ตามรายงานจากสื่อต่างประเทศ Huawei ได้จัดทำแผน Da Vinci Plan ซึ่งเรียกว่า 'D Plan' โดยผู้บริหารหัวเว่ยผู้รับผิดชอบรองประธานของ Huawei บริษัท หัวเว่ยของ บริษัท ออกแบบ Hai Si ประธาน Xu Zhijun
โดยมีสาระสำคัญดังนี้ขั้นแรกให้แนะนำ AI ในผลิตภัณฑ์และบริการของ Huawei ทั้งหมดซึ่งรวมถึงสถานีฐานโทรคมนาคมศูนย์ข้อมูลระบบคลาวด์โทรศัพท์สมาร์ทกล้องเฝ้าระวัง ฯลฯ ประการที่สองพัฒนาชิพ AI ใหม่สำหรับศูนย์ข้อมูล แอปพลิเคชันเช่นการรับรู้สามารถใช้ในระบบคลาวด์ได้
การคาดการณ์ของข้อมูลเกี่ยวกับแผนคือข้อแรกชิป AI ของ Huawei อาจเป็นภัยคุกคามต่อ Nvidia ประการที่สองแผนผังระบบ AI Cloud ของ Huawei อาจทำให้ความกังวลของรัฐบาลสหรัฐฯมีมากขึ้น
เค้าโครง AI Huawei AI
รูปแบบ AI ของหัวเว่ยในความเป็นจริงไม่มีอะไรใหม่
เครือข่ายเหลยเฟิงได้รับรายงานหัวเว่ยอุปกรณ์หัวเว่ย DigiX2018 ·พันธมิตรระดับโลกและการประชุมนักพัฒนาที่จัดขึ้นวันที่ 22 มิถุนายนซีอีโอ Yu Chengdong ธุรกิจผู้บริโภคของหัวเว่ยที่กำหนดไว้เป็นกลยุทธ์ใหม่ของธุรกิจของผู้บริโภคของหัวเว่ย: ภูมิปัญญาของฉากที่ทั้งกลยุทธ์ระบบนิเวศสด
Yu Chengdong เน้นว่าหัวเว่ยในการสร้างฉากที่ทั้งภูมิปัญญาของระบบนิเวศของชีวิตคือระบบนิเวศเปิด. สำหรับระบบนิเวศทั้งหมดหัวเว่ยจะให้เป็นเวทีเปิด HiAI ปัญญาประดิษฐ์หลักสิ้นสุดสามระดับของเทคโนโลยีคลาวด์เปิดช่วยให้พันธมิตรทั่วโลก
ในด้านชิปหัวเว่ยจะสร้างประสบการณ์การดำเนินงานที่ราบรื่นแพลตฟอร์มเครื่องมือเสียงและวิดีโอเกมที่ปรึกษาการคำนวณโดย HiAI มือถือที่ด้านขั้วหัวเว่ยที่จะสร้างบริการการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบและการประยุกต์ใช้ในฉากที่ทั้งจากภูมิปัญญาของฮาร์ดแวร์แพลตฟอร์ม HiAI, AR / VR และอุปกรณ์อื่น ๆ มันมีชุดของการตรวจจับที่ชาญฉลาดและความสามารถในการโต้ตอบผ่านทางบริการโทรศัพท์มือถือของหัวเว่ย (HMS) AppGallery และเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคแต่ละคนในด้านคลาวด์
กันยายน 2017 หัวเว่ยเปิดตัวครั้งแรกของโลกชิปโทรศัพท์มือถือของยูนิคอร์น AI 970 เพิ่มหน่วยประมวลผลเครือข่าย NPU ประสาท (เทคโนโลยีจาก Cambrian) เมื่อเทียบกับซีพียูคอมพิวเตอร์ความเร็วเพิ่มขึ้น 25 เท่าเพิ่มขึ้น 50 เท่าประสิทธิภาพการใช้พลังงาน หัวเว่ย Mate 10 และ Mate 10 Pro และสง่าราศี V10 มีการติดตั้ง Kirin 970 ชิป
ปัจจุบันหัวเว่ยยังคงใช้ชิป Nvidia GPU เพื่อเพิ่มฟังก์ชันการทำงานไปยังเซิร์ฟเวอร์ AI
กลุ่ม 'Core' ของจีนเข้าสู่ชิป AI AI
สถานการณ์การแข่งขันภายในประเทศกำลังทวีความรุนแรงมากขึ้นในปีนี้ Baidu และ Cambrian ได้เข้าร่วมชิป AI ของ Cloud
ในเดือนพฤษภาคมปีนี้ Cambrian ได้เปิดตัวสมาร์ทชิพเมฆตัวแรกของ Cambricon MLU100
เป็นที่เข้าใจกันว่า MLU100 ใช้สถาปัตยกรรม MLUv01 และกระบวนการ TSMC 16nm ของ Cambrian รุ่นล่าสุดสามารถทำงานในโหมดสมดุล (ความถี่ 1GHz) และโหมดประสิทธิภาพสูง (ความถี่ 1.3GHz) ความเร็วในการคำนวณตามทฤษฎีในโหมดสมดุลเท่ากับ 128 ต่อวินาที ยอดการใช้งานของ Trillions ในจุดคงที่ความเร็วในการคำนวณตามทฤษฎีในโหมดสมรรถนะสูงทำได้ถึง 166.4 ล้านล้านจุดต่อวินาที แต่การใช้พลังงานระดับทั่วไปคือ 80 วัตต์และการใช้พลังงานสูงสุดไม่เกิน 110 วัตต์
4 กรกฎาคม 2018 AI Baidu ประชุมนักพัฒนา, ซีอีโอและประธาน Robin Li, Baidu Baidu เปิดตัวการพัฒนาตนเอง AI ชิป 'Kunlun' ซึ่งรวมถึงการฝึกอบรมและชิปเหตุผล Kunlun 818-300 818-100
