由于NVIDIA GPU平行運算適用于人工智能(AI)深度學習,近年躍升為AI芯片領(lǐng)頭羊,氣勢完全壓過CPU雙雄英特爾(Intel)及超微(AMD),但隨著擁有靈活彈性的現(xiàn)場可編程閘陣列(FPGA)芯片效能、功耗及運算能力提升,重金買下FPGA大廠Altera、全面啟動芯片整合的英特爾,以及傳出是博通(Broadcom)最新購并對象的賽靈思(Xilinx),恐將力阻NVIDIA獨大之路,加上Google、亞馬遜(Amazon)與蘋果(Apple)積極投入芯片開發(fā),各式ASIC芯片百花齊放,2018年AI芯片激戰(zhàn)可期。
AI應(yīng)用正快速在各領(lǐng)域普及,未來商機規(guī)模高達數(shù)千億美元,將帶動新一波產(chǎn)業(yè)革新,吸引各路人馬爭相加碼投資,握有AI芯片運算技術(shù)可望搶先取得AI戰(zhàn)場發(fā)話權(quán),使得AI芯片戰(zhàn)火趨烈。由目前各路人馬爭相投入芯片平臺開發(fā)與整合來看,AI戰(zhàn)局暫時由芯片業(yè)者擔綱要角。
近年來NVIDIA備受全球市場追捧,至于英特爾、超微、高通(Qualcomm)、聯(lián)發(fā)科、IBM、Google、蘋果、Facebook、亞馬遜、微軟(Microsoft)亦加速AI芯片開發(fā),各式ASIC芯片業(yè)者也全面崛起。芯片業(yè)者指出,隨著各式AI芯片運算能力提升,效能與功耗改善,可滿足更多元AI應(yīng)用,NVIDIA雖搶下AI芯片首戰(zhàn)勝利,但2018年起面臨各路人馬挑戰(zhàn),優(yōu)勢恐將不再。
芯片業(yè)者表示,AI殺手級應(yīng)用并未出現(xiàn),目前仍難斷定NVIDIA GPU為最適合深度學習的芯片,現(xiàn)有演算法眾多,尚未見可滿足所有應(yīng)用需求的芯片,NVIDIA GPU搶先卡位,主要憑藉平行運算技術(shù)優(yōu)勢及專為AI設(shè)計的架構(gòu),并大力開發(fā)各種深度學習軟件、函式庫和工具,提供較完整的深度學習解決方案,加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓練效能。
英特爾先前因CPU執(zhí)行AI效率不佳而遭到NVIDIA壓制,后來借由購并策略迅速擴增AI實力,2015年以167億美元買下FPGA大廠Altera,借由FPGA運算能力和靈活性彌補CPU缺點,2016年英特爾再購并AI與深度學習業(yè)者Nervana Systems,2017年又砸下153億美元買下自駕車技術(shù)大廠Mobileye,英特爾AI軟、硬件技術(shù)整合效益漸顯。
英特爾新推出的Nervana AI平臺具備多元化優(yōu)勢,Intel Xeon可擴充產(chǎn)品系列針對持續(xù)演進的AI工作負載,提供高度可擴充運算能力,并為最密集的深度學習訓練推出代號為Lake Crest的專屬芯片;Intel Mobileye專為主動式安全自動駕駛等應(yīng)用所設(shè)計的視覺技術(shù);Intel FPGA用以執(zhí)行深度學習推論的可編程加速器;Intel Movidius的低功耗視覺技術(shù),讓機器學習得以在多樣化的終端裝置上執(zhí)行。
FPGA大廠賽靈思同樣主打耗能低于CPU且能以更快速度執(zhí)行AI運算,近期在深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算獲得市場支持,包括百度、亞馬遜都開始使用,以擴展NVIDIA GPU無法達成的運算任務(wù),賽靈思FPGA產(chǎn)品獲得不少大廠支持,其并投資大陸深鑒,強化深度壓縮、編譯工具鏈及系統(tǒng)層級最佳化機器學習應(yīng)用領(lǐng)域。
另外,隨著博通購并高通破局,市場傳出博通看好FPGA技術(shù)應(yīng)用,有可能轉(zhuǎn)向收購賽靈思,這也使得入列比特大陸ASIC礦機供應(yīng)鏈的賽靈思,再度成為全球焦點。芯片業(yè)者認為,未來AI戰(zhàn)場將是國際大廠廝殺情勢,目前孤軍奮戰(zhàn)的賽靈思被收編的機會大。