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【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】人們越來越看好人工智能的前景及其潛在的爆發(fā)力，而能否發(fā)展出具有超高運算能力且符合市場的芯片成為人工智能平臺的關(guān)鍵一役。由此，2016年成為芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在芯片領(lǐng)域全面展開部署的一年。而在這其中，英偉達保持著的地位。但隨著包括谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼加入決戰(zhàn)，人工智能領(lǐng)域未來的格局如何，仍然待解。
人工智能潛在爆發(fā)力無限 芯片成制勝關(guān)鍵
在2016年，所有人都看到了人工智能的前景和其潛在的爆發(fā)力，但不管是AlphaGo還是自動駕駛汽車，要想使得任何精妙算法得以實現(xiàn)，其基礎(chǔ)是硬件的運算能力：也就是說，能否發(fā)展出超高運算能力又符合市場需求的芯片成為了人工智能平臺的關(guān)鍵一役。
因此，毫無疑問，2016年也成為了芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在芯片領(lǐng)域全面展開部署的一年：先有CPU芯片巨頭因特爾年內(nèi)三次大手筆收購人工智能和GPU領(lǐng)域企業(yè);后有谷歌宣布開發(fā)自己的處理系統(tǒng)，而蘋果、微軟、臉書和亞馬遜也都紛紛加入。
而在這其中，英偉達(Nvidia)因其在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢使其成為了資本市場的寵兒：在過去的一年中，曾經(jīng)以游戲芯片見長的Nvidia股價從十幾年的穩(wěn)居30美元迅速飆升至120美元。
就當資本市場都在猶豫是否人工智能風口使得英偉達股價虛高時，2月10日，英偉達發(fā)布2016年第四季度的財報顯示，其營收同比增長55%，凈利潤達到了6.55億美元，同比增長216%。
“正當Intel、微軟等巨頭投資人工智能為基礎(chǔ)的芯片技術(shù)時，英偉達已經(jīng)以Q4財報顯示，這家已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域投資將近12年的芯片企業(yè)已經(jīng)開始就此收獲可觀的盈利。”資深技術(shù)評論家Therese Poletti在其財報發(fā)布后指出。
研究機構(gòu)Tractica LLC估計，由于深度學(xué)習(xí)項目產(chǎn)生的硬件花費將從2015年的4360萬美元，上升到2024年的41億美元，而企業(yè)的相關(guān)軟件花費將同期從1.09億美元上升到100億美元。
正是這一龐大的市場吸引著谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼宣布企業(yè)向人工智能領(lǐng)域的技術(shù)轉(zhuǎn)向。“在人工智能相關(guān)技術(shù)上，目前英偉達仍然保持著的，但隨著包括谷歌在內(nèi)的TPU等技術(shù)不斷推向市場，未來的AI硬件格局仍然待解。”一位不便具名的歐洲資深從業(yè)人員向21世紀經(jīng)濟報道表示。
英偉達在GPU領(lǐng)域顯著
根據(jù)英偉達新公布的年報，其主要的業(yè)務(wù)領(lǐng)域均出現(xiàn)了兩位數(shù)以上的增長。除了其一直占有優(yōu)勢的游戲業(yè)務(wù)增長之外，其更多的漲幅事實上來自于數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)和自動駕駛兩大全新業(yè)務(wù)板塊。
年報數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)有138%的增長，而自動駕駛有52%的增長。
“事實上，這是整個英偉達財報里具有說明力的內(nèi)容，因為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和自動駕駛的增長根本上是人工智能和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展所激發(fā)的。”一位美國計算機硬件分析師向21世紀經(jīng)濟報道表示。
在目前的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投入實際應(yīng)用要經(jīng)歷兩個階段：首先是訓(xùn)練，其次是執(zhí)行。從目前的環(huán)境來看，訓(xùn)練階段非常需要處理大量數(shù)據(jù)的GPU(圖形處理器，下同)，也就是以游戲和高度圖形化的應(yīng)用做圖像渲染起家的英偉達的領(lǐng)域;而在轉(zhuǎn)型階段則需要處理復(fù)雜程序的CPU，也就是微軟十幾年來的領(lǐng)域。
“英偉達目前的成功事實上代表了GPU的成功，它正是早的GPU者之一。”上述行業(yè)分析師表示。
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤其是幾百上千層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對高性能計算需求非常高，而GPU對處理復(fù)雜運算擁有天然的優(yōu)勢：它有出色的并行矩陣計算能力，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和分類都可以提供顯著的加速效果。
舉個例子，研究員不用一開始就人工定義一個人臉，而是可以將幾百萬個人臉的圖像展示出來，讓計算機自己定義人臉應(yīng)該是什么樣子的。學(xué)習(xí)這樣的例子時，GPU可以比傳統(tǒng)處理器更加快速，大大加快了訓(xùn)練過程。
因此，搭載GPU的超級計算機已經(jīng)成為訓(xùn)練各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不二選擇，比如Google大腦早期就是使用Nvidia的GPU做深度學(xué)習(xí)。“我們正在搭建一款帶有跟蹤功能的攝像裝置，因此需要找到適合的芯片，GPU是我們的。”歐盟AR初創(chuàng)企業(yè)Quine CEO Gunleik Groven在今年一月的CES(消費電子展)現(xiàn)場向本報記者表示。
目前，谷歌、Facebook、微軟、Twitter和百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，都在使用這種叫做GPU的芯片，讓服務(wù)器學(xué)習(xí)海量的照片、視頻、聲音文檔，以及社交媒體上的信息，來改善搜索和自動化照片標記等各種各樣的軟件功能。一些汽車制造商也在利用這項技術(shù)，開發(fā)可以感知周圍環(huán)境、避開危險區(qū)域的無人駕駛汽車。
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