深度学习引领AI芯片大战
导读：AI前沿在行动，在波澜壮阔的AI芯片领域中，我们见证了一场巨头间的“错位战争”。
回顾刚刚过去的AI芯片热潮，不得不说，这场战火早在谷歌的论文发布之前就已悄然点燃。早在去年六月，谷歌就透露了其研发的一款云端专用AI芯片TPU。这一消息引起了业界的广泛关注，而这篇普通的学术论文更是引发了媒体的高度关注。一时间，关于TPU的讨论如潮水般汹涌，而这场讨论的焦点不仅仅是技术层面的探讨，更涉及到行业巨头间的竞争。
随着四月初Google发布了一篇即将在ISCA上公开发表的论文后，关于AI芯片的“大战”愈演愈烈。不久后的5月，Nvidia的GTC大会上，黄教主公布了最新的GPU Volta。就在同一天，谷歌公布了第二代TPU的亮相，尽管细节不多，但无疑给业界带来了不小的震动。这场竞争似乎不仅仅局限于产品层面，更涉及到未来的市场格局和竞争策略。与此谷歌的软件大神Jeff Dean也在HotChip会议上介绍了TPU和TPU2的情况。这使得关于谷歌TPU的讨论进一步加深。在大会上他也提到AI生态作为一种新型生态的地位越来越重要，值得各个产业的大力发展。与此谷歌也在积极布局AI生态的建设和发展。与此谷歌也在积极布局AI生态的建设和发展。与此谷歌也在积极布局AI生态的建设和发展。随着谷歌TPU的发展，其对AI生态的贡献也越发凸显出来。这不仅是技术上的突破更是产业格局的一次重大变革。这不仅仅是芯片技术的革命更是整个科技产业的升级和发展方向的变化。这不仅带来了商业价值还带来了极大的社会价值和影响力促进了全球经济的发展和科技的进步对人类的未来发展具有重大意义。 随着这场战争的深入发展我们看到的是一场巨头间的激烈竞争一场关于未来的争夺战。 另一巨头Nvidia也在积极应对这场战争。除了公布了重量级的Volta外它还开源了其DeepLearningAcceleratorNVDLA宣布开源后的未来路线图一经发布就引起了业界的广泛关注。大家对其背后的动机、未来走向以及对初创公司的影响等问题展开了激烈的讨论。 值得一提的是Nvidia此次开源的决定可能更多地是出于对未来市场竞争的考量而非短期的策略考量其背后的长远战略值得深入探讨。 总体来看这场巨头间的“错位战争”无疑将推动AI芯片领域的发展加速整个行业的进步并带来更大的商业机会。 在这场战争中我们看到了科技巨头们的决心和勇气也看到了整个行业的活力和潜力。 让我们拭目以待这场战争将如何发展并为我们带来更多的惊喜和机遇。 无论如何未来的AI芯片市场无疑将充满机遇和挑战我们将继续关注这场激动人心的“错位战争”。这场科技巨头间的较量始于一篇论文，贯穿了整个 2017 年，其影响深远，可能超出了这两家科技巨头——Google 和 Nvidia 的预想。这场被称为“错位”的战争，在软件巨头Google与芯片巨头 Nvidia之间展开，凸显出两大巨头在人工智能时代的深度对决。其背后不仅是一场商业竞争，更是一场技术革新的较量。这场战争背后也揭示了一个时代的开启：科技巨头纷纷涉足硬件定制的时代。从Google的TPU到IPU，再到Apple的自研芯片，我们看到科技巨头在人工智能加速硬件领域的巨大投入和深度布局。这不仅体现了科技巨头在应用、技术和资源上的优势，更反映出他们对未来技术发展趋势的敏锐洞察和战略布局。在这样的大背景下，无论是Google的TPU还是Tesla的自动驾驶芯片，都代表了AI加速硬件的巨大需求和发展趋势。传统的芯片巨头如Intel和AMD也在积极追赶这一趋势，通过收购和合作不断扩展自己的业务范围和技术能力。可见，“以深度学习为代表的新型计算模式将引领未来芯片的发展方向”，已成为行业的共识。在这种大环境下，越来越多的非传统玩家也开始关注和支持新型计算的芯片，其中包括许多以前完全不了解芯片行业甚至完全不涉足半导体领域的公司。在初创公司方面，他们也在人工智能芯片领域扮演着重要的角色。尤其是中国的初创公司，在这个领域中的表现尤为出色。从公开的AI芯片列表中可以看到，初创公司的数量正在迅速增长，他们正在为这个领域带来全新的活力和创新。初创公司在发展过程中也面临着许多风险和挑战。他们需要不断调整自己的方向和定位以适应不断变化的市场需求和技术环境。同时我们也看到了一些龙头企业在初创公司中崭露头角，他们凭借创新的技术和敏锐的市场洞察力赢得了市场认可。然而在这一领域也存在着一些泡沫和投机行为，这需要市场参与者和监管者共同努力消除泡沫、规范市场、维护市场秩序以实现这个行业的健康和持续发展。总体而言，人工智能芯片领域的竞争愈发激烈同时也充满了机遇和挑战这为行业内的所有参与者带来了无限的可能性和期待。时代的浪潮：AI芯片领域的蓬勃发展
