ورغم ان سوق السيارات لا يزال محدود الحجم في السنوات القليلة القادمة ، فان فرويند لا يشك في انه سيؤدي في نهاية المطاف إلى نمو كبير. منظمه العفو العامة رقاقه العدو خاتم ، والشركات الجديدة والقديمة تؤدي

الرسم المعالج وقد تباطا نمو الاعمال مركز البيانات في الربع الحادي عشر من Nvdia بشكل ملحوظ علي مدي السنوات القليلة الماضية. ما إذا كان يمكن الحفاظ علي نفيديا موقفها في مجال الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ، وظهور رقائق مخصصه مثل جوجل TensorFlow معالجه وحده (TPU) يهدد الهيمنة نفيديا في التدريب التعلم المتعمق. ما إذا كان انتل ، الترا مايكرو (إيه ام دي) وجميع المشاريع الجديدة في الميدان يمكن ان تتفوق علي نفيديا يستحق delving. وفقا ل Fubis (فوربس) ، ومعهد أبحاث السوق مور رؤى والمحلل Strateg كارل فرويند نشرت في الاونه الاخيره دراسة ، وقال نفيديا النمو المذهل في الذكاء الاصطناعي تسبب الكثير من الاهتمام ، وجلبت العديد من المعارضين المحتملين ، العديد من هذه الشركات تدعي انها قد وضعت رقائق التي هي 10 مرات أسرع من نفيديا وانخفاض استهلاك الطاقة. بالاضافه إلى فرط الجرافيك الصغيرة ، وجميع الشركات تعتقد ان رقاقه مصممه للتعامل مع الشبكات العصبية هو الطريق السليم. حصلت انتل انتل Nervana في 2016 لبناء محفظتها مسرع. وينبغي ان يكون المحرك Nervana الأصلي صدر في 2017 ، وحتى الآن لم يكن هناك اي اخبار. Nervana قد تقرر تعديل تصميمها الأصلي بعد Tensorcores قواتا ، الذي هو 6 مرات أكثر كفاءه من باسكال ، صدمت المجتمع. [فرويند] ان الدفعة اولي إنتاج من Nervana رقائق يمكن كنت نشرت في المتاخره 2018. المناقشة أعلاه حول تدريب الشبكة العصبية العميقة (DNN) ، وهو المكان الذي حققت نفيديا نجاحا كبيرا في الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، تقول انتل انه من خلال الاقران تصميم البرمجيات جيده مع Xeon Datacenter المعالج ، يمكنك تحقيق الأداء المتميز في الجهد الاستدلال. وتدعي الشركة ان لديها أكثر من 80 في المائة من سوق تجهيز inferential. جوجل TPU وغيرها من الداخلية ASIC غوغل نوعين من ASIC المتاحة للذكاء الاصطناعي: واحد للاستدلال والاخر للتدريب. حققت Google TPU مسرعا للسوق. ولكن في الواقع ، وهي مصنوعة من 4 ASIC متطابقة ، وكلها تقدم حوالي 45 قمم. علي النقيض من ذلك ، نفيديا قواتا كل رقاقه يسلم ما يصل إلى 125 قمم. مع مرور الوقت ، قد تحولت جوجل معظم العمل في المنزل الجرافيك ل TPU. مايكرو--علي الرغم من الصغيرة جدا في اعداد البرمجيات المكدس والتدافع نفيديا لحجم العمل التعلم الألى ، ولكن الحالية فيغا رقاقه في ذروه الأداء من نفيديا قواتا جيل وراء. الشركة حاليا 10 المشاريع الجديدة في العالم التي تخطط للتنافس علي التعلم الألى ، وبعضها علي استعداد لإطلاق رقائق. ويبدو ان الCambrian في البر الرئيسي مموله تمويلا جيدا وتدعمها حكومة البر الرئيسي. ويركز Cambrian علي التعامل مع الشبكات العصبية بدلا من بناء الشبكات العصبية. وقد أطلقت شركه السيليكون وادي الحوسبة موجه رقاقه التي يمكن ان تبني نموذج التدريب. موجه يستخدم تصميم جديد يسمي Dataflow العمارة ، والتي يفترض ان يزيل الاختناقات في accelerators التقليدية. ويمكن للموجه دفق البيانات المعالج تدريب ومعالجه الشبكة العصبية مباشره دون استخدام وحده المعالجة المركزية. علي عكس جوجل TPU ، موجه يدعم التعلم المتعمق من مايكروسوفت CNTK ، Mxnet الأمازون والبرمجيات TensorFlow. الشركات الأخرى المعروفة مثل Cerebras ، Graphcore و GROQ لا تزال في وضع التخفي ، ولكنها أثارت الكثير من المال لبناء مخصص الذكاء الاصطناعي مسرع ، ولكن لا ينبغي ان يطلق حتى 2019. فرويند ان التهديد الأكبر نفيديا يمكن ان يكون جوجل TPU. جوجل قد تستمر في شراء واستخدام العديد من الجرافيك للتعامل مع عبء العمل الذي لا يصلح ل TPU ، مثل شبكه recursive العصبية لمعالجه اللغة. الموجه هو خيار جيد للشركات التي لا تريد استخدام الغيمة العامة للذكاء الاصطناعي التنمية والنشر ، ولا نريد لأقامه البنية التحتية الخاصة بهم الجرافيك. وأخيرا ، إذا انتل يمكن ان تقترض Nervana لدخول السوق وعلي استعداد للاستثمار في دعمها الكامل ، ثم Nervana يمكن ان تشكل تهديدا في 2019. ولكن Nervana يحتاج ما لا يقل عن 3 سنوات من الزمن ، وخارطة الطريق الصلبة لتطوير النظم الايكولوجيه قابله للحياة 1. 1 العوامل التي ينبغي النظر فيها هي انه ، مع تطوير التكنولوجيا النانو 7 نفيديا ، نفيديا ستكون قادره علي أضافه منطقه رقاقه هامه لميزه الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك ، فان النسبة المئوية لرقائق التي تركز علي الذكاء الاصطناعي قد تزيد ، بحيث يصبح هذا الجزء فعليا ASIC التي يمكن أيضا عرض الرسومات. فرويند لا اعتقد نفيديا هو 1 الجرافيك الشركات ، ولكن 1 منصة الشركات مع طموحات النمو غير محدود. لا توجد شركات أخرى لديها عمق نفيديا واتساع الخبرة في الذكاء الاصطناعي الاجهزه والبرمجيات. نفيديا يمكن تصميم أفضل الذكاء الاصطناعي رقاقه إذا كان يتوقع تهديدا من الصغرى ، وانتل أو ASIC. وقد فعلت هذا نفيديا من خلال مسرع التعلم العميق (عجزه). إذا تم اختراق الجرافيك ، نفيديا يمكن أيضا ان تتحول إلى الخطوة التالية. وفي الوقت نفسه ، فان لها نموا واضحا ومركزا قياديا في السوق في الذكاء الاصطناعي رقائق التدريب. من حيث معالجه inferential ، نفيديا يركز علي عبء العمل مركز البيانات ونظم التوجيه البصري للتطبيقات مثل القيادة الذاتية.