新品、AI、革新 理所当然与意外交织的2017年芯片市场

在回顾充满变革与创新的2017年芯片行业时，我们发现这一年无疑是这个时代技术革新的重要篇章。从服务器芯片到人工智能芯片，市场的各个角落都充满了令人瞩目的动态和突破性的产品。

服务器芯片市场犹如一场激烈的竞赛，各大厂商纷纷展示了自己的实力和创新。英特尔推出的至强可扩展处理器凭借其全新的Mesh网格式架构，显著提升了计算效率和性能，引领了数据中心和网络基础设施的革新。这一产品的发布不仅吸引了浪潮等传统厂商推出了搭载最新芯片的服务器产品，还吸引了华为等众多企业对其技术的深入合作，满足企业对计算性能、效率和部署的多样化需求。

除了英特尔外，AMD、IBM等其他主要厂商也在服务器芯片市场展现出强大的竞争力。AMD推出的EPYC霄龙系列服务器处理器凭借其卓越的性能、优化和安全特性，巩固了AMD在服务器市场的地位。IBM的POWER9处理器则以其强大的数据传送性能和在各种超级计算机中的应用赢得了市场关注。高通也进务器芯片市场，其Centriq处理器系列的推出标志着ARM架构在数据中心领域的重大突破。

而在人工智能领域，AI芯片更是成为最热门的焦点。作为GPU加速计算的领导者，Nvidia无疑是这一领域的佼佼者。在人工智能技术的热潮中，Nvidia发布了新一代的Tesla V100 GPU加速器，这一产品以其卓越的性能推动了人工智能技术的快速发展和应用。除了Nvidia外，其他厂商也在人工智能芯片领域展开激烈竞争，不断推出创新产品和技术。

国产芯片厂商在2017年的表现同样引人注目。龙芯等国内厂商不断推出自主研发的处理器产品，并在服务器和终端设备中得到广泛应用。这不仅提升了我国信息化建设的自主安全可控水平，也展示了国产芯片产业的潜力和实力。

2017年的芯片市场充满了变革和创新。从服务器芯片到人工智能芯片，各大厂商都在努力推动技术的进步和产品的创新。未来，随着技术的不断发展和市场的不断扩大，我们期待更多的创新和突破将在这个充满活力的行业中涌现。NVIDIA Volta GV100 GPU平台引领超级计算革新，无论是计算科学还是数据科学领域，Tesla V100 GPU都能为各类应用提供强大的算力支持。这款GPU无疑是当前市场上最顶尖的数据中心GPU，专为处理高密集型的HPC、AI和图形处理任务而设计。其配备的640个Tensor cores，使得Tesla V100成为首款突破100TFLOPS算力大关的深度学习GPU产品。更值得一提的是，借助新一代NVIDIA NVLink技术，其高达300GB/s的连接能力，使用户能够轻松组合多个V100 GPU，构建强大的深度学习运算中心。

在AI芯片市场的竞争中，除了NVIDIA，英特尔也不甘示弱。在整合Nervana技术后，英特尔推出了Crest家族系列的首款产品——Lake Crest芯片。这是一款专为训练DNN而设计的深度定制ASIC解决方案，属于第一代神经网络处理器。

目前的大型深度神经网络虽然拥有强大的计算能力，但却面临着测试和部署难题。而神经网络处理器的出现，正是为了快速解决AI应用中的数学问题，特别是针对目前流行的机器学习技术分支——神经网络。

除了主流芯片巨头，还有许多AI芯片创新公司如寒武纪、地平线等正崭露头角。寒武纪科技最新发布的智能处理器IP产品在功耗、能效比、成本等方面进行了全面优化，适用范围广泛，包括图像识别、安防监控、智能驾驶等多个领域。中科曙光推出的搭载寒武纪AI芯片的服务器产品——Phaneron，已成为世界首款搭载寒武纪高性能机器学习处理器芯片（MLU系列）的推理服务器。

地平线则发布了中国首款嵌入式人工智能视觉芯片，其“征程”和“旭日”两大系列，将围绕智能驾驶、智慧城市、智能商业等应用场景展开。这些AI芯片的出现，代表着分布式和专属计算力的趋势，随着移动互联网、物联网等技术的发展，边缘计算与云计算的互补为我们提供了更多计算力选择。

无论是服务器芯片还是AI芯片，都是计算力不断推进的结果。当前多样化的计算力需求促使芯片市场呈现多样化发展态势。从x86、GPU到Power、ARM、FPGA等芯片的发展，是市场需求的驱动所致。

展望未来，2018年的芯片市场将继续快速发展，多样化的态势仍将延续。Power、ARM、FPGA等“小众”芯片将在x86、GPU等“主流”芯片的包围中生存并发展，使得芯片市场更为多样化，我们的计算力选择也将更为丰富。这些“非主流”芯片产品能否在市场中立足，取决于其能否满足客户需求以及自身生态圈的建设。无疑，这些丰富多彩的芯片产品共同推动整个行业的发展。