Baidu อ้างว่านี้เป็นคนแรกของจีนเต็มรูปแบบชิปเมฆไอเพื่อให้ห่างไกลของอุตสาหกรรมการศึกษาการออกแบบไฟฟ้าสูงสุดของชิป AI จากจุดพารามิเตอร์ในมุมมองของ 'Kunlun' ใช้ซัมซุงกระบวนการ 14nm มีประสิทธิภาพ 260Tops 512 GB / s แบนด์วิดธ์หน่วยความจำมีอำนาจเหนือ 100 วัตต์ประกอบด้วยนับหมื่นของแกนขนาดเล็ก
โครงสร้างตลาดชิปเมฆ AI
และในตลาดชิป GPU ในปัจจุบันส่วนแบ่งการตลาดของ Nvidia สูงที่สุดเท่าที่ 70% เป็นชิปอำนาจที่สมควรจะได้
ในปี 2016 NVIDIA ลงทุนพันล้านดอลลาร์ใช้วิศวกรนับพันและเปิดตัว GPU Pascal ตัวแรกที่เหมาะสำหรับการเรียนรู้ลึก ๆ ในปี 2017 ได้เปิดตัวสถาปัตยกรรม GPU ใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า Pascal ห้าเท่า ตัวเร่งเหตุผล TensorRT 3 ยังปรากฏขึ้นในเวลาเดียวกัน TensorRT เป็นตัวเร่งเหตุผลที่ตั้งโปรแกรมได้สามารถเร่งการสร้างโครงสร้างเครือข่ายที่มีอยู่และในอนาคตได้
Lei Feng.com ได้ทำการวิเคราะห์รายละเอียดของโครงสร้างตลาดชิพ AI (ดู: อุตสาหกรรมชิป AI ในปัจจุบันซึ่งจะเป็นโลกของผู้เล่นหลัก) ในปัจจุบันชิป AI ระบบคลาวด์ได้รับการควบคุมโดย บริษัท ยักษ์ใหญ่แบบดั้งเดิมไม่ว่าจะเป็นฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ .
ด้านล่างแผนที่นี้ถูกตีพิมพ์โดยชิปเข็มทิศข่าวกรอง AI รายการทั่วโลกเพราะชิป AI ในขณะนี้น้อยมากในการประยุกต์ใช้ปลายหัวของรายการการจัดอันดับสามารถใกล้เคียงกับโครงสร้างของตลาดในปัจจุบันถือว่าเป็นชิปเมฆ AI
เราจะเห็นว่าชิป Nvidia ยักษ์ (Nvidia) ได้ครอบครองมั่นชิป AI ด้านบนเนื่องจากแพลตฟอร์มการพัฒนาความนิยม CUDA ที่ NVIDIA GPU ในปัจจุบันคือวัตถุประสงค์ทั่วไปแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ AI ใช้กันอย่างแพร่หลาย
นอกจากนี้เพื่อความแข็งแรงของชิปการพัฒนาตนเองขององค์กร (โลกไม่กี่) ถ้าคุณต้องทำงาน AI ที่เกี่ยวข้องกับการที่เราจะต้องใช้ชิป Nvidia. Nvidia ชิปประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในขณะนี้ทั้งหมด AI ห้องสมุดซอฟแวร์สนับสนุนการใช้เร่ง CUDA รวมทั้งของ Google Tensorflow ของ Facebook Caffe, Amazon MXNet และอื่น ๆ
ตอนนี้โฟกัสของการอภิปรายเป็น AI ชิปสถาปัตยกรรมหน่วยประมวลผลอุตสาหกรรมในสิ่งที่ดีที่สุดมี GPU, FPGA, DSP และ ASIC และมากยิ่งขึ้นรูปแบบที่ทันสมัยของชิปสมอง. ตอนนี้ GPU ในตำแหน่งที่โดดเด่น แต่อีกหลายคน สถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์ยังมีข้อดีของตัวเอง
อินเทลเป็นเดิมพันหลายไม่ควรพลาดใด ๆ ของสถาปัตยกรรมหน่วยประมวลผล. Google ใน TPU (ที่จริงชนิดของ ASIC ก) ได้นำการลงทุนขนาดใหญ่ในแง่ของประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมากในขณะนี้ดูเหมือนว่าผลกระทบของ GPU จะเป็นที่ใหญ่ที่สุด เหตุผลที่ไม่ได้เพียงเพราะของสถาปัตยกรรมโดยเฉพาะมีข้อดีที่มีประสิทธิภาพเช่นเดียวกับรูปแบบธุรกิจที่ได้เปรียบด้านต้นทุน
ในเมฆยักษ์ระหว่างประเทศได้กลายเป็นผู้นำโดยพฤตินัยของระบบนิเวศเพราะคอมพิวเตอร์เมฆได้เสมอสนามรบยักษ์และตอนนี้แหล่งที่มาทั้งหมดที่เปิดกรอบ AI ของยักษ์ใหญ่เหล่านี้จะยังปล่อย. เช่นในสภาพแวดล้อมระบบนิเวศได้รับการรักษาเพื่อให้หัวเว่ย ส่วนแบ่งของระบบคลาวด์ชิป AI ในประเทศต้องการที่จะก้าวไปบนห้าหรือแม้กระทั่งท้าทาย Nvidia, ไม่ง่าย