ومن المعروف رقاقة AI أيضا باسم منظمة العفو الدولية أو بطاقة الحسابية مسرع التي تم تصميمها للاستخدام مع عدد من وحدات (أخرى غير CPU-مهام الحوسبة تزال مسؤولة عن) الحوسبة المهام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ينقسم الحالي، ورقاقة AI إلى GPU، FPGA، ASIC.

تحت الاتجاه العام للذكاء الاصطناعي، وكعكة السوق رقاقة أكبر وأكبر. ويعتقد بعض المحللين أنه بحلول عام 2020 AI شرائح السوق سوف تصل 14616000000 $، وهو ما يمثل 12.18 من الذكاء الاصطناعي العالمي حجم السوق.

الطوائف الثلاث الكبرى

ينقسم التعلم العميق في نموذج الشبكة العصبية للتدريب في نهايات المنبع والمصب من المنطق نهاية، وارتفاع كبير من بيانات الإنترنت على الخارقة رقاقة طرح مطالب جديدة، والذكاء الاصطناعي (AI) هو نفسه. منظمة العفو الدولية "المخ" هو رقاقة الأساسية والخوارزمية.

من بينها، برنامج التيار الحالي خوارزميات AI هي عمق التعلم التعلم / التعزيز، وتم التحقق منها بنجاح AlphaGo الماجستير وجدوى صفر. أي عن طريق التعلم لبناء عمق بنية الشبكة الخطية أعمق لتنفيذ معقدة، وبطريقة آلية استخراج ميزة وظيفة تقريب، قدرة قوية على بعض العينات من بيانات مركزية التعدين القوانين الإحصائية.

GPU ASIC الانفصالية حكم المجثم

"براعة وقوة التوازن"، ورقائق أربعة

حاليا عمق المجال من دراسة أربعة أنواع شائعة من رقائق

في عام 2011، وأندرو نغ يكون GPU الأول لجوجل الدماغ، وجدت أن 12 GPU يمكن أن توفر التعلم في العمق حول أداء وحدة المعالجة المركزية عام 2000، بعد جامعة نيويورك، وجامعة تورنتو ومختبر الذكاء الاصطناعي في سويسرا تسارعت الشبكة العصبية عمقها على GPU.

الاختلاف في وحدة المعالجة المركزية والجرافيك هيكل

وحدة المعالجة المركزية لديها اكثر من وحدة GPU الحوسبة (وحدة حسابية منطقية)، فقط تشغيل عالية السرعة دون الحاجة إلى المنطق لتحديد بالتوازي البيانات الضخمة الحوسبة قدرات تتزامن مع عمق احتياجات التعلم. وهكذا، في نهاية دراسة متعمقة المنبع التدريب (أساسا للاستخدام في مراكز البيانات والحوسبة السحابية)، وGPU به خياري الاول. GPU حاليا في السوق لمقرها NVIDIA (أكثر من 70)، على أن تستكمل، ومن المتوقع AMD، 3-5 سنوات ليبقى الخيار الأول للدراسة GPU عمق السوق.

الاستدلال نهاية المصب أقرب إلى تطبيق المحطة، وزمن الاستجابة وليس أكثر المعنية الإنتاجية احتياجات أكثر شرائح، بالإضافة إلى تعميم رقاقة GPU، مما يتألف من وحدة المعالجة المركزية، FPGA (XILINX، وإنتل ألتيرا، المشبك MICROSEMI وما شابه ذلك)، وASIC (انتل سوف Nervana المحرك، وحدات معالجة دفق البيانات الموجة الحاسبات وNVIDIA DLA، وجوجل TPU، الكمبري NPU، الخ) تلعب أيضا مزايا كل منها تتميز في هذا المجال.

