AI芯片之于人工智能的意义，则可以理解为发动机之于汽车……
又是一年六一儿童节，虽然，早就超了过这个节日的年纪，……
漫威电影拍了这么多集不但丝毫不油腻，还越来越受欢迎，……
高度集成是目前MCU发展趋势，为了节省整体PCB空间，降低……
施耐德电气展示了针对电力设备、机器设备、汽车、石油化……
演讲人：曾伟权时间： 10:00:00
演讲人：黄科涛时间： 10:00:00
演讲人：Tracy Ma时间： 10:00:00
预算：￥50000预算：￥10000
江苏省湖北省
人工智能的最大误区，图形处理器居然这么重要！
[导读]据国外媒体报道，人工智能是科技行业的下一个重大领域。大数据和物联网的发展促使从IBM到Facebook在内的科技巨头开发人工智能技术，利用未来物联网设备收集的海量数据。IBM称之为认知计算，Facebook和谷歌称之为机器
据国外媒体报道，人工智能是科技行业的下一个重大领域。大数据和物联网的发展促使从IBM到Facebook在内的科技巨头开发人工智能技术，利用未来物联网设备收集的海量数据。IBM称之为认知计算，Facebook和谷歌称之为机器学习或人工智能。本文引用地址:
在对人工智能技术的讨论中，有一点被忽略了，那就是它运行的硬件。例如，最适合运行谷歌TensorFlow人工智能软件的不是英特尔X86芯片，而是图形处理器，英伟达是一家主要的图形处理器供应商。
英伟达周二新发布了两款图形加速器，帮助Facebook、百度和谷歌等公司开发新的深度学习模式，并在无需大规模服务器农场的情况下部署这些模式。这两款芯片，以及配套的软件工具，是半导体行业开发能完成人工智能任务芯片努力的一部分。
英伟达的两款芯片中包含Tesla M40，能为研究人员&训练&他们的神经网络提供强大的处理能力;另外一款被称作Tesla
M4的芯片处理能力稍弱，面向谷歌、Facebook或亚马逊等公司使用的服务器。
人工智能技术需要图形处理器而非传统英特尔芯片的原因是，图形处理器更适合处理并行任务。一个图形处理器集成有数百个不同的运算内核，英特尔至强芯片集成有至多18个内核。训练神经网络要求大量更简单和重复性的步骤，更适合在图形处理器上运行。
今年早些时候，Facebook人工智能研究主管雅恩&乐坤解释称，在训练神经网络方面，图形处理器是更合适的芯片，但表示仍然面临一些挑战。例如，由于管理软件功能不够强大，在一个神经网络上配置多个图形处理器仍然相当困难。英伟达开发的新软件工具能把多块显卡捆绑在一起，帮助乐坤等研究人员解决了难题。
但是，英伟达并非是开发人工智能芯片和软件工具的唯一一家公司。例如，IBM的沃森(Watson)最初在自家的PowerPC芯片上运行，但也可以运行在SoftLayer的云计算环境中，SoftLayer采用基于X86和图形处理器的服务器。IBM还公布了新的PowerPC特性，能更好地满足人工智能研究人员的需求。
IBM和高通还在考虑把人工智能技术移植到智能手机。高通提出了Zeroth技术，在一个芯片上运行神经网络，例如利用手机中的数字信号处理器提供图像识别功能。
IBM的战略听起来更具野心。IBM希望开发一款模拟人脑功能的芯片，能在智能手机上完成人工智能任务。它以人脑为模型，因为人脑是迄今为止我们已知的效率最高的计算机，能耗仅为20瓦。相比之下，英伟达新款低配版图形处理器的能耗为50-75瓦。
IBM、英伟达、高通，甚至美光都投资开发人工智能和深度学习芯片，英特尔没有什么动作?英特尔上个月收购人工智能创业公司Saffron引起轩然大波，但总体而言它很少公开讨论在深度学习方面的努力。英特尔8月份曾表示，它可以综合利用Altera的可编程芯片和至强芯片运行专用算法，例如用于训练神经网络的算法。
鉴于芯片技术的进步通常需要数年时间的孕育，相对的沉默意味着麻烦。英特尔的新技术通常能给人们带来惊喜，但在芯片社区中，缺乏深度学习产品被认为是英特尔产品线的一大空白。半导体研究公司Tirias
Research首席分析师吉姆&麦克格雷格说，&在芯片产业，厂商必须提前2-4年规划新产品，因此必须提前判断哪些是关键应用。英特尔错过了手机，不想再错过人工智能。&
AI“大神” YannLeCun 给了在这次人工智能浪潮中到处制造话题的索菲亚团队一记暴击。YannLeCun 终于还是没忍住，站了出来，怒喷机器人索菲亚是一场彻头彻尾的骗局。......关键字：
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他首先谈到了中美在人工智......关键字：
4月4日，在日本东京国际展览中心，工作人员演示一款通过图像分析技术来识别商品的自动收银机。第二届人工智能博览会4月4日至6日在东京国际展览中心举行。来源：新华......关键字：
