據(jù)國外媒體報道,中國零售商和云基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商阿里巴巴是最新一家可自行設(shè)計運行人工智能芯片處理器的公司。在此之前,有多家開發(fā)研發(fā)類似定制處理器的公司,包括谷歌母公司Alphabet、Facebook和蘋果,現(xiàn)在阿里巴巴也加入了這一隊伍。
最終,這一趨勢可能會威脅到大買家和大供應(yīng)商之間的傳統(tǒng)關(guān)系。最典型的就是芯片制造商英偉達,隨著其圖形處理芯片在基于人工智能的應(yīng)用程序中愈加廣泛地應(yīng)用,該公司股價大幅上漲,而由于這項芯片項目已經(jīng)成熟,英偉達的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)可能會受到影響。
這些科技公司押注自家芯片,可幫助其人工智能應(yīng)用程序在降低成本的同時更好地運行,因為在一個數(shù)據(jù)中心運行數(shù)十萬臺電腦花費高昂。這還可以減少它們對少數(shù)供應(yīng)商(如英偉達)的依賴。
英偉達仍然強勁
上周四,阿里巴巴發(fā)言人宣布,公司最近成立了研發(fā)部門達摩院一直致力于研發(fā)人工智能芯片Ali-NPU,未來任何人都可以通過阿里公共云使用該芯片。
發(fā)言人稱,這一想法是為了加強阿里巴巴云計算,支持未來的商業(yè)以及多種人工智能應(yīng)用在多行業(yè)中發(fā)揮作用。Synergy Research Group數(shù)據(jù)顯示,第四季度阿里巴巴占據(jù)云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)市場約4%的份額,低于亞馬遜、微軟、IBM和谷歌。
阿里達摩院已經(jīng)在世界各地開設(shè)辦事處,包括在微軟總部附近的華盛頓貝爾維尤。去年,阿里巴巴在硅谷桑尼維爾市聘請了高通員工梁翰(音譯)出任“人工智能芯片架構(gòu)師”,招聘信息顯示,阿里巴巴正尋求在該地區(qū)招募更多員工。
阿里這些舉措與谷歌母公司Alphabet有相似之處。
自2015年以來,Alphabet內(nèi)部工程師一直使用谷歌為機器學(xué)習(xí)設(shè)計的TPU(tensor processing unit, 張量處理單元)來加速自己的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。去年,谷歌發(fā)布了第二代TPU,可以處理更具挑戰(zhàn)性的計算工作。2月份,谷歌開始允許公眾通過其云服務(wù)使用第二代TPU。
谷歌第二代人工智能芯片可用于像英偉達一樣的圖形處理單元,它還可以用來做訓(xùn)練人工智能模型之外的事情。
阿里巴巴和谷歌的服務(wù)器芯片項目仍處于相對初級階段,至少還不如英偉達在數(shù)據(jù)中心的GPU業(yè)務(wù)成熟。
事實上,谷歌和英偉達仍是合作伙伴,英偉達的GPU在谷歌云和TPU上仍然可用。阿里發(fā)言人稱,阿里巴巴目前還通過云計算平臺提供英偉達GPU,在阿里人工智能芯片Ali-NPU上市后仍然繼續(xù)提供。
在去年7月的一份報告中,Canaccord Genuity兩位分析師說,隨著英偉達發(fā)布最新的GPU,他們“更加肯定英偉達能更成功地捍衛(wèi)價格,原因是考慮到英偉達作為數(shù)據(jù)中心的銷售規(guī)模,以及內(nèi)部和商業(yè)的ASIC[應(yīng)用特定的集成電路]產(chǎn)品的增加。”
人人有芯片
很明顯Facebook也在探索開發(fā)芯片,這很可能會引領(lǐng)該公司有朝一日開發(fā)人工智能芯片。這也不完全出人意料,去年,英特爾就表示正與Facebook合作開發(fā)一款為人工智能打造的新芯片。但英特爾沒有參與谷歌的TPU,也沒有參與阿里巴巴的Ali-NPU。
Facebook的人工智能芯片可以改善內(nèi)部研究人員的操作——更快的培訓(xùn)系統(tǒng)意味著能實現(xiàn)更快速的實驗——并提高系統(tǒng)的效率,提高數(shù)十億使用該公司應(yīng)用程序的計算速度。Facebook研發(fā)芯片與阿里巴巴、谷歌的不同之處在于,他們研發(fā)的芯片并非主要為客戶提供一種創(chuàng)新的硬件來提升性能表現(xiàn)。
與此同時,蘋果已經(jīng)在iPhone X的芯片中內(nèi)置了一個“神經(jīng)引擎”元素;微軟正在為其混合現(xiàn)實頭盔HoloLens的下一個版本研發(fā)人工智能芯片;特斯拉也一直在為其汽車開發(fā)一個人工智能芯片。
但所有這些設(shè)備都不同于從谷歌和阿里巴巴等公司的搭載人工智能芯片的服務(wù)器。數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器將擁有更多的能量、直接的網(wǎng)絡(luò)連接和更多的數(shù)據(jù)存儲。
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原文標(biāo)題:從阿里到谷歌 為何科技公司競相制造自家人工智能芯片?
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