Tesla 宣布投入 AI 芯片研发 NVIDIA 将严阵以待

时间:2017-12-22 10:50来源:电子技术应用网

摘要:Tesla执行长ElonMusk在2017年的神经资讯处理系统大会(NIPS)上表示,Tesla正积极从软件、硬件双方面着手发展人工智能技术,并透露Tesla已投入客制化人工智能芯片的研发。

Tesla 执行长 Elon Musk 在2017年的神经资讯处理系统大会 (NIPS) 上表示,Tesla 正积极从软件、硬件双方面着手发展人工智能技术,并透露 Tesla 已投入客制化人工智能芯片的研发。如果 Musk 能如其所愿,很有可能会对 NVIDIA 的市场地位造成不小威胁。
 
根据 The Motley Fool 网站报导,NVIDIA 抢先一步进入人工智能市场而占得了先机。NVIDIA 擅长的 GPU 平行处理技术,正好适用于人工智能系统的训练。NVIDIA 的资料中心营收因此在两年内成长了600%,公司整体营收也获得双倍成长。然而 Tesla 发展人工智能的企图心,或许不会让 NVIDIA 称心如意太久。 
 
Tesla 于2016年延揽到前苹果 (Apple) 与超微 (AMD) 芯片工程师 Jim Keller。Keller 在为苹果、超微效力时,便是负责客制化芯片的研发。Musk 表示,Keller 为 Tesla 打造的客制化芯片,将会是全世界最棒的人工智能专用硬件。 
 
另一方面,超微也不断试图提升本身在人工智能领域的竞争力。稍早前曾传出 Tesla 已与超微联手发展人工智能芯片,但这个消息尚未取得双方证实。无论如何,这些厂商都不希望 NVIDIA 继续坐享先行者的优势。 
 
Alphabet 旗下 Google 是人工智能发展的先驱之一。2016年发表的 TPU (Tensor Processing Unit) 已在 Google 资料中心启用超过一年。此外,Google 也是 NVIDIA GPU 的长期客户之一。 
 
2017年初,Google 推出了能同时执行训练与推论 (inference) 的第二代 TPU。以往 Google TPU 只能从事人工智能的推论,因此演算法的训练都需依赖 NVIDIA GPU。第二代 TPU 推出后,Google 或许能就此摆脱 NVIDIA GPU 的影响。 
 
英特尔 (Intel) 则是从两条战线投入这场人工智能战役。英特尔首先耗资167亿美元买下 Altera,取得了 FPGA 技术,另外又在2016年花费约4亿美元收购新创公司 Nervana,开发人工智能专用的 ASIC 芯片。Nervana 试图从 GPU 上移除人工智能应用不需用到的元件,并宣称如此将能让 GPU 的运算能力提升至目前的10倍。 
 
人工智能领域的发展目前还在起步阶段。NVIDIA 虽然掌握了ㄧ些优势,但这并不代表 GPU 将可一直独占鳌头。Tesla 正在研发中的人工智能芯片,也只是 NVIDIA 所将面对的众多挑战者之一。
 
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