FPGA: مجال برمجة بوابة صفيف

الآن، على الرغم من أن نهاية المصب من التفكير يمكن أن تستوعب وحدة المعالجة المركزية، FPGA، ورقاقة أسيك، وما إلى ذلك، في منافسة NVIDIA لا تزال تمثل الجزء الأكبر، ولكن مع تطور AI، وFPGA كمون منخفضة، وانخفاض القوة، للبرمجة (لبيانات الاستشعار تجهيزها ومرحلة التنمية صغيرة من التجربة والخطأ متكررة ترقية) وسوف ASIC محددة الأمثل ومزايا الأداء (لنموذج تنفيذ حتمية) تكون بارزة.

مقارنة الأداء FPGA وحدة المعالجة المركزية من المزايا التي تقدمها XILINX

جراند فيو بحوث تحليل حجم السوق من الاجمالي العالمي في عام 2015 من 6360000000 $ FPGA، ومن المتوقع في عام 2024 سوق FPGA سوف تصل إلى 14.2 مليار $.

التي كانت حصتها في السوق XILINX في 49، وتطبق أساسا إلى المناطق الصناعية والاتصالات، ولكن في السنوات الأخيرة ملتزمون أيضا إلى خادم التطبيق، فضلا عن مركز البيانات من دون طيار في السحابة، (قد تم الحصول عليها إنتل) ألتيرا حصة في السوق تبلغ حوالي 40 ، وتحديد المواقع مماثل مع XILINX، أشباه الموصلات شعرية سهم (أشباه الموصلات شعرية) في السوق تبلغ حوالي 6، والسوق الرئيسي للمنتجات الالكترونية الاستهلاكية ونقل المحمول، للحد من استهلاك الطاقة، وحجم أصغر وانخفاض على أساس التكلفة، MICROSEMI (ACTEL ) حصة في السوق تبلغ حوالي 4، بهدف الاتصالات والدفاع والأمن والطيران والأسواق الصناعية. وتستخدم منتجات FPGA ألتيرا حاليا في خدمات أزور سحابة مايكروسوفت تشمل بنج البحث، والترجمة الآلية وغيرها من التطبيقات.

على لعب مختلف شركات صناعة الرقائق الالكترونية، بالإضافة إلى دفع رقائق الخاصة بهم، وسوف تكون وضعت على البيئة AI كامل:

مشاهد الأربعة الكبار

مركز البيانات

استخدام NVIDIA GPU الحالي في مركز البيانات

في مركز البيانات تنافست للحرب، NVIDIA تأتي في الواقع على رأس القائمة: 2016 جلبت الشركة 830 مليون $ مركز البيانات ايرادات الاعمال، بزيادة قدرها 145، النمو الديناميكي يقع هذا العام على بنية V100 فولتا (تدريب لتحسين الإنتاجية من الجيل الأول باسكال 12 مرات) منظمة الصحة العالمية، في الأشهر التسعة الأولى، بلغت الإيرادات 1326 مليون $، أي بزيادة قدرها 148.

NVIDIA GPU حكرا أساسا مركز البيانات

من وجهة نظر حصة السوق للعرض، عمالقة سحابة العالمية الراهنة استخدام الأساسية من NVIDIA GPU دراسة متعمقة وخوارزمية تسارع فيما يتعلق AMD كبير، NVIDIA بدأت ترقيات الهندسة المعمارية ومزايا بيئة تطوير ناضجة واسعة النطاق. ومع ذلك، فإن AMD ثم التعاون أو بايدو، فرع فجر الفرصة لتعتمد على تجميع وGPU لتسريع مراكز البيانات وخفض AI الخط السريع المحلي.

خطط إنتل لتسريع FPGA في مركز البيانات

ومن الجدير بالذكر أنه منذ يونيو 201516700000000 $ اقتناء FPGA مصنع للرقائق ألتيرا، أعلنت شركة إنتل أيضا خطط لتسريع FPGA في مركز البيانات، وفي الوقت نفسه، أعلن فريق TensorFlow منصة تطوير TensorFlow بحوث سحابة سحابة للباحثين 1000 قدمت سحابة TPU كتل الملقم، لخدمة مجموعة متنوعة من المشاريع البحثية المكثفة حسابيا، يمكن أيضا TPU الجيل الثاني من أن تستخدم لدراسة دورات تدريبية عمق المنبع ونشرها على جوجل الحوسبة السحابية منصة المحرك، وحقا في سحابة .