我 要 评 论
热门关键词人工智能芯片目前都有哪些公司来做呢
来源:永生联众VRAR
据永生联众科技所知的，目前人工智能芯片的公司有苹果、高通、谷歌、亚马逊、微软、英伟达以及中国人工智能芯片公司寒武纪科技公司。　　一、苹果公司
苹果公司最早在 2011 年推出语音助手 Siri 时，就开始了人工智能的尝试，但在那以后它在人工智能领域一直鲜有大动作，但是最近，根据彭博社的报道，这家电子消费品巨头也要像 Google 和高通一样开发专业的人工智能芯片了。　　苹果正在研发一款专门处理人工智能相关任务的芯片，他们内部将其称为「苹果神经引擎」（Apple Neural Engine）。据彭博社的消息，这块芯片将能够改进苹果设备在处理需要人工智能的任务时的表现，比如面部识别和语音识别等。　　同时，有了这块芯片，苹果就可以全力布局以设备为中心的人工智能。苹果在人工智能领域的反应一直比较迟钝，这使得亚马逊的智能助手 Alexa 捷足先登，占据了智能家居的市场，但像人工智能芯片这样的产品极有可能会让苹果再一次重演后来居上的戏码。　　二、高通
Qualcomm Technologies, Inc.工程技术执行副总裁，Matt Grob在一次采访中说到：　　在Qualcomm，创新是的企业文化。我们为研发出大规模改变世界的基础技术而深感自豪。在人工智能方面也不例外。我们于十年前就开始了基础研究，目前我们的现有产品支持了许多人工智能用例：从计算机视觉和自然语言处理，到各种终端，如智能手机和汽车上的恶意软件侦测。同时，我们正在研究更广泛的课题，例如面向无线连接、电源管理和摄影的人工智能。
　　自2007年，Qualcomm开始探索面向计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法，随后还将其研究范围从仿生方法拓展到了人工神经网络——主要是深度学习领域（这是机器学习的一个子范畴），并展现出一流的成果。一个令人瞩目的例子就是，2012年AlexNet利用深度学习技术（而非传统手作计算机视觉）赢得ImageNet比赛。　　Qualcomm骁龙移动平台是最高性能移动终端的首选系统级芯片（SoC）。人工智能工作负载在这方面提出了另一个挑战。通过在适宜的计算引擎上运行各种机器学习任务（如CPU、GPU和DSP等），我们能提供最高效的解决方案。这已经集成在了我们的SoC中。Qualcomm Hexagon DSP就是一个典型范例。　　三、谷歌
谷歌公司在2017年度创新大会上（Google I/O 2017）展示了第二代人工智能专用处理器（TPU），其强大性能引起军方和军工企业高度关注。　　第二代TPU主要以云端方式提供服务，即客户通过购买权限的方式接入谷歌云环境，使用TPU资源进行在线运算和处理。
　　Google I/O 上发布的新一代云端 TPU　　美国防部对TPU在人工智能和机器学习领域的突出性能表现出极大兴趣，已与谷歌探讨未来使用TPU部署“军事云2.0”，以增强美军无人系统的协同作战能力。美空军研究实验室就TPU在军用无人机智能化组网、协同行动等方面的应用与谷歌进行了研讨。　　亚马逊
亚马逊一直在开发一项先进的语音识别功能，该功能可让其Echo智能音箱内置的Alexa语音助手能够根据声音识别用户的身份。　　亚马逊的新功能会匹配发出指令的人和语音样本（或者说“声波纹”），以确认他的身份。主要账号所有者可要求提供特定的声波纹才能访问特定的指令。例如，通过设置，用户能够使得诸如信用卡支付和通过Echo打开咖啡机的操作要提供家长的语音。
　　亚马逊至少是从2015年夏季开始开发该项内部名称为Voice ID的功能。直到去年夏末，该功能仍然在Alexa的发展路线图上，但目前还不清楚它将于什么时候推出，是否真的推出。据其中一位消息人士透露，它的底层技术已经完成开发，现在就只剩下将该功能整合到Echo产品的问题了。多个因素可能会推迟或者阻碍该功能的推出，其中包括隐私担忧。　　亚马逊已经允许Echo用户设置不同的个人档案，以及在它们之间切换，但用户必须要先说“切换账号”或者使用Alexa应用才能切换。Alexa应用也有设置要求用户大声说出四位数的验证码来确认信用卡支付。　　微软
8月23日，微软在 HotChips 大会上正式揭晓了 Brainwave 系统，该产品是微软加入人工智能硬件竞赛的首发产品。微软表示这款高速度、低延迟的 AI 专用芯片系统可以为机器学习开发者们提供超越 GPU 的性能。