随着科技的飞速发展，AI芯片已然成为引领变革的先锋。从寒武纪、深鉴科技到美国的Cerebras等企业，无一不在这个赛道上奋力驰骋。在短短的几年间，这些企业和初创公司在市场上崭露头角，凭借他们独特的技术和鲜明的产品特点，赢得了市场的青睐和投资者的信任。他们背后的故事充满了挑战与机遇，展现了一个充满活力和创新的行业面貌。
过去，半导体领域初创公司获得VC投资可谓难上加难，产业风险大、门槛高、周期长是主要原因。AI芯片的初创企业却在近年受到了资金的热烈追捧。融资数据表明，寒武纪、深鉴科技等企业均成功获得了数千万甚至上亿美金的投资。而投资者的热情似乎并未因时间的推移而有所减退，新的公司不断涌现，投资机构纷纷前来投资。
那么，为何传统上不愿涉足半导体产业的投资者如今却对AI芯片如此热衷呢？这背后的原因多元且复杂。整个AI领域的投资热潮无疑是主要因素之一。观察这些投资背后的资本，不难发现许多活跃的AI领域投资者，甚至是将AI视为未来重点的科技巨头如BAT等。这些没有太多半导体背景的资本进入芯片领域，无疑带来了新的机会和视野。AI芯片的技术特点也使其成为初创公司的理想选择。Deep Learning加速芯片的关键算法相对简单清晰，优化目标明确，技术基础扎实，使得初创公司能够快速尝试并展现自己的实力。
成功并非易事。硬件只是第一步，真正被市场接受的产品需要全面的技术积累和市场策略。从产品定义到硬件效能，再到软件工具、系统测试和现场支持等，每一个环节都不能有短板。对于初创公司来说，尽管技术挑战重重，但市场的机遇也同样巨大。
当我们目光转向2018年，期待之情溢于言表。作为一名芯片架构的工程师，我对技术创新充满期待。Vathys公司的全定制技术为我们展示了AI芯片的未来可能。这几项技术若得以突破，必将引发业界的震动和业内的激动。巨头们的下一步动作也引人注目。Google的TPU是否会向外部用户开放、直接与Nvidia竞争？Big Five和BAT是否也会跟进自研芯片？这些都将是我们未来关注的焦点。
AI芯片领域的蓬勃发展正在改变我们的世界，带来更多的机遇和挑战。让我们共同期待这个领域的更多创新和突破，期待更多的企业和初创公司在这个赛道上创造更多的奇迹。随着2018年的脚步日益临近，我们不禁对科技领域的未来充满期待。在这个充满无限可能的舞台上，Intel能否实现全面突破？Nvidia将面临怎样的挑战？是否会推出更专业的加速芯片，而不仅仅是增加Tensor Core于GPU之中？高通何时会在手机芯片中引入硬件加速器？ARM的下一步棋如何布局，是否会称霸嵌入式市场？如此多的疑问令人充满好奇。
行业巨头间的合作与联盟也无疑成为我们关注的焦点。近日，为了对抗Nvidia，AMD和Intel宣布罕见合作，IBM则在Power9上与Nvidia深度合作。在未来的一年里，我们有理由相信会见证更多行业巨头间的强强联手，或许这将开启全新的科技纪元。
而对于初创公司来说，他们的命运无疑是悬念最大的未知数。AI芯片的初创企业在这一年里面临着巨大的挑战和压力。对于它们来说，每一次的进步都是一次跨越，每一次的尝试都充满了未知和挑战。在即将到来的试用阶段，这些初创公司将交出他们的第一次测验结果。届时，我们将看到他们的真实实力和市场潜力。虽然在这个阶段犯错是可以接受的，但对于那些能够脱颖而出的初创企业而言，这是最好的机会之一。他们将有机会攀登新的高峰或取得决定性的突破。那些曾在初试中略显稚嫩的企业也有可能凭借自己的努力脱颖而出。我们也期待着在Edge端看到更多的传统芯片厂商加入竞争。ARM等具有优势的嵌入式IP厂商将有望采取更大的动作。这些都将对初创公司的未来产生深远影响。
关于AI的未来走向也是一个令人关注的话题。它将继续以何种速度发展？是继续高歌猛进还是平稳发展？甚至是否会遇到挫折和瓶颈？不论未来的走向如何，AI芯片都将受到大势的影响。值得关注的是，由于芯片研发的周期长且具有滞后效应，其发展往往难以与算法和应用同步。未来算法层面的变革也会对AI芯片的设计产生重大影响。比如低精度网络等新兴技术可能对现有的芯片架构提出新的挑战。对此我们需要保持敏锐的洞察力时刻关注应用和算法领域的最新进展以应对未来可能出现的变革和挑战。在这里我们也要不断反思和自问从Jeff Dean在NIPS2017的演讲中获得启示以期更好地理解未来发展趋势和挑战做好准备迎接新一年带来的机遇与挑战
在这个令人激动的时刻让我们共同期待一个充满机遇和挑战的2018年祝愿读者们万事如意更祝愿在AI芯片领域奋斗的同仁们取得辉煌成就！