CobiNet(寧波)推薦文章：

傳(chuan)(chuan)統(tong)計算(suan)架(jia)構(gou)一般由(you)中央(yang)(yang)運(yun)算(suan)器(qi)(qi)(qi)、中央(yang)(yang)控制(zhi)器(qi)(qi)(qi)、內存(cun)、輸(shu)(shu)入(ru)和輸(shu)(shu)出(chu)(五個部分構(gou)成，其中中央(yang)(yang)運(yun)算(suan)器(qi)(qi)(qi)和中央(yang)(yang)控制(zhi)器(qi)(qi)(qi)集成一塊芯片上構(gou)成了我們今(jin)天(tian)通常所(suo)講的(de) CPU.而(er)深度學習的(de)人工神經(jing)網絡算(suan)法與傳(chuan)(chuan)統(tong)計算(suan)模式不(bu)同，它能夠(gou)從輸(shu)(shu)入(ru)的(de)大(da)量數據中自發的(de)總結出(chu)規律，從而(er)舉(ju)一反三，泛(fan)化至從未見過的(de)案(an)例中。

因此(ci)，它(ta)不(bu)需(xu)要(yao)人(ren)(ren)為的(de)(de)提取(qu)所需(xu)解決問題的(de)(de)特征或者(zhe)總結規律來(lai)進行編程。人(ren)(ren)工神經網絡算法實際上是通過大量樣(yang)本數(shu)據訓練建立了輸入數(shu)據和輸出數(shu)據之間的(de)(de)映(ying)射(she)關系，其最(zui)直接的(de)(de)應用(yong)是在分類(lei)識別方面。

除了(le)特斯拉、微(wei)軟宣布入(ru)局AI芯(xin)片(pian)，包括蘋果、谷歌、Facebook以及(ji)英特爾、IBM、英偉達等企業(ye)也(ye)早于(yu)他(ta)們(men)進(jin)軍了(le)AI芯(xin)片(pian)領地。

微(wei)軟的(de)(de)(de)路線(xian)是(shi)是(shi)通過FPGA，它的(de)(de)(de)特色是(shi)進行(xing)并行(xing)計算。還記得幾(ji)年前的(de)(de)(de)比(bi)特幣狂潮嗎(ma)?最(zui)開(kai)始人們是(shi)依賴顯卡或是(shi)GPU，到后來礦機的(de)(de)(de)出現，就(jiu)是(shi)用的(de)(de)(de)FPGA的(de)(de)(de)能力來進行(xing)挖礦，當時(shi)也有瘋狂的(de)(de)(de)人挖到了(le)第一桶(tong)金。

 IBM在(zai)去年(nian)12月初發布了新的(de)POWER9系(xi)統，依賴超高速管(guan)道(IBM稱之為(wei)(wei) 軟管(guan) 而不是(shi) 吸(xi)管(guan) )，將數據(ju)快(kuai)速傳輸到能夠處理機器(qi)學習(xi)任務(wu)的(de)協處理器(qi)。計算機的(de)學習(xi)能力直接(jie)與互連吞吐量有關，因為(wei)(wei)更快(kuai)的(de)數據(ju)傳輸意味(wei)著更快(kuai)獲得處理結果。

另外，在剛(gang)剛(gang)結束的(de)(de)CES 2018上，英(ying)偉(wei)達發(fa)布了面向自(zi)動駕(jia)駛市(shi)場的(de)(de)人工智能芯(xin)片(pian)DRIVE Xavier，而它的(de)(de)對手(shou)英(ying)特爾發(fa)布了針對云端(duan)的(de)(de)神經擬(ni)態(tai)芯(xin)片(pian)Loihi ，布下(xia)了從CPU、FPGA、ASIC，從平臺(tai)到(dao)(dao)開發(fa)工具(ju)的(de)(de)端(duan)到(dao)(dao)端(duan)的(de)(de)AI陣營。

在(zai)去(qu)年5月，谷歌(ge)又(you)公布了其自(zi)(zi)己(ji)(ji)定制的(de)(de)(de)處(chu)理器(qi)(qi)(qi)的(de)(de)(de)細節。谷歌(ge)用的(de)(de)(de)并(bing)非(fei)Intel或是(shi)AMD的(de)(de)(de)處(chu)理器(qi)(qi)(qi)，而(er)是(shi)自(zi)(zi)己(ji)(ji)針對機器(qi)(qi)(qi)學習(xi)優化過的(de)(de)(de)處(chu)理器(qi)(qi)(qi)，并(bing)命名(ming)為 張量處(chu)理單(dan)元(yuan)(tensorflow process unit，TPU)。而(er)AlphaGo就(jiu)是(shi)構建在(zai)TPU上(shang)的(de)(de)(de)。

當然，還有傳統(tong)芯片的翹楚(chu)英特(te)爾(er)，其對行業的觀察要比別人透(tou)徹得多(duo)。雖(sui)然旗下產(chan)品多(duo)來自于(yu)傳統(tong)CPU，但是英特(te)爾(er)一樣有核心產(chan)品，在機器(qi)學習領域有競爭力，那就是至強phi融核處理(li)器(qi)與至強phi協處理(li)器(qi)。

在英(ying)特(te)(te)爾的官方新聞中(zhong)，我(wo)們也看到了英(ying)特(te)(te)爾關于至強phi在加速機器學習的速度表現。當然了，英(ying)特(te)(te)爾也沒停(ting)止收購的步伐，有很多人工智能領域的公司被英(ying)特(te)(te)爾收入囊中(zhong)。

AI 芯片將(jiang)定義人(ren)工智(zhi)能(neng)產業鏈和生態圈，作為核(he)心(xin)基礎計算單元，芯片是(shi)人(ren)工智(zhi)能(neng)時(shi)代制(zhi)高(gao)點。從目前的(de)形勢看(kan)來，谷(gu)歌(ge)、英偉達和英特(te)爾(er)將(jiang)成為最(zui)終的(de)三強，這一(yi)場巨頭圍繞AI芯片之戰誰將(jiang)稱霸?答案(an)并不明朗，對于未(wei)來的(de)人(ren)工智(zhi)能(neng)時(shi)代，我們拭目以(yi)待吧。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
本公司專注于電訊配件,銅纜綜合布線系列領域產品研發生產超五類，六類,七類線，屏蔽模塊，配線架及相關模塊配件的研(yan)發和(he)生產。

歡迎來電咨詢0574 88168918,郵箱sales@aliance.cn，網址aliance.cn