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平头哥华为布局AI芯片,你必须要了解的云端一体化

2019-10-11 09:11
算力智库
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9月25日,阿里平头哥推出含光800AI芯片,以其领先同行的性能震惊业界。而就在8月,华为也发布了自己的AI芯片昇腾910。巧合的是,双方都选择了云端AI芯片,为何巨头都看重了这一领域?随着他们的入局,云端芯片会对终端AI芯片带来怎样的影响?

互联网巨头争先布局AI云端芯片

9月25日,在杭州云栖大会上,阿里巴巴旗下平头哥第一颗AI自研芯片—含光800正式发布。作为阿里成立平头哥以来发布的第一款正式流片的AI芯片,这是继处理器IP核玄铁910、无剑SoC平台之后,又一次实力的证明。

在业界标准的ResNet-50测试中,“含光800”推理性能达到78563IPS(每秒能处理7.8万张图片),比目前业界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500IPS/W(每瓦功率能处理500张图片),是第二名的3.3倍。

华为:最快的云端训练芯片

在阿里含光800发布之后,大家不免将它与华为在8月23日全联接大会发布的AI处理器昇腾910进行对比 。

因为华为的昇腾910与含光800发布之时都号称算力最强的AI处理器。事实上,两者的用途并不一致。AI芯片可以划分为训练芯片和推理芯片两种用途,昇腾910是最快的训练芯片,含光800是最强的推理芯片。训练是指通过大量标记过的数据在平台上进行“学习”,并形成具备特定功能的神经网络模型;推理则是利用已经训练好的模型输入新数据通过计算得到各种结论。但他们均属于云端芯片。

在AI芯片应用场景中,我们通常分为云端和终端,云端主要指大规模数据中心和服务器,终端包括手机、车载、安防摄像头、机器人等丰富的场景。

除了阿里、华为之外,国内百度、腾讯等也均在芯片领域持续布局。百度布局集中在图像、语音、无人驾驶等应用层面,腾讯则通过投资比特大陆、Diffbot、iCarbonX、CloudMedx、Skymind、ScaledInference等企业完善其在AI芯片产业链的布局。

AI芯片赛道:入局“拥挤”赛道为哪般?

首要原因是,巨头们入局云端AI芯片,更多是考量自身业务的融合优化。随着数据量级的增长,无论是百度的搜索、语音交互、无人驾驶还是腾讯社交、新零售、智能硬件等方面布局,或是阿里云计算,物联网等领域,通用AI芯片已经难以满足自身业务算法和硬件设计的需求。

相比传统芯片厂商,互联网巨头在涉足芯片领域普遍存在一个共同点,那就是其芯片产品都不是以商品芯片的身份单独出售,而是与自家的产品捆绑在一起。

含光800将通过阿里云对外输出AI算力,未来企业可以通过阿里云获取含光800的算力。同时含光800也主要用于解决图像、视频识别、云计算等商业场景的AI推理运算问题,提升运算效率、降低成本,为数据中心提供动力。

而华为发布昇腾910则用于补充AI云端芯片的空白,也用在华为自有服务器和云业务上。

当然,巨头们的布局并不仅仅是云端AI芯片,也包括终端芯片。大量厂商纷纷进入这条赛道的另一大重要原因,是为了芯片的自主可控。

要想在AI赛道上打一场硬仗,芯片是关键的一环。特别是在中美贸易战的大格局下,在核心的芯片上自主可控也是有必要的,毕竟谁也不想成为下一个中兴。

2019年,AI芯片战场正群雄逐鹿

事实上,在资本助力下,AI芯片这一“增量”市场迅速群雄并起,除了英特尔、英伟达等老牌玩家,初创型AI芯片企业、互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足AI芯片。

初创AI芯片企业、互联网巨头、传统芯片厂商同台竞技,AI芯片行业呈现群雄逐鹿的局面。

据美国市场研究公司ReportLinker研究报告,预计到2023年,AI芯片市场规模将达到108亿美元,复合年均增长率达到53.6%。

市场大,竞争者也多。截止2018年底,国内芯片设计公司规模已经发展到近1700家,虽然受经济影响,增速大不如前两年,但是仍然有不少人想要抢夺这块蛋糕。

近两年,各AI芯片厂商的新品竞相发布,各环节分工逐渐明显。AI芯片的应用场景也不再局限于云端,部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。

入局者中,既有国内原本做安防、语音语义、人脸识别、云计算等领域解决方案的公司布局AI芯片寻求自研,也有AI算法公司转向所在领域的AI芯片研究。

不同于传统芯片市场,AI芯片就是用于计算的芯片,效率高,功能相对单一,且不涉及IP授权问题,应用起来更节约资源且门槛要比通用芯片低,人人可参与这个尚未成型的AI芯片市场变得再正常不过。

实际上在AI芯片的实际落地和巨头的推动下,这个市场的格局和趋势正在逐渐清晰。

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