جراب TPU، وتكوين TPU الثاني 64، قوة مشغل 11.5 petaflops

الطيار الآلي

حتى عام 2020 للقطاع، فإن العالم سوف يتحول من دون طيار "السنوات الذهبية". L3 القيادة تتمتع بحكم شبه ذاتي فوق مستوى تطور هذه الصناعة، والحاجة إلى إعادة هيكلة ودمج كامل السيارات علاقات الموردين الصناعة. بما في ذلك:

"مزود سيارة أسعار + + + رقاقة سيارة أجرة العملاقة شركة برمجيات + الخدمات اللوجستية" نمط جديد

• تشكيل "المورد سيارة أسعار + + + رقاقة سيارة أجرة العملاقة شركة برمجيات + الخدمات اللوجستية" نمط.

• وتقاسم سيارة في، والأعمال التجارية سيارات الأجرة والشحن اللوجستية الاقتصادي سيكون أسرع الأرض التطبيقية.

• L4 النقيض L1، L2، وركوب الدراجات أجزاء 470 ينمو الإنفاق من 545 $ إلى $ 3100 / مركبة.

L1 لتغير L4 في تكلفة أجزاء الدراجة

وأشار NVIDIA، L3 لرفع من القيادة تتمتع بحكم شبه ذاتي أداس المطلوبة صعوبة الحسابية سوف تزيد خمس مرات، ومطلوب مفتاح اللازمة لتعزيز L3 L4 إلى 50 مرة، من L4 L5 لرفع مرتين. ولذلك، فإن الالكترونيات والسيارات والتوجيه الذكي الاستمرار في زيادة أهمية شركات التكنولوجيا في سلسلة صناعة السيارات (سامسونج اقتناء هارمان، استحوذت شركة كوالكوم المكتسبة NXP، وإنتل Mobileye)، لإنشاء المورد العملاقة "أسعار السيارات + + رقاقة + شركة الخدمات اللوجستية البرامج + سيارة أجرة "نمط جديد.

حاليا، حلول نظام بدون طيار المنبع تشكلت تدريجيا نفيديا وإنتل تحالف -Mobileye اثنين من المنافسين.

NVIDIA أؤدي دوري ليصبح الجيش الأول على مستوى الأجهزة تعتبر R & D قوة وإيقاع: في السابق، ركز الشركة التجارية السيارات على شاشات السيارات وأنظمة الصوت (محرك PX)، والتخطيط الشامل للإفراج عنهم من دون طيار من مؤتمر CES في يناير كانون الثاني (من أجهزة الكمبيوتر العملاقة على متن منصة والذكاء الاصطناعي لأنظمة القيادة، كزافييه)، NVIDIA GTC أوروبا الجمعية العامة في ميونيخ، ألمانيا، على الافراج عن الجيل القادم من محرك PX-مجلس الذكاء الاصطناعي مؤتمتة بالكامل القيادة مستوى L5 منصات الحوسبة بيغاسوس. شركاء نفيديا لديهم سيارات فولكس واجن الذكية (الأمثل حركة المرور في المدن)، وأودي (الولايات Mobileye، دلفي والأولى تعمل بالطاقة مستوى L3 إنتاج السيارات الطيار الآلي التصميم الأخرى العالم، جيل A8 جديد) وهلم جرا.

إنتل Mobileye من 63.54 $ للسهم الواحد سعر الشراء، Mobileye خوارزميات رؤية الجهاز ومركز البيانات، AI، وأجهزة الاستشعار الانصهار ورقائق إنتل، فضلا عن الجوانب مثل الخدمات خريطة لها تأثير التآزر القوي، معا لخلق "العصا والجزرة" كدولة حرة جديدة الناس تدفع الموردين. حاليا، وإنتل -Mobileye التحالف لديه أكبر على مستوى الصناعة بالتعاون سيارة المشاريع واسعة النطاق ومسار تجاري واضح جدا: بدءا من أداس، وتحسين تدريجيا وحدة وظيفة، من أجل تحسين درجة الأتمتة، وتطورت إلى EyeQ5 (إطلاق المتوقع في عام 2020، أحصى 15 تريليون القوة مرات) وسوف تصبح مفتوحة المصدر، حلول للتخصيص، قابلة للتطوير، المستندة إلى المعايير، بناء بدون طيار المجتمع الروبوت.

