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桑达尔·皮查伊在加州山景城主持了谷歌2018I/O开发者大会,这位被中国网友戏称为“劈柴哥”的Google CEO,一如往届向外界透露了谷歌前进的方向,而其中的重要一项,就是正式公布了自家AI芯片TPU的3.0版本。

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距离中兴芯片危机仅一个月的时间,TUP 3.0版本的公布或将再次对“造芯热潮”的中国科技界带来刺激,掀起新一轮的“AI芯”热潮。然而,AI芯片真的能靠“舆论”这么造出来吗?

AI芯片:一切的基础

为什么说AI芯片是AI技术的基础?当AI技术进一步发展,所需要的信息和运算量会进一步提升,CPU已经无法提供更加庞大的算力,目前人们用GPU来代替CPU进行深度学习,但为了考虑到算力膨胀和兼容性的问题,研发AI芯片已是大势所趋。

而且芯片作为高投入、高尖精的技术,又是底层硬件基础,如果严重依赖它人,AI公司本身会非常难受——就和今天的中兴一样,命门一掐,受制于人。因此众多互联网大佬都在自行研发AI芯片,除了谷歌还有亚马逊、苹果、Facebook等。

谷歌研发的TPU最早公布于2016年,2013年就有相关传言在进行研发了。与李世石和柯洁大战而名声大噪的AlphaGo就搭载了TPU。

AI芯片分为深度学习和专用类,前者可以搭载在大量AI平台内,进行深度学习和智能运算;后者用途则更加垂直,比如用于安防识别、智能家居、自动驾驶、云端运算,这也是目前AI芯片最为火热的四个落地场景。

但深度学习AI芯片更加意义重大,一般是为深度学习框架而设计,这意味着它对开源架构进行了优化,能让开发者更顺利、更快捷地开发出更多的AI应用,形成数目繁多、品类齐全的AI应用生态。此外,AI芯片与深度学习框架的一体化意味着标准的建立,如果选择这款AI芯片的开发者越多,企业的AI护城河就越稳固,类似PC之于Windows。

用了我的芯片,在我的地盘你就得听我的。

中兴事件引爆了中国芯片的“大跃进”

由于半导体产业的先发优势,美国英伟达、英特尔、谷歌、AMD等企业的AI芯片产品一直是国内AI企业追赶和超越的对象。而在中美贸易摩擦导致的中兴芯片危机发生不久后,TPU3.0的发布也进一步催化了国内的造芯热度,相信接下来一段时间,对造芯追求的舆论将会掀起新的高潮。

其实在中兴事件到I/O发布会之前,各大网站的科技频道基本都被国内造芯的新闻刷屏:

4月19日,阿里公布自研芯片Ali-NPU消息

4月20日,阿里宣布全资收购AI芯片企业中天微

4月23日,Rokid宣布自研AI芯片将于6月26日亮相

4月27日,云天励飞正公布面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU

5月3日,寒武纪发布首款云端智能芯片MLU100

5月11日,华为被爆麒麟980处理芯片将在今年下半年发布

5月11日,云知声宣布将在下周公布全球首款面向IoT的AI芯片

……

这个时间节点颇为耐人寻味,而且这些新闻大都有一个共同特点:数据列得一个比一个好看,实体芯片难见踪影;一边高调打爱国牌“在AI上不做下一个中兴”,一边普天盖地自我宣传。也难怪众多网友不买账,纷纷调侃这些企业有蹭热点之嫌。

但这也拦不住大企业纷纷倾力投入,同时更涌现一大票造芯创业者。凭心而论,在AI技术的浪潮下,AI芯片作为底层基础,战略意义可以说不言而喻,中兴事件也让人们看到了中国在这方面的短板。但做芯片,不能走炼钢铁那种大干快上的粗暴路线。

端前一分钟,芯片十年功

芯片这个东西,我们都觉得很常见,只要是个智能电子设备,都一定会搭载它,这就给老百姓一种错觉,认为这东西很多企业都能做。其实很多企业家也没看透这一点,觉得只要砸点钱,挖点人,花个两三年时间,就能出成果。

说有钱,市值两千多亿美金的英特尔够有钱吧?2016年,英特尔豪掷4.08亿美刀收购了一家明星AI创业公司Nervana,然后说要推出专用芯片——这大招一憋就是三年半,到现在连个芯片的影子都没见着。英特尔也没有把宝都押在Nervana身上,2015 年英特尔以 167 亿美元收购了芯片商Altera,2017 年英特尔以 153 亿美元收购拥有自动驾驶辅助系统及芯片方案的Mobileye……均是出手不菲,但与谷歌形成鲜明对比的是,英特尔的AI芯片与AI应用至今仍泛善可陈。

说到底,“买买买”的模式,在AI领域未必行得通。半导体产业链需要的是源源不断的资本、源源不断的技术投入,这一点已经得到了美日韩的验证。但AI芯片更需要一个完整的生态,底层芯片,中层系统,上层应用,缺一不可,退一万步说,就算芯片造出来了,如果没有形成应用生态,它也只是一个空中楼阁。