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滚球体育|NVIDIA能在竞争激烈的AI芯片市场保持优势吗?
来源:官网    发布时间:2021-05-07 17:02:01
本文摘要:据推测,在MoorInsightsStrategy工作的高级分析师Karl·Freund以深度自学的寒武纪越来越激烈为题分三部分说明了自己对深度自学芯片的仔细观察,前两部《芯片巨头们2019年的AI芯片之争如何?

据推测,在MoorInsightsStrategy工作的高级分析师Karl·Freund以深度自学的寒武纪越来越激烈为题分三部分说明了自己对深度自学芯片的仔细观察,前两部《芯片巨头们2019年的AI芯片之争如何?2018年世界上最受关注的AI芯片创业公司分别理解了大公司和创业公司的AI芯片。本系列最后一篇文章,作者分别从训练和推理小说市场的角度来理解NVIDIA如何在竞争更白热化的市场中保持领先地位。从Nervana的历史想起,首先想到英特尔和Nervana之间的故事。

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在被英特尔收购之前,Nervana主张产品性能比GPU低10倍。然后又发生了一件有趣的事情,NVIDIA的TensorCores让所有人都感到惊讶,因为TensorCores的性能不是Pascal的两倍,而是五倍。然后NVIDIA用NVSwitch将其性能缩小到难以置信的高性能(售价40万美元,非常便宜)8GPU下降到DGX-2服务器,其性能打败了很多竞争对手。与此同时,NVIDIACuDNN库和驱动程序的性能提高了约一倍。

基于GPU的云,GPU的使用非常简单,只需页面和iTunes约30个深度自学和工作阻抗的优化软件堆栈容器。所以,正如之前文章提到的那样,英特尔的10倍性能优势早已消失,Nervana被迫进行新设计,英特尔承诺在2019年底推出新筹码。英伟达基本证明,拥有坚实基础的10000多名工程师可以打破50名顶级工程师(记录,Nervana收购时拥有50名团队)。

没有人应该深感惊讶,对吧?10000名技术人员队伍的优势转移到2019年,竞争对手再次主张开发中的芯片具有打破英伟达GPU10倍的性能优势。需要注意的是,NVIDIA拥有约10000名工程师的团队,与世界顶级研究者和最终用户建立合作关系。

目前,他们正在寻找NVIDIA新一代7nm芯片的最佳设计。在我看来,这将是英伟达的产品从拥有AI的GPU芯片变成拥有GPU的AI芯片。图1:NVIDIA的DGX-2超级计算机一体化可以在NVSwitch上点对点的16个V100GPU中获得2个peta-ops的AI性能NVIDIA技术人员可以为下一代产品减少多少砂(逻辑区域)?以下分析非常简单,但寻找重要问题的答案很简单。

从具有优异性能的ASIC-谷歌TPU开始,分析师估计每个TPU芯片构筑了约20-25亿个晶体管。VoltaV100在12nm生产技术中享有约210亿个晶体管,台积电只能生产芯片。随着NVIDIA使用的生产技术从12nm到7nm,芯片可以包括约1.96(1.4x1.4)的晶体管。

因此,理论上,如果NVIDIA没有添加到图形逻辑单元(不可否认),它将享受另外200亿个晶体管,这将是TPU逻辑的十倍。假设逻辑差距是两倍。在这种情况下,NVIDIA工程师仍有5倍的逻辑单元作为AI功能使用。

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目前,NVIDIA有可能全力提高性能,而不是降低成本和功耗。在培训市场中,这就是用户必备的——更短的培训时间。

NVIDIA可能有很多意见,包括电影内存和处理器中更多的TensorCores。我的观点是,NVIDIA无疑享有芯片创造性的储备,就像TensorCores一样。我访问了很多AI芯片的创业公司,最同意的人们说不要高估NVIDIA,也不要指出NVIDIA被GPU锁住了。

NVIDADLA和Xavier证明了这两个ASIC和SoC,NVIDIA可以构筑各种加速器,在某种程度上是GPU。因此,许多这些初创公司的CEO要求不是NVIDIA的方式,而是先转入推理小说市场。我指出,NVIDIA在培训市场上的劣势会长期存在,其目前的问题可能是芯片成本较高,但对于AI培训,客户不愿意付出代价。

另外,在推理小说市场上,NVIDIA的Xavier是令人印象深刻的芯片。深度自学寒武纪爆炸不利于编程性,让我们回到寒武纪爆炸的想法。NVIDIA认为我们仍处于AI算法研究的早期阶段。

例如,用于图像处理的卷积神经网络的ASIC对其他网络,如GAN、RNN或未发明者的神经网络的表现并不差。但是,如果NVIDIA需要解决问题的内存墙问题,GPU的可编程性加上NVIDIA技术人员共同包含的生态系统,GPU必须能够非常缓慢地适应环境的新神经网络处理形式。NVIDIA已经通过NVLINK创建了8个GPU和256GB高带宽内存网络,以极高的价格解决了问题内存问题。

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我们被迫等待下一代GPU,了解是否及其如何解决问题的延迟和比特率问题,这将需要约10倍的HBM性能内存。推理小说战争的边缘和数据中心推理小说的市场需求多样,将来会迅速成长,但我推测大众推理小说的市场是否会成为特别有魅力的市场。然而,随着更多公司关注和保护这个市场,产品的最终利润率可能非常脆弱。

现在有些推理小说非常简单,但有些推理小说非常困难。后者的市场保持高利润率。因为只有具有CPU的简单SoC、GPU、DSP、ASIC等没有并行处理能力的处理器才能获得自动驾驶等所需的性能。

在英特尔工作的Naveen。Rao最近在推特上发表的消息泄露,Nervana推理小说处理器有可能基于10nm的SoC,构筑IceLake的CPU核心。NVIDIA已经引导了自动驾驶的Xavier和SOC等方法。

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西安linx也使用类似的方法,今年下半年Versal上市。想用这种方法的创业公司没有两个特性:1)非常低的能源消耗比,2)创造性的产品路线图,使他们领先。总之,我特别强调以下内容:1.人工智能的未来需要专用芯片,专用芯片的市场非常大。2.世界上仅次于的芯片公司希望在未来的AI芯片战争中取得胜利。

英特尔虽然在追,但不要高估它能做什么。3.有很多资金丰富的创业公司,其中有些不成功。

如果你想投资家庭,请保证他们不屑于NVIDIA的实力。4.未来5年,中国将在相当大程度上脱离美国的人工智能技术。

5.NVIDIA有10000名工程师,下一代为AI设计的高级GPU可能会给我们带来惊喜。6.推理小说芯片市场快速增长,特定应用领域也有市场空间。FPGA,特别是西安新一代产品在这个领域最重要。

(公共编号:)编译器、viaforbes有关文章:2018年世界上最受关注的AI芯片创业公司芯片巨头们2019年的AI芯片之争如何?原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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