بالإضافة إلى اثنين من رقائق السيارات الرئيسية من المنافسين، بايدو على الرغم من أن التعاون مع نفيديا قريب (أبولو منصة مفتوحة من مركز البيانات إلى الطيار الآلي واستخدام تكنولوجيا NVIDIA، بما في ذلك تسلا GPU وحدة دفع PX 2، وكذلك CUDA وTensorRT بما في ذلك البرمجيات NVIDIA) ، ولكن أيضا استخدام XILINX FPGA رقاقة لتسريع التعلم الآلي للتعرف على الكلام وقيادة السيارة التلقائي.

عملة افتراضية

منذ عام 2017، وارتفعت العملة الافتراضية الرقمية مع ارتفاع جديد، وميدان إيثرنت (Ethereum) إيثرنت العملة (ETH) في التكنولوجيا أكثر من 30 مرة، بيتكوين (BTC) كما ارتفع أكثر من 7 مرات لاختراق 8000 $. العالمية العملات الرقمية نمت القيمة السوقية من 18 مليار $ إلى أكثر من 230 مليار $. الاستفادة من الاهتمام المتواصل من العملة الرقمية، والازدهار العملة التي حصل عليها بطاقة الفيديو "التعدين"، ولكن أيضا لاستكشاف الطلب على بطاقات الرسومات AMD و NVIDIA.

ووفقا بيانات الموقع cryptocompare، AMD RX 470 GPU آلة التعدين أفضل بكثير من NVIDIA GTX 970 العائد الاقتصادي GPU، ومن أجل القضاء على نحو فعال التعدين والألعاب تحتاج الصراع وتجنب المستعملة مشكلة بطاقة، أطلق NVIDIA خصيصا لطفرة التعدين في العملة الرقمية الافتراضية بطاقة الرسومات التعدين (GTX 10606GB المنتجات القائمة، القضاء التام اجهة إخراج العرض، فقط ضمان لمدة 90 يوما)؛ وأصدرت AMD حملة التعدين خاص راديون البرامج قرمزي تخفيف الطبعة بيتا لBlockchainCompute، إلى أقصى حد لحساب أعباء العمل سلسلة كتلة الأداء.

الرئيس التنفيذي لشركة نفيديا جنسن طلبت مرارا وتكرارا عن تأثير الأعمال العملة الرقمية شركة تعدين في الاجتماع الفصلي Q3، أكد خمس مرات: السوق التعدين لنفيديا على المدى الطويل سيكون "صغيرة ولكن ليس الصفر". تأثير محدود على العملة الرقمية الشاملة التعدين الفضاء العملاق على GPU، فإن الطلب التعدين الحالي على برنامج تشغيل بطاقة الرسومات على الرغم سوف تستمر ولكن سوف تزيد من تتسطح. هذا هو أساسا للأسباب التالية:

1، اتبع التعدين الاعتمادات الطريق قليلا والتعدين العائدات للمطالبة آلة التعدين رقاقة المتخصصة.

2 والعملات الأثير الجارية "محاولة لإثبات" إلى "الحقوق والمصالح الإثبات" ترقية، فإن الطلب القوة يعتبر الانخفاض.

3، والتعدين الطلب في السوق الهيجان تؤثر على الطلب في السوق لعبة الرسومات العادية وجلب قضية بطاقة المستعملة، ولا هو NVIDIA وAMD تريد أن ترى.

ارتفاع محطة AI

ويمكن تقسيم الحوسبة سيناريوهات رقاقة في سحابة AI AI AI والمحطات. NVIDIA كبير العلماء وليام دالي تحسب دراسة المشهد عمق إلى ثلاث فئات، وهي للاستدلال على مراكