Uma vez que a computação paralela NVIDIA GPU é adequada para o aprendizado profundo da inteligência artificial, tornou-se recentemente líder em chips de AI e é completamente dominado pelas CPUs Intel e AMD, mas com matrizes de portas programáveis de campo flexíveis (FPGA), o consumo de energia e o aumento da potência de computação. Com grande segurança, a Altera, uma grande empresa de FPGA, a Intel, que iniciou a integração de chips e Xilinx, que é o alvo de aquisição mais recente da Broadcom. O caminho para a independência da NVIDIA, juntamente com o Google, Amazon e Apple, estão ativamente envolvidos no desenvolvimento de chips. Vários tipos de chips ASIC estão em plena floração. Em 2018, os chips de AI estão em pleno andamento. As aplicações de AI estão rapidamente ganhando popularidade em vários campos. Centenas de bilhões de dólares em escala, levará a uma nova onda de inovação industrial, para atrair todas as pessoas que competem para aumentar o investimento, segurando a tecnologia de computação de chips de AI, espera obter direitos de expressão de campo de batalha AI, de forma preventiva, fazendo com que a guerra de chips AI seja feroz. As pessoas e os cavalos estão ansiosos para investir no desenvolvimento e integração de plataformas de chips. As guerras AI serão desempenhadas temporariamente pelos fabricantes de chips. Nos últimos anos, a NVIDIA tem sido altamente procurada pelo mercado global. Quanto à Intel, AMD, Qualcomm e Branch, IBM, Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft (Microsoft) também aceleraram o desenvolvimento de chips de AI, todos os tipos de empresas de chips ASIC também aumentaram de forma geral. Os fabricantes de chips notaram que, com o poder de computação de chips AI, desempenho e consumo de energia melhorados , para atender a mais aplicações da Yuan AI, a NVIDIA conquistou a primeira vitória do chip da AI, mas a partir de 2018 diante de vários desafios, a vantagem não será mais a vantagem. Os fabricantes de chips disseram que o aplicativo assassino de AI não aparece, ainda é difícil determinar As GPUs NVIDIA são os chips mais adequados para o aprendizado profundo. Existem muitos algoritmos existentes. Não há chips que possam atender às necessidades de todas as aplicações. As GPUs NVIDIA assumem a liderança, principalmente dependendo das vantagens da tecnologia de computação paralela e da arquitetura projetada para AI e desenvolvendo vigorosamente cada uma delas. Software de aprendizagem profunda, bibliotecas e ferramentas para fornecer uma solução de aprendizagem profunda mais completa para acelerar a rede neural profunda e a eficiência de treinamento. A Intel foi anteriormente suprimida pela NVIDIA devido ao desempenho da CPU com desempenho deficiente e, em seguida, expandiu rapidamente pela estratégia de fusão Maior força de AI. Em 2015, comprou a Altera, fabricante de FPGA, por 16,7 bilhões de dólares. Utilizou o poder de computação e a flexibilidade da FPGA para compensar as deficiências da CPU. Em 2016, a Intel adquiriu IA e profundidade. Nervana Systems, um desenvolvedor, comprou outro US $ 15,3 bilhões em Mobile Maker de tecnologia Mobileye em 2017 e o software Intel AI. Os benefícios da integração de tecnologia de hardware desapareceram gradualmente. A nova plataforma Nervana AI da Intel tem vantagens diversificadas, produtos expansíveis Intel Xeon A série fornece recursos de computação altamente escaláveis para cargas de trabalho de AI em constante evolução e um chip dedicado com o nome de código Lake Crest para o treinamento de aprendizado profundo mais intensivo; o Intel Mobileye foi projetado especificamente para aplicativos como o piloto automático seguro ativo; Os FPGA da Intel são aceleradores programáveis para realizar inferências de aprendizado profundo, a tecnologia de visão de baixa potência Intel Movidius permite que a aprendizagem de máquina seja realizada em vários dispositivos finais. O fabricante da FPGA, Xilinx, também consome menos energia que as CPUs Realizar operações de AI mais rápido e, recentemente, obter suporte de mercado para cálculos de redes neurais de aprendizado profundo, incluindo Baidu e Amazon, começaram a usá-los para expandir tarefas de computação que não podem ser alcançadas por GPUs NVIDIA. Os produtos Xilinx FPGA receberam suporte de muitos fabricantes. Também investe no profundo conhecimento do continente, fortalece a compressão profunda, a cadeia de ferramentas do compilador e o aprendizado da máquina de otimização do nível do sistema. Além disso, à medida que a Broadcom se fundiu com a Qualcomm para quebrar o mercado, a Broadcom está otimista em relação à aplicação da tecnologia FPGA e pode se mover para a aquisição da Xilinx. Isso também faz Xilinx, que faz parte da cadeia de mineração ASIC da Bitcore China, mais uma vez se tornou um foco global. Os fabricantes de chips acreditam que o futuro campo de batalha do AI será o assassinato de empresas internacionais, e Xilinth, atualmente sozinho, tem uma grande chance de ser incorporado.
