当今群雄逐鹿的AI芯片行业,终将是头部玩家的天下

企业新闻 | 2021-02-05

首页_CUDA加速包括谷歌的Tensorflow、Facebook的咖啡馆、亚马逊的MXNet等。除了骑马扬尘的英伟达之外,其他老筹码巨头都没有闲着。

特别是英特尔通过销售、销售、销售,拼命填满了头部玩家的位置。微软最近在Build会议上公布了基于英特尔FPGA的AI方案,英特尔的FPGA业务通过收购Altera获得。此外,我们还可以看到谷歌等互联网企业也闯入前五名。

当然,多亏了上面提到的TPU,谷歌不需要销售芯片,但谷歌通过云服务接受TPU调用服务。谷歌已经开放Tensorflow软件平台很久了。因此,Tensorflow沦为最主流的机器学习软件平台,并已推出行业软件平台标准。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)Tensorflow最好的计算环境肯定是谷歌自己的云服务。

由于软件、硬件(或云)环境的阻断,谷歌成为AI芯片领域的霸主。目前业界争论的焦点是AI芯片的处理器体系结构哪个最差,前面提到的GPU、FPGA、DSP、ASIC,甚至还有更先进的脑神经形态芯片。现在可以指出GPU有优势,但其他几个处理器体系结构也有优势。

英特尔是一家不超过任何处理器体系结构的多方面农户。谷歌对TPU(只是ASIC)的大量投入大大提高了硬件性能,目前对GPU的影响不仅是因为专用体系结构提供的效率优势,还可能是因为从业务模式方面获得的成本优势。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视)、成功)半导体行业的广泛看法是,一旦AI的算法比较稳定,ASIC认同感就是最主流的芯片形式。一想到矿芯片的进化过程,这个观点就很有说服力。

在云上,互联网巨头已经成为事实上的生态主导者很久了。云计算本来就是巨头的战场,所以现在所有的开源AI框架也是这些巨头发布的。在这种生态已经被烧结的环境下,留给创业公司的空间实际上已经消失很久了。

所以地平线上的余凯在过去几年里回应了《商业技术评论》。云市场由于巨头的禁止,创业公司没有机会。

终端市场群雄分离主义,只剩下机会了。如上所述,Inference目前主要在云上完成。这是因为当前终端基本上不合适的处理设备可以执行适当的功能。

所以我们发现很多AI功能必须连接到网络才能使用,这极大地允许AI在场景中使用。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视电视剧),)因此,将Inference放置在终端上,使部分功能能够在本地完成,推出了很多芯片企业关注的领域。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视连续剧)、成功)华为的麒麟970是将AI处理设备首次引入终端产品的芯片,该芯片的AI核心是IP(知识产权),由AI芯片创业公司寒武纪获得。

该芯片的引进有助于华为手机在终端完成高效的面部检测、美化照片色彩等特定AI应用。此后,苹果宣布三星在处理器中引入适当的AI处理装置,提高了手机终端的AI应用能力。

终端还没有统一天下的事实标准,所以芯片制造商可以说八仙过海,各显神通。在手机处理器上开发AI协处理器是目前比较可靠的方式,寒武纪Cambricon-1A部署转入长颈鹿970就是一个很好的例子。

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华为手机的巨大销售使寒武纪很快沦为AI芯片独角兽。另一家创业公司深刻认识到三星的投资,其AI芯片IP已经构建在三星最近的处理器Exynos 9810上。

但是,只有少数AI芯片制造商能够获得手机大型工厂的关注,更好的AI芯片制造商需要找到更能应用于场景的东西,使自己的芯片闪烁。一些传统AI服务企业更亚博电竞容易想到横向扩展自己的服务。例如,自然语音处理企业云智成从自己传统的语音业务到达,开发出自己的芯片、UNION语音AI芯片,用作物联网IOT设备,这一点很容易让人想起。

与语音市场相比,安全被认为是AI芯片堆积的大产业。如果能再次使用自己的芯片,那就是好场面,也是好事业。云天丽飞、海康威市、广西技术等企业也在大力开发安全领域的AI嵌入式芯片,已经完成商业化部署。

终端与云相比,AI芯片创业公司留下了更广阔的市场。但同时,由于应用环境千差万别,没有适当的行业标准,各企业各自开战,无法形成统一的规模化市场。

投入大芯片产业是个好故事,但不一定是个好买卖。哪些AI芯片企业没有机会?AI芯片的出现,源于新的计算市场需求,传统的计算体系结构很难满足AI计算的拒绝,因此新芯片成为几年前与图形市场非常相似的行业热门热点。多次PC没有3D处理能力,CPU完全获得了所有功能,但随着对3D处理市场需求的减少,具有3D加速功能的图形处理器更加引人注目。因此,很多图形处理器企业如雨后春笋般出现。