　　微软的研究人员现场展示了 Brainwave 的威力：在使用英特尔最新的 Stratix 10 FPGA（现场可编程门阵列）芯片的情况下，Brainwave 运行 Gated Recurrent Unit（LSTM的变种）的浮点运算速度可高达 39.5 TFLOPS，并且不需要任何批量处理，即芯片可以即时处理每一项提交上去的请求，为机器学习系统提供实时的见解。　　微软的展示的 Stratix 10 是一款全新芯片，还有与英特尔合作优化的空间。据Burger计算，使用 Stratix 10 的 Brainwave 的运算速度最高应该可以实现 90 TFLOPS。　　目前，Brainwave 只支持在微软 CNTK 框架和谷歌 TensorFlow 框架下的模型。其团队正开发兼容 Caffe 等其他框架的 Brainwave 版本。微软表示，未来，第三方客户将可以在 Brainwave 上运行任何模型，不过并未给出 Brainwave 全面上市的时间表。　　中国人工智能芯片公司寒武纪
寒武纪科技有“全球AI芯片界首个独角兽”之称，寒武纪科技便源自中科院计算所——中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构，被誉为“中国计算机事业的摇篮”，曾自主研发了中国首台数字电子计算机、首个通用CPU，为中国计算机产业界和学术界培养了大量高技术人才，创办了联想、曙光等一批高技术企业，中科院计算所也是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。
　　寒武纪的芯片，图片来源中科院计算所　　有强大科研支撑的寒武纪，成绩灰常耀眼。它是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线。　　2016年发布的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备、智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器，入选了第三届世界互联网大会（乌镇）评选的十五项“世界互联网领先科技成果”，国内外主流媒体纷纷报道。　　英伟达
随着全球IT业由移动互联网时代转向智能物联网时代，人工智能热潮方兴未艾。据研究机构IDC预计，各行各业对认知系统和人工智能的广泛采用，将使全球在这两方面的投入从2016年的近80亿美元提升至2020年的470多亿美元。　　对更高运算处理能力的需求持续上升，为半导体产业注入新的增长动力。为了抢占人工智能市场的庞大商机，英伟达及其芯片业的同行，乃至一些IT巨头，都在加快投资和研发脚步。　　去年8月，芯片巨头英特尔收购了专注于人工智能解决方案的初创企业Nervana系统公司，并计划集成Nervana技术芯片的首个人工智能专用硬件，能够使深度学习系统运行速度提升100倍。今年3月，英特尔还宣布成立专门的人工智能产品事业组，将横跨英特尔所有部门展开合作，旨在降低人工智能成本并开发各种标准。NVIDIA Tesla
人工智能处理器三强Intel/NVIDIA/AMD谁称霸？ - 全文
　　英特尔在旧金山IDF16上除了核心亮点融合现实（MR）Alloy项目之外，新一代至强融核（XEON PHI）处理器也一同发布。Intel、NIVIDIA、AMD作为PC时代的老对手，在人工智能时代，它们的竞争又会碰撞出怎么样的火花？
　　借着IDF16的余温还未褪去，我们在文章中将首先谈一谈错失移动互联网红利的英特尔在人工智能方面做了哪些努力，接下来将会通过英特尔、英伟达、AMD在2016年最新发布的XEON PHI、NVIDIA Tesla、AMD FirePro S处理器来探究究竟谁能够成为人工智能领域的霸主。
　　英特尔积极布局人工智能
　　数据显示，2015年全球人工智能市场规模到达1683.9亿元，预计2020年将达到近3700亿元，年复合增长率达到17%。谷歌、Facebook、微软等科技巨头纷纷押注人工智能领域，PC芯片霸主英特尔在错过移动互联网的红利之后也开始了在人工智能领域的布局。
　　年全球人工智能市场规模
　　2015年，Intel以167亿美元收购了年收入不足20亿美元的全球第二大FPGA厂商Altera。由于FPGA 是具有一定的可编程性，介于专用芯片和通用芯片之间，可同时进行数据并行和任务并行计算，在图像识别、信号处理等特定场景中具有比 GPU、CPU 更高的性价比。因此此举被认为是这是英特尔布局人工智能的一个重要战略。
　　IDF16之前，英特尔宣布收购深度学习创业公司 Nervana System，该公司是一家在芯片领域具有自主知识产权的公司，旗下的 Engine 芯片在深度学习训练时有着比传统 GPU 的能耗和性能优势。
