ड्राइंग प्रोसेसर Nvdia के 1th तिमाही में डेटा सेंटर कारोबार की वृद्धि पिछले कुछ वर्षों में स्पष्ट रूप से धीमा है । चाहे nvidia आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एअर इंडिया) के क्षेत्र में अपनी स्थिति बनाए रख सकते हैं, ऐसे गूगल TensorFlow प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) के रूप में कस्टम चिप्स के उद्भव में है Nvidia प्रभुत्व में गहराई से प्रशिक्षण सीखने की धमकी दी । चाहे इंटेल, अल्ट्रा माइक्रो (AMD) और सभी क्षेत्र में नए उद्यमों आगे निकल सकते है Nvidia में तल्लीन करने लायक है । Fubis (फोर्ब्स) के मुताबिक, बाजार अनुसंधान संस्थान मु॰ इनसाइट्स & रणनीतिकारों के साथ साथ एक अध्ययन में कहा गया है कि कार्ल Freund ने हाल ही में प्रकाशित किया है, जो कि एअर इंडिया में है Nvidia आश्चर्यजनक वृद्धि के कारण बहुत ध्यान दिया, और कई संभावित विरोधियों को ले आया, इन कंपनियों में से कई का दावा है कि चिप्स विकसित किया है कि 10 बार Nvidia से अधिक तेजी से कर रहे है और कम बिजली की खपत है । हाइपर-माइक्रो GPU के अलावा, सभी कंपनियों का मानना है कि चिप तंत्रिका नेटवर्क से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया एक व्यवहार्य मार्ग है । इंटेल इंटेल २०१६ में Nervana अधिग्रहीत करने के लिए अपने त्वरक पोर्टफोलियो का निर्माण । मूल Nervana इंजन २०१७ में जारी किया गया है चाहिए, और अभी तक वहां कोई खबर नहीं किया गया है । Nervana वोल्टा Tensorcores के बाद अपने मूल डिजाइन को समायोजित करने का फैसला कर सकते हैं, जो 6 बार पास्कल से अधिक कुशल है, समुदाय चौंका दिया है । Freund है कि Nervana चिप्स का पहला बैच उत्पादन देर से २०१८ में प्रकाशित किया जा सकता है । इसके बाद के संस्करण चर्चा के बारे में है प्रशिक्षण गहरी तंत्रिका नेटवर्क (DNN), जो है जहां Nvidia एअर इंडिया में महान सफलता बना दिया है । हालांकि, इंटेल का कहना है कि एक Xeon डेटासेंटर प्रोसेसर के साथ एक अच्छा सॉफ्टवेयर डिजाइन बाँधना द्वारा, आप अनुमान प्रयास में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं । कंपनी का दावा है कि वह तरजीही प्रोसेसिंग मार्केट के मुकाबले ८०% फीसदी ज्यादा है । google TPU और अंय आंतरिक ASIC google के पास एअर इंडिया के लिए दो प्रकार के ASIC उपलब्ध हैं: एक अनुमान के लिए और अंय प्रशिक्षण के लिए । गूगल ने TPU को बाजार के लिए एक त्वरक बना दिया है । लेकिन वास्तव में, यह 4 समान ASIC, 45TOPS के बारे में प्रत्येक की पेशकश से बना है । इसके विपरीत, NVIDIA वोल्टा प्रत्येक चिप 125TOPS तक उद्धार । समय के साथ, गूगल अपने में घर GPU TPU के लिए काम के सबसे स्थानांतरित कर सकते हैं । माइक्रो-हालांकि उनके सॉफ्टवेयर स्टैक और nvidia मशीन प्रशिक्षण कार्यभार सीखने के लिए हाथापाई की तैयारी में अल्ट्रा माइक्रो, लेकिन इसके पीछे nvidia वोल्टा एक पीढ़ी से चोटी के प्रदर्शन में मौजूदा वेगा चिप । फिलहाल कंपनी के पास दुनिया में 10 नए उद्यम हैं जो मशीन लर्निंग के लिए प्रतिस्पर्धा करने की योजना बना रहे हैं, जिनमें से कुछ चिप्स लॉन्च करने के लिए तैयार