各路巨头争先恐后2019iyiou

2019年05月15日 来源:

25年前,严恩·乐库(YannLeCun)曾打造过一种人工智能(AI)芯片,名叫ANNA,但它实在是太超前了。

那是1992年,乐库当时是贝尔实验室的一名研究人员。他和同事们设计这种芯片是为了运行深度神经络——一种复杂的数学系统,能够通过分析大量数据独立执行任务。

但ANNA从未进入大众市场。那时的神经络已非常善于识别支票和信封上潦草的文字和数字,但在处理其他任务时,表现却不太好,至少在实际应用中是如此。

但现在,神经络正在迅速改变互联巨头,包括谷歌、Facebook和微软。乐库现在执掌着Facebook的人工智能实验室,在这里,他们利用神经络识别照片中的人脸和物体,把一种语言翻译成另一种语言,类似这样的应用,还有很多。乐库说,25年后的今天,对于像ANNA这样的芯片,市场有着强烈的需求。很快,这些芯片就会大量涌现。

近,谷歌打造了自己的AI芯片,这种名为TPU的芯片已广泛部署于支撑该公司业务的大型数据中心。在那里,数以千计的TPU参与处理各种各样的任务,不管是识别用户对安卓发出的语音指令,还是选择谷歌搜索引擎的搜索结果。而这只是一个开始。据CNBC近道,初开发TPU芯片的几位工程师,目前正在初创公司Groq开发类似的芯片。此外,英特尔、IBM、高通等知名芯片制造商也有类似的开发计划。

谷歌、Facebook和微软等公司,仍然可以在标准的计算机芯片(即CPU)上运行它们的神经络。但CPU是通用处理器,运行神经络的效率极低。而如果配上特制芯片,专门用来处理AI系统所需要进行的大规模数学运算,那么神经络的运行速度将更快,能耗也会更低。

谷歌表示,TPU芯片为它节省了新建15个数据中心的成本。如今,随着谷歌和Facebook等公司把神经络应用于和虚拟现实头戴设备——这样做是为了消除向远程数据中心传输图像所造成的延迟——它们也需要可以在个人设备上运行的AI芯片。“更专业、更高效的芯片将大有作为。”乐库说。

换句话说,AI芯片市场潜力巨大。这就是为什么很多公司纷纷加入这个行列的原因。

各路巨头争先恐后

收购初创公司Nervana之后,英特尔正在打造一种专门用于机器学习的芯片。IBM也在开发一种模拟神经络的硬件架构。乐库指出,高通近也开始打造专门运行神经络的芯片。他之所以知悉高通的计划,是因为Facebook正在帮助这家芯片制造商研发机器学习相关技术。高通技术副总裁杰夫·格尔哈尔(JeffGehlhaar)证实了这一项目。“在原型产品和研发方面,我们已经取得了很大进展。”他说。

显然,英伟达也在向这个领域推进。今年3月,这家硅谷芯片制造商将克莱蒙特·法拉贝特(ClémentFarabet)招入麾下。他曾在纽约大学师从乐库,研究AI芯片的架构。后来,他创建了的深度学习初创企业Madbits,该公司2014年时被Twitter收购。

英伟达已经成为AI领域的一股重要力量。在谷歌和Facebook等公司利用神经络进行语言翻译之前,它们必须首先训练神经络,把大量的翻译实例输入系统。而英伟达的GPU(图形处理器)芯片可以加快训练过程。“在AI训练方面,GPU基本上已经垄断了市场,尤其是英伟达的GPU。”乐库说。但法拉贝特的加盟或许表明,英伟达和高通一样,也在研发AI芯片,用于运行经过训练的神经络。

GPU本来不是为AI设计的,而是为了处理图像。但大约五年前,谷歌和Facebook等公司开始利用GPU来训练神经络,因为GPU是执行此类任务的选择。乐库相信,GPU将继续扮演这一角色。他指出,程序员和科技公司现在对GPU非常熟悉,并且拥有使用GPU所需的各种工具。“GPU的地位将难以撼动。”他说,“因为你需要整个生态系统。”但他也认为,新一代AI芯片将极大地改变大型互联公司运行神经络的方式,无论是在数据中心,还是在、智能割草机和真空吸尘器等个人设备上。

正如TPU给谷歌带来的变化,专用AI芯片可以将数据中心的效率提升到一个全新的高度,尤其是如今,人们对图像识别服务的需求已是越来越大。运行神经络时,专用AI芯片的能耗更低、发热更少。“如果你不希望煮沸一个小湖泊,你也许需要专用硬件。”乐库开玩笑说。

与此同时,随着虚拟现实和增强现实技术的普及,和头戴设备也会需要AI芯片。近,Facebook在发布新的增强现实工具时表示,这项技术需要可以识别周围环境的神经络。但对增强现实系统而言,运行这种部署于数据中心的AI是不可行的,因为通过互联传输图像耗时太久,会破坏增强现实的效果。

Facebook首席技术官麦克·斯科洛普夫(MikeSchroepfer)说,Facebook已开始依靠GPU和其他数字信号处理芯片来执行某些任务。但长期来看,这种设备肯定会使用全新一代的AI芯片。需求已摆在眼前,各家芯片制造商正在加紧把握机会,唯恐被落下。

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