIDIA GPU calcolo parallelo applicata all'intelligenza artificiale, apprendimento profondo, AI negli ultimi anni è emerso come chip leader, lo slancio sopraffare completamente il duo CPU Intel (Intel) e Advanced Micro Devices (AMD), ma con le sue matrici di field-programmable gate elastiche flessibili (FPGA) prestazioni dei chip, il consumo energetico e migliorare la potenza di calcolo, si offrì di acquistare FPGA Altera produttore, ha iniziato il chip integrato Intel, Broadcom è ben spread (Broadcom) Xilinx (Xilinx) obiettivo ultimo acquisto, probabilmente costringerà NVIDIA ostacolo predominio della strada, con Google, Amazon (Amazon) e Apple (Apple) impegnate nello sviluppo di chip, tutti i tipi di circuito integrato ASIC fiorenti 2018 aI battaglia chip può essere previsto. applicazioni di intelligenza artificiale sono diffuse rapidamente in vari campi, le future opportunità di business scalare fino a centinaia di miliardi di dollari, guiderà una nuova ondata di innovazione del settore, ottenere varie persone in competizione per aumentare i propri investimenti, tenere la tecnologia dei chip di elaborazione aI è prevista prima di ottenere il diffusore destro battaglia aI, di chip aI fare la guerra sempre più intensa. dagli attuali strade separate uomini in competizione per mettere lo sviluppo della piattaforma di chip e punto di integrazione di vista, aI guerra con temporaneamente i principali attori del settore dei chip. negli ultimi anni, NVIDIA molto ricercati del mercato globale, come Intel, AMD, Qualcomm (Qualcomm), Stati Ramo, IBM, Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft (Microsoft) anche accelerare lo sviluppo di chip di intelligenza artificiale, industria dei chip ASIC avere tutti i tipi di crescita complessiva. Settore dei chip ha sottolineato che con tutti i tipi di chip di intelligenza artificiale per migliorare la potenza di calcolo, miglioramento delle prestazioni e il consumo energetico per soddisfare le più diverse applicazioni di intelligenza artificiale, anche se NVIDIA chip di aI ha afferrato la prima vittoria battaglia, ma dal momento che 2018 non saranno. settore dei chip, ha detto, non appare killer application aI le sfide vantaggio macedone, probabilmente, non v'è ancora difficile da determinare NVIDIA GPU è il più adatto per un profondo apprendimento del chip, molti algoritmi esistenti, non è stato disponibile per soddisfare tutte le esigenze applicative del chip, NVIDIA GPU pregiudica una carta, con il vantaggio principale della tecnologia di calcolo parallelo e un'architettura progettata specificamente per aI, e vigorosamente sviluppare ciascun tipo di profonde apprendimento del software, librerie e strumenti per fornire una soluzione più completa per l'apprendimento profondo, reti neurali e accelerare le prestazioni di formazione approfondita. Intel CPU per eseguire in precedenza a causa della scarsa efficienza aI e NVIDIA sono stati soppressi, e successivamente ampliato da una strategia di acquisizione rapida aI ha aumentato la forza nel 2015 a $ il 16,7 miliardi di dollari per acquistare FPGA Altera produttore, per compensare la CPU carenze mediante FPGA potenza e la flessibilità di elaborazione, Intel di nuovo nel 2016 con l'acquisizione di profondità aI Imparare l'industria Nervana Systems, 2017 anni e ha speso $ 15.3 miliardi di acquisto di auto-guida gigante della tecnologia Mobileye, Intel IA benefici della tecnologia software e hardware di integrazione dissolvenza. Nuova piattaforma di Nervana AI Intel presenta i vantaggi della diversificazione, Intel Xeon prodotto scalabile serie per la continua evoluzione dei carichi di lavoro di AI, fornisce potenza di calcolo altamente scalabile, e nome in codice di chip esclusiva Lago Crest per la più intensa formazione all'apprendimento profondo; Intel Mobileye progettato per applicazioni pilota automatico di sicurezza attiva, come la progettazione di tecnologie visive; Intel FPGA per eseguire l'apprendimento profondità inferenza acceleratore programmabile; visione Intel Movidius bassa potenza, l'apprendimento automatico è eseguito su una varietà di dispositivi terminali Xilinx FPGA macchina stessa CPU principale capaci di energia sotto. l'esecuzione di aI in un funzionamento a velocità più veloce, supporto marketing recentemente ricevuto in profondità di apprendimento nei calcoli di reti neurali, tra cui Baidu, Amazon stanno cominciando a utilizzare per estendere le attività di GPU Computing NVIDIA non possono essere raggiunte, i prodotti Xilinx FPGA hanno il supporto molti produttori, Investe anche in deep learning in terraferma, intensificata compressione profonda, catena di strumenti del compilatore e apprendimento automatico di ottimizzazione del livello di sistema. Applicazioni. Inoltre, con l'acquisizione di Broadcom Qualcomm è crollato, il mercato è venuto Broadcom promettente tecnologia FPGA, Xilinx può spostare l'acquisizione, il che rende anche l'ASIC mineraria macchina supply chain Xilinx po colonna continente, ancora una volta diventano il fulcro del mondo I produttori di chip credono che il futuro campo di battaglia dell'IA sarà l'uccisione di compagnie internazionali e Xilinth, attualmente solo, ha una grande possibilità di essere incorporato.
