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后摩爾定律時代扛旗者誰?淺談芯片市場算力之爭

作者: 時間:2018-08-23 來源:網絡 收藏
編者按:困局之中破局是唯一的出路,AI芯片可能就是那個突破口。作為計算芯片的一種,它正在對傳統(tǒng)計算芯片發(fā)出挑戰(zhàn)。

  “中興被禁”事件,給國內市場的第一喝棒指向制造。這是我國的短板,也是智能產業(yè)最重要的“剛需”。從2008年開始,連續(xù)十年都是我國第一大宗進口商品,占據(jù)了國際需求市場的50%,2017年的進口數(shù)量為3770億塊,花費金額為2601億美元。這些被搭載在了智能手機、電視、電腦等多種硬件中,而這些產品的生產量均占全球總量的半數(shù)以上,其中電腦更高達95%。

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/201808/391000.htm

后摩爾定律時代扛旗者誰?淺談芯片市場算力之爭

  對于傳統(tǒng)芯片而言,接下來需要奮起直追,而另一方面,AI芯片的迅速爆發(fā)也給中國芯片產業(yè)帶來了久違的起跑線驕傲。據(jù)市場研究公司Compass Intelligence發(fā)布的上半年研究報告顯示,在全球前24名的AI芯片企業(yè)排名表中,英偉達(Nvidia)、英特爾(Intel)以及IBM(NPU)分別位列前三名,中國公司占據(jù)了七個席位,最高名次是排行第12的華為。

  困局之中破局是唯一的出路,AI芯片可能就是那個突破口。作為計算芯片的一種,它正在對傳統(tǒng)(計算)芯片發(fā)出挑戰(zhàn)。

  AI芯片是趨勢使然

  根據(jù)摩爾定律,當價格不變時,集成電路上可容納的元器件的數(shù)目,約每隔18-24個月便會增加一倍,性能也將提升一倍。如何在相同的面積內放入更多的元器件?這對于制作工藝而言是一個極其大的挑戰(zhàn),而這一工藝的提升速度是緩慢且艱難的。因此,在算力、性能等方面,當前的集成電路相當于到了一個“瓶頸期”。

  與此同時,AI逐步發(fā)展并落地,面對海量數(shù)據(jù)的實時采集和處理,“算力”成為了一項至關重要的必備條件。然而當前的AI算法訓練、推理等,還是依賴英偉達、高通等廠商提供的傳統(tǒng)芯片。但是,不管是高通驍龍系列,亦或是英偉達GPU等傳統(tǒng)芯片,其當初被研發(fā)出來的目的并不是針對AI算法,這也就意味著,在AI算法加速方面,它們多是“心有力而余不足”的。目前,它們所能做的,也僅是在自己原有產品之上加注AI算法,變身為“通用AI芯片”。但究其本質,它們并沒有脫離“傳統(tǒng)芯片”行列。

后摩爾定律時代扛旗者誰?淺談芯片市場算力之爭

  舉個例子,行車途中前方突然出現(xiàn)障礙物,如果是CPU,雖有AI優(yōu)化,但本身架構致使其在算法加速方面有所限制,導致數(shù)據(jù)處理等相對較慢,從而拉長了時間線,也因此當汽車意識到前方有障礙物時,可能已經撞上了;若是采取并行計算的GPU和針對AI算法加速的AI芯片,汽車將在極短時間內提前發(fā)現(xiàn)障礙并作出預判,但是GPU耗能太大,用不了多久就會耗盡汽車的電池電能。相比之下,AI芯片才是最佳方案。

  另外,AI芯片創(chuàng)企異構智能中國區(qū)副總裁謝強此前在鎂客網M-TECH論壇上表示,CPU、GPU等通用處理器市場已經沒有機會了,他們現(xiàn)在所能做的就是把各種各樣的終端AI芯片做到極致,配合CPU、GPU等搭建一個小系統(tǒng),這就是一個很好的解決方案。

  如果說在傳統(tǒng)芯片領域,我國“反超”的機會不大,且消耗的多項成本過高,那么“AI”芯片的大面積布局,將是此領域關乎國家戰(zhàn)略層面的重要機遇。也由此在風起云涌間,傳統(tǒng)芯片與AI芯片難免狹路相逢。