हैं । मुख्य भूमि में कैम्ब्रियन को अच्छी तरह से वित्त पोषित और मुख्य भूमि सरकार द्वारा समर्थित लगता है । कैम्ब्रियन तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने के बजाय तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण पर ध्यान केंद्रित है । सिलिकन वैली कंपनी वेव कंप्यूटिंग एक चिप है कि एक प्रशिक्षण मॉडल का निर्माण कर सकते है शुरू की है । वेव Dataflow वास्तुकला नामक एक उपंयास डिजाइन का उपयोग करता है, जो माना जाता पारंपरिक त्वरक में अड़चनों समाप्त । है वेव डाटा स्ट्रीम प्रोसेसर ट्रेन और तंत्रिका नेटवर्क सीपीयू का उपयोग कर के बिना सीधे प्रक्रिया कर सकते हैं । गूगल TPU के विपरीत, वेव माइक्रोसॉफ्ट CNTK, अमेज़न Mxnet और TensorFlow सॉफ्टवेयर की गहराई में सीखने का समर्थन करता है । अंय प्रसिद्ध कंपनियों जैसे Cerebras, Graphcore और GROQ के रूप में अभी भी चुपके मोड में हैं, लेकिन एक कस्टम एअर इंडिया त्वरक बनाने के लिए बहुत सारा पैसा उठाया है, लेकिन यह २०१९ तक शुरू नहीं किया जाना चाहिए । Freund है कि Nvidia सबसे बड़ा खतरा गूगल TPU हो सकता है । गूगल खरीदने के लिए और कई GPU का उपयोग करने के लिए एक कार्यभार है कि TPU के लिए उपयुक्त नहीं है संभाल जारी रख सकते हैं, जैसे भाषा प्रसंस्करण के लिए एक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क । लहर कंपनियों है कि ऐ विकास और तैनाती के लिए सार्वजनिक बादल का उपयोग नहीं करना चाहते के लिए एक अच्छा विकल्प है, और अपने GPU के बुनियादी ढांचे की स्थापना नहीं करना चाहती । अंत में, यदि इंटेल Nervana उधार लेने के लिए बाजार में प्रवेश कर सकते है और इसके पूर्ण समर्थन में निवेश करने को तैयार है, तो Nervana २०१९ में एक खतरा पैदा कर सकता है । लेकिन Nervana की जरूरत है और एक ठोस रोडमैप 1 व्यवहार्य पारिस्थितिकी प्रणालियों को विकसित करने के लिए समय से कम 3 साल । 1 कारकों पर विचार करने के लिए कर रहे है कि, nvidia के विकास के साथ 7 नैनो, nvidia ऐ सुविधा के लिए एक महत्वपूर्ण चिप क्षेत्र जोड़ने के लिए सक्षम हो जाएगा । नतीजतन, एअर इंडिया पर ध्यान केंद्रित करने वाले चिप्स का प्रतिशत बढ़ सकता है, जिससे यह हिस्सा वास्तव में एक ASIC हो जाता है जो ग्राफ़िक्स को भी प्रदर्शित कर सकता है । Freund नहीं लगता है कि Nvidia 1 GPU कंपनियों है, लेकिन असीमित विकास आकांक्षाओं के साथ 1 मंच कंपनियों । कोई अंय कंपनियों है कि है Nvidia गहराई और एअर इंडिया हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर में विशेषज्ञता की चौड़ाई है । Nvidia एक बेहतर एअर इंडिया चिप डिजाइन अगर यह एक माइक्रो, इंटेल या ASIC से खतरा की उंमीद कर सकते हैं । Nvidia डीप लर्निंग त्वरक (DLA) के माध्यम से यह किया है । यदि GPU समझौता किया है, nvidia भी अगले कदम के लिए बारी कर सकते हैं । एक ही समय में, यह एअर इंडिया प्रशिक्षण चिप्स में एक स्पष्ट विकास और बाजार की स्थिति अग्रणी है । अधिमानी प्रसंस्करण के संदर्भ में, Nvidia ऐसे स्वयं ड्राइविंग के रूप में आवेदन के लिए डेटा केंद्र वर्कलोड और दृश्य मार्गदर्शन प्रणालियों पर केंद्रित है ।