　　凭借着两大收购，英特尔基本补齐了在人工智能，尤其是机器学习领域的两大短板，同时也进一步延伸了处理器的业务体系。更重要的是，英特尔旗下的风险投资机构过去几年在人工智能领域也十分活跃。
　　英特尔XEON PHI处理器
　　IDF16上，Intel发布第三代Xeon Phi处理器，代号Knights Mil。它将是2011年代号Knigts Corner，22nm工艺，最多61个核心，浮点性能1TFLOPS，和2013年代号Knights Landing，14nm工艺，最多72核心，浮点性能3+TFLOPS之后的继任者。
　　Knights Mill架构是第三代，目前只知道它会在2017年问世，制程工艺升级到10nm，同时会支持Intel第二代Omni-path网络架构，但是Intel并没有公布太多细节，具体的性能等级也未知。不过Knights Mill除了继续提高能效、优化并行性能、增强各种运行精度、搭配高弹性大容量内存之外，DL深度学习也会是重点。
　　Xeon Phi是Intel针对高性能计算市场推出的处理器，与主要竞争产品有NVIDIA的Tesla、AMD的FirePro S相比，后两者是基于GPU的，Xeon Phi是X86众核架构的。
　　NVIDIA Tesla
　　在深度学习芯片领域，Nvidia的GPU 具备统治性的地位，在2016年国际超级计算大会上，NVIDIA发布了PCI-E版本的Tesla P100。
　　Tesla P100是帕斯卡家族的首款产品，也是迄今唯一基于GP100大核心的产品，不过此前发布的版本是面向NVLink总线服务器的，而今天的新款则用于传统PCI-E环境。二者核心规格完全相同，都有3584个流处理器，只不过核心加速频率从1480MHz降至1300MHz（基础频率未公布），因此计算性能损失了大约22%，半精度浮点18.7TFlops（每秒18.7万亿次计算）、单精度浮点9.3TFlops、双精度浮点4.7TFlops。
　　显存继续搭载HBM2，频率也保持在1.4GHz，但除了4096-bit 16GB的完整版，还有个3072-bit 12GB的精简版，带宽分别为720GB/s、540GB/s。
　　由于频率降低，新卡的功耗也从300W降到了250W，和上一代Tesla M10相同，可以无缝升级，继续配合服务器采用被动散热。
　　Tesla P100和配套软件将在今年第四季度出货，具体价格未公布。
　　AMD FirePro
　　AMD在今年早些时候发布了号称世界最强VR显卡Radeon Pro Duo，双芯Fiji，随后AMD又推出了面向HPC、数据中心等高性能加速卡FirePro S9300 X2，该处理器是双芯Fiji专业版，浮点性能13.9TFLOPS，8GB HBM显存，TDP为300W，号称世界单精度性能最高的专业卡，售价5999美元。
　　AMD的FirePro S系列主要面向HPC市场，与前面介绍的Intel Xeon Phi及NVIDIA Tesla K系列形成竞争关系。它们在HPC领域多是用作加速卡，所以浮点性能非常强大。
　　AMD宣称S9300 X2是世界最快的单精度加速卡
　　FirePro S9300这次使用的是2个Fiji完整核心，每个GPU有4096个流处理器单元，跟之前发布的Radeon Pro Duo差不多，不过因为被动散热，所以其频率肯定会降低一些，13.9TFLOPS的浮点性能与后者的16TFLOPS有所下降，但它在GPU加速卡中其性能依然是拔尖的，AMD宣称S9300 X2是世界最快的单精度加速卡。
　　竞品的对比
　　NVIDIA同级别的对手是Tesla K80，浮点性能只有5.6TFLOPS，带宽480GB/s，显存容量24GB，TDP为300W，而FirePro S9300 X2在同为300W TDP下浮点性能翻倍，带宽更是高达1TB/s，虽然8GB的显存容量不够看，不过别忘了它使用的是HBM显存，跟普通GDDR5显存不一样。
　　FirePro S系列解决方案
　　FirePro S9300 X2专业卡售价为5999美元，折合人民币38682元左右，而NVIDIA的K80发布时售价为5000美元，后来降到4000美元。
　　谁能称霸？
　　通过上面的详细介绍，想必你对XEON PHI、NVIDIA Tesla、AMD FirePro S最新人工智能处理器都有了一定的认识。目前来看NVIDIA占据一定的优势，AMD在追赶，借助收购补齐短板的英特尔未来可期。
　　随着三大厂商此产品的上市，在未来的人工智能、深度学习领域，谁能笑到最后还很难预测，我们只能拭目以待。
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