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AI芯片迎新玩家,腾讯投资的燧原科技发布云端训练芯片
  
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在中国加快公共云、私有云和数据中心建设的推动下,2018年中国云培训芯片的市场份额将达到51.3%。中国的人工智能芯片市场仍然由云训练芯片主导。

根据使用场景,人工智能芯片主要分为云芯片和终端芯片。目前,主流神经网络的深度学习包括两个部分:训练和推理。由于训练方需要大量数据来训练人工神经网络,所以训练主要在云中进行。

云追求高性能、高开发成本,终端更注重低成本、低功耗。目前,中国的人工智能初创企业主要位于终端和边缘。迄今为止,已经发布云人工智能芯片的初创企业包括独角兽寒武纪人工智能和“四小龙”之一的易图科技。

据介绍,绥远科技有三大目标市场。一个是云服务提供商,包括公共云、私有云和混合云。这样的企业有大量的流量和数据,需要训练算法来加速人工智能相关的应用。二是金融、保险、医疗、交通等领域的行业服务提供商;第三,人工智能超级计算中心和智能城市。

赵立东透露,目前该公司也在规划云推理,并将在未来推出产品。

人工智能生态辩论

在人工智能市场,竞争是生态的,企业提供芯片和硬件产品来吸引用户是不够的。

英伟达的CUDA凭借其先行者优势和持续的高R&D投资,已成为强大的生态系统和行业标准,并成为其竞争壁垒。

其他芯片巨头也在不断改善他们的生态系统,包括软件和开发环境。例如,为了简化不同计算架构中的应用程序开发,英特尔推出了oneAPI项目。塞林西最近还发布了最新的Vitis统一软件平台。

赵立东告诉记者,“我们选择人工智能来训练这个相对高端的芯片,因为人工智能领域不同于传统的中央处理器和图形处理器。中央处理器和图形处理器有50到60年的历史,有许多技术许可证和专利墙。在产业形成和上下游的过程中,芯片、软件和客户的整个产业生态经历了数十年的紧密耦合。”

人工智能的算法和模型不断更新和迭代,还不如中央处理器和GPU的市场和生态成熟。赵立东认为,这是一个完全开放的市场。“深入人工智能学习的真正起飞是在七年前,这个行业才刚刚开始。客户和供应商都需要时间来进一步调整。每个人的起跑线都不远了。这是我们最大的机会。”

对于人工智能芯片,除了硬件本身,算法和软件变得更加重要。也有诸如“软件定义的芯片”和“算法就是芯片”的争论。

赵立东指出,硬件就像汽车的引擎,有一定的“马力”,但如何在不同的应用场景中充分发挥“马力”取决于软件、编译器和软件栈。“整个软件堆栈非常重要,将来我们的软件员工将多于硬件员工。”

绥远科技也在同一天发布了其计算和编程平台“控制计算”(Control Computing),该平台支持主流深度学习框架,为编译、调试和调优提供了完整的工具链,并在硬件层打开了SDK,为深度开发者提供了细粒度的计算能力编程接口。对于复杂模型集群训练,如BERT,提供了一个分布式调度系统。

此前,英特尔人工智能部门副总裁兼人工智能平台和市场研究总经理朱莉申彩(Julie Shin Choi)也告诉记者,公司将越来越重视软件。“阿维达的黄仁勋说,他公司50%的人都在生产软件,英特尔也是如此。我们对此非常重视。”

编辑:宁颜佳

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