3D图形卡上市初期市场的游戏玩家最终只有Nvidia(现在的AI芯片巨头)作为独立国家的3D图形处理器供应商生存下来。ATI被AMD收购,仍在深耕3D图形市场,展开Nvidia正面登陆作战,但多年的亏损也依然留下了这一千年老二。英特尔早早退场,退出独立国家图形产品线,但掌握了中央处理器,表明核心仍然以配置的方式进行Nvidia和AMD曲线登陆作战。

(威廉莎士比亚,《Northern Exposure》(美国电影电视剧))Nvidia成功的原因如下。第一,在性能上,总是在第一阶段,第一代结束后,Nvidia仍然是最先进的设备图形技术的代名词。当然,只有性能是过分的。

当时世界上有很多性能相似的产品。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、性能名言)当时,Nvidia(世卫组织)正在做一件非常平常的事情。也就是说,发行专用螺丝刀——雷管,定期改编,使其与最近的游戏大兼容。

这在当时显卡标准陷入恐慌,游戏兼容性混乱的情况下,胜势奠定了领先地位。(威廉莎士比亚、温斯顿、游戏名言)()(另一方面,Nvidia(世卫组织)亲吻了仅次于当时软件平台微软的3D图形API模块3354driect3D。在此之前,每个显卡都有自己的3D API模块,标准非常不统一,让开发者头疼。

Driect 3D经常结束这一局面,因此有人反对DirectX。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、DIRECTX Nvidia和ATI仍然与微软合作,推动DriectX和显卡的下一代升级,从而坚定了PC显卡的领先地位。筹码是赢家通吃的市场。

由于研发费用高,只有市场第一才能形成规模优势,转化为成本优势,最终赶走了其他玩家。无论是传统GPU行业还是CPU行业,都不存在同样的情况。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),成功)然后再看一下AI芯片市场,AI云市场。

只是更像是图形市场的末期,主导的硬件和软件生态系统已经组成。巨头控制了整个硬件和软件及服务市场。

如果AI技术在理论层面没有新的突破,仍然以深度自学为基础,开始递归升级,这种局面是不容易超越的。在终端市场,与图形市场发展初期更相似,没有统一的API模块,没有统一的基准、成熟期的应用程序适用于场景。(威廉莎士比亚、温斯顿、图形、图形、图形、图形、图形)因此,终端市场对AI芯片创业公司来说有些斗争,但这也是一场艰难的斗争,需要核心性能、处理速度、电力控制和最多的手里的杀手。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)第二,赌博台的标准,站到维纳旁边,慢慢占领市场。每个人都想成为标准制定者,但往往只有坚持别人的标准,甚至竞争对手的标准,才能掌握市场。(标准)。 三是芯片产业是资金密集型产业,无论是研发还是后期生产,都拒绝投入高资金。

如果产品不能规模化,就不能消化前期的高额支出,将企业拖入亏损的泥潭。以PC行业CPU和图形领域的千年老二AMD为例,跪了几年,有时会变得越来越激烈,短期破裂,但其财富却不忍心看,收益少,往往以赤字增加为荣,几乎不盈利。(威廉莎士比亚,温斯顿,财富)(William Winstall,Winstors,Windows)第三,样子不存在。

(这是台湾的卫星。已经没有市场不存在的感觉了。)移动芯片领域也没有类似的情况。痛苦和联发科完全垄断了整个市场。

苹果、华为、三星结合自己的终端优势,提升了自己的芯片业务。其他纯芯片玩家已经基本上清场了。另外,与图形处理器市场的发展非常相似的过程,从百家争鸣到寡头垄断。在AI芯片领域也会出现这种情况。

头部玩家不会吃完所有市场,第三名以外的玩家即使能活下来,也只能喝汤。天下属于国王,但最精彩的故事总有一天是天下大乱秦始皇统一中原,奠定了中国君主专制帝国的统治者基础,但吸引人的终究是以前的弟子百家。威廉莎士比亚,哈姆雷特)在那个思想激昂的时代,各种思潮不断涌现,为后人带来了无限的精神财富。

在微软的统治者PC操作系统之前,有很多最好的操作系统,包括OS/2、VMS、BeOS、Netware等。这些系统虽然在商业上结束了,但却给整个行业留下了宝贵的财富。系统不仅有一种构建方法,还有更好的可能性。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)AI芯片创业者们指出不现实的方式,探索行业的各种可能性。

最终,大部分尝试都会结束,但这样的结局会沦为推动整个产业发展的动力。技术慢将转化为实际应用,推动社会发展。几年后,当人们总结AI产业的发展时,最精彩的故事可能会再次发生在这个群雄崛起的时代。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特)著作权文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。

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