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展望2018 AI芯片领域:众多厂商追随深度学习

2018-01-26 15:14:41 至顶网
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度神经网络就像远方地平线上的海啸鉴于深度神经网络(DNN)的算法和应用还在不断演变之中,所以目前我们还不清楚深度神经网络最终会带来怎

度神经网络就像远方地平线上的海啸

鉴于深度神经网络(DNN)的算法和应用还在不断演变之中,所以目前我们还不清楚深度神经网络最终会带来怎样的变化。但是迄今为止,深度神经网络在翻译文本、识别图像和语言方面取得的成功,让人们清楚地意识到,深度神经网络将重塑计算机设计,当半导体设计和制造方面发生着同样深刻颠覆的同时,这些变化逐渐开始带来影响。
为训练深度神经网络量身定制的第一批商用芯片将于今年上市。由于训练新的神经网络模型可能需要几周或几个月的时间,因此这些芯片可能是迄今为止制造出的最大、也是最昂贵的商用芯片。

今年,该行业可能会看到来自初创公司Graphcore的一款微处理器芯片,没有采用DRAM,而是来自竞争对手Cerebras Systems的晶圆级集成。英特尔收购的2.5-D Nervana芯片已经在制作样品,其他十几款处理器也正在开发中。同时,ARM和西部数据等芯片公司也正在研究芯片核心,以加速深度神经网络的推理部分。

加州大学伯克利分校名誉教授David Patterson表示:“我认为(2018年)将有一场即将上演的派对。我们会看到许多公司正在评估的一些想法。”

这个趋势非常重要,Patterson和联合作者John Hennessey在关于计算机开创性文本的最新版本中撰写了一个新的篇章,于上个月发表。作者对内部设计提供了深入的见解,例如Patterson撰写的关于Google TensorFlow Processor(TPU)部分,以及最新Apple和Google智能手机芯片中的Microsoft Catapult FPGA和推理块。

“这是计算机架构和封装的复兴。明年我们会看到比过去十年更有趣的计算机,” Patterson说。

深度神经网络的兴起,在过去几年里把风投的资金带回到了半导体领域。 EE Times最近公布的Silicon 60本榜单中,有7家致力于某种形式的神经网络芯片,其中2家公司鲜为人知:Cambricon Technologies(中国北京)和Mythic Inc.(美国德克萨斯州奥斯汀)。
“我们看到拥有新架构的初创公司正在激增。我自己也在关注着15-20家公司......过去10到15年,我们还没有看到哪一个细分领域有15家这么多的芯片公司出现。”企业家Chris Rowen这样表示,他离开了Cadence Design Systems,成立了一家名为Cognite Ventures的公司,专注于神经网络软件。

“在高端服务器训练方面,Nvidia是一个很难对付的竞争对手,因为它有很难撼动的软件地位,而且涉足智能手机市场那你肯定是疯了,因为你必须要擅长很多方面,但是在高端和低端智能手机市场你可能还有一些机会。”Rowen表示。

市场分析公司The Linley Group负责人Linley Gwennap表示,Nvidia最新的GPU(Volta)做得非常出色,Nvidia对其进行了调整,可对深度神经网络做速度训练。“但我当然不认为这是最好的设计,”Gwennap说。

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