福布斯关于2018 AI芯片的十个预测

2017年是人工元年,人工智能技术开始走入我们的生活,对于AI粉丝和AI采用者来说,2017是令人振奋的一年。当我们进入2018年的时候,有一点是肯定的:我们刚刚开始这个旅程,今后一年AI会有很大的成功和巨大的失败,2018年全球AI芯片领域会有哪些变化?福布斯深度学习和高性能计算领域分析师Karl Freund做了如下预测。

首先看看2017年AI领域的十大事件:

1、NVIDIA在数据中心实现三位数增长,达到约15亿美元的收入运行率。

2、NVIDIA®(英伟达™)使用NVIDIA®(英伟达™)V100 GPU和用于机器学习的云服务令市场大吃一惊,TensorCores-6X能够以每秒125万亿次的运算速度超越一年前的PASCAL前身。

3、NVIDIA也宣布推出自己的Deep Learning ASIC,将其纳入该公司下一代DrivePX汽车平台。如承诺的那样,公司在第三季度发布了规格为开源技术。

4、AMD推出了其AI GPU和软件Vega Frontier Edition。该公司宣布了几项大规模部署,包括百度的GPU和微软的的Azure EPYC CPU。

5、谷歌宣布自己的AI芯片用于人工智能深度学习培训,Cloud TensorFlow处理单元,每个芯片提供45个TeraOps,以及一个用于其数据中心和云服务的4芯180 TeraOps卡。这一消息引发了人们对ASIC可能对NVIDIA®(英伟达™)的统治地位带来威胁的猜测。

6、微软公司在内部使用Intel INTCAltera FPGA进行机器学习和其他应用程序方面取得了令人印象深刻的成果。这提高了赛灵思在数据中心的预期。

7、Amazon.comAWS宣布了AWS Marketplace Solutions针对其赛灵思应用加速(用于视频,基因组学,分析和机器学习)的F1实例。百度、华为等公司也采用了赛灵思的FPGA用于深度学习。

8、英特尔错失2016年4亿美元收购的Nervana Engine产品发布最佳时间窗,Nervana的业务着眼于基于云的深度学习服务,其主要深度学习框架Neon在主流的深度学习网络例如AlexNet、VGG、GoogLeNet上均性能优异;具备强大的易用性及可扩展性,支持CNN、RNN、LSTM、GRU、BatchNorm等模型。Neon在卷积计算时采用了Winograd算法,在数据载入层面也做了很多优化。Nervana表示,Neon的计算速率是Caffe的两倍。

9、Intel I取消了Knights Hill Xeon Phi芯片,这要么是因为标准至强处理器非常好,要么是因为公司计划将其人工智能转移到Nervana。在我看来,毫无疑问,开发费用的显着节省是最终决定因素。

10、最后,有关AI的ASIC芯片数量急剧增长,其中包括六家中国初创公司,六家美国风险投资公司以及其他几家大公司包括高通、华为和东芝。

2018年AI芯片十大预测

作者用现高,中,低概率来说明预测。

1、谷歌将公布其TPU在谷歌GOOGL计算云中的可用性,以及新的API和工具服务,以更好地与微软的和亚马逊的机器学习即服务竞争。 (高概率)

2、英特尔终于会推出Nervana引擎,可能在第二季度或者第三季度。在KNH取消之后,公司就不能再等待了,然而,我怀疑英特尔会利用芯片的裸片结构,因为它想要销售尽可能多的至强芯片 。 (高概率)

3、NVIDIA将预先发布跟随Volta的芯片。既然沃尔是如此的新颖,并且仍然保持领先的地位,那么会在十一月SC'18会议上不是在三月份的GTC会议上公布。 (中概率)

4、Xilinx将赢得至少一个AI推理的高端客户,尽管我不认为这将是微软。 (高概率)

5、虽然2017年是人工智能在数据中心昂首阔步的一年,但2018年人工智能在物联网和其他边缘应用将处于领先地位,这对于NVIDIA 来说至关重要,因为它需要在边缘保持领先的地位。 (中概率)

6、虽然戴尔,HPE和联想都提出了新的基础设施来支持人工智能,但在企业中采用人工智能将持续滞后,直到2019年或更晚。 (高概率)

7、有人会购买至少一个ASIC初创公司,如Wave Computing,Cerebras或Groq。收购价格更高的可能是戴尔或惠普,因为系统业务模式更为深入。(中概率)

8、NVIDIA将为机器学习带来全面的ASIC产品(不仅仅是开源的DLA逻辑)。 2018年,不过我认为这个概率很低,因为我不认为NVIDIA将会在2019年之前受到像谷歌这样的ASIC TPU的威胁。(低概率)

9、2018年底,至少有一家大型中国云供应商(百度,腾讯或阿里巴巴)将收购众多中国ASIC初创厂商之一。(中概率)

10、虽然AMD的EPYC CPU在数据中心获得巨大的推动力,但公司难以在AIGPU中建立有意义的(两位数增长)市场份额。该公司的高端Vega GPU仍然比NVIDIA的Volta落后一代,建立一个生态系统需要时间。 AMD会非常专注于2018年将APU推向市场。(高概率)

本文译自福布斯文章,网址: https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2018/01/05/ten-predictions-for...