  傳統(tǒng)芯片不要慌,AI芯片尚有短板

  相比于針對算法而研發(fā)的AI芯片,不管是算力還是功耗,包括GPU等在內的傳統(tǒng)芯片在內的傳統(tǒng)芯片都無法相比。

  以百度“昆侖”與英偉達“Xavier”為例。百度開發(fā)者大會上,李彥宏稱“昆侖”是迄今為止業(yè)內算力最高的AI芯片,能在100w以上的功耗提供260萬億次/秒的運算速度,而英偉達“Xavier”的算力大概是30萬億次/秒,功耗為30w。從性能和功耗的比值來看,以百度“昆侖”為代表的AI芯片暫時領先。

  云端芯片市場,號稱一霸的英偉達面臨著谷歌、百度、華為等競爭對手的“虎視眈眈”。而占據(jù)手機終端芯片的高通,就AI算法加速而言,雖然它也聲稱自己是AI平臺,但本質上還是利用AI算法對原有既定框架進行優(yōu)化,不能定義為真正的AI芯片。

后摩爾定律時代扛旗者誰?淺談芯片市場算力之爭

  盡管AI芯片來勢洶洶,但短板也非常明顯。

  事實上,目前還沒有出現(xiàn)像CPU一樣的AI通用算法芯片,一劍封喉的應用還沒出現(xiàn)。首先,AI芯片的量產問題是頭部短板。不同于已經定性的傳統(tǒng)芯片,AI芯片從架構到設計等多個層面都會是一種全新的顛覆。當前,雖有幾家初創(chuàng)公司表示他們的產品已經實現(xiàn)了一種量產,但最終多是應用于自身產品和產業(yè)鏈,算不得真正的量產。

  其次,AI芯片欠缺完整成熟的產業(yè)鏈。在早前由鎂客網主辦的“M-TECH AI芯片商業(yè)化之路”論壇上,多家AI芯片初創(chuàng)公司的嘉賓都表示,云端芯片市場的大部分空間已經被英偉達占據(jù),AI芯片創(chuàng)企在其中沒有機會,之所以形成這樣的局面正由于其產業(yè)鏈的建立。產業(yè)鏈構建完整,AI芯片從上游設計到中游解決方案、再到下游應用場景落地才能流暢。

  再次,AI芯片的工作只是加速AI算法,但在整個主板上,這只是芯片所要計算的一部分。于其他方面,還有更多的計算工作,而它們中間的多數(shù),并不需要AI芯片的介入,比如數(shù)據(jù)存儲等等。

  當然,主流架構探討、算法通用可實現(xiàn)性、剛需應用場景等也是AI芯片需要攻克的問題。

  短期之內,如英偉達這樣的芯片行業(yè)巨頭,其GPU因為算力尚且能夠滿足當前AI算法加速的需要,雖然耗能表現(xiàn)不佳,但是出于產業(yè)的需求,仍然是占據(jù)了當前市場的主要份額。

  總結:新舊更迭,背后都是市場法則

  不管是CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片,還是AI芯片,它們出現(xiàn)的根因皆是因為市場有了新需求,繼而才會形成趨勢,最終落實為產品。這其中,有著時代的更迭,也有著技術的進步。

  這方面,AI芯片本身就是一個典型的案例。因為計算的需要,人們開始研發(fā)芯片,從而誕生了CPU、GPU等。之前很長一段時間內,CPU一直做著主要的任務處理和數(shù)據(jù)計算工作。之后隨著AI的出現(xiàn),CPU的算力遇到了挑戰(zhàn)。反之,因為并行運算架構,以往并不起眼的GPU開始煥發(fā)光彩。不過,它們終究不是為AI算法而定制的,也因此,迎合產業(yè)需求發(fā)展的AI芯片出現(xiàn)了。

后摩爾定律時代扛旗者誰?淺談芯片市場算力之爭

  長遠來看,出于對算力、功耗等多方面的考慮,就AI算法加速方面,AI芯片取代傳統(tǒng)芯片是一個必然的結果。屆時,AI芯片或將與CPU、GPU等一起集成到一個完整的處理器中,諸如寒武紀NPU被集成至麒麟970一般,又或者,AI芯片也將作為獨立處理器存在,這一切目前還是未知數(shù)。

  不過,可以確定的是,就當前而言,我國在AI芯片的研發(fā)上已經站在了世界前列。一旦AI芯片實現(xiàn)量產,除了迎合智能時代產業(yè)發(fā)展的需求,我國還將在芯片產業(yè)中獲得一定的話語權,在當前核心技術缺失的困局下實現(xiàn)“彎道超車”。



關鍵詞: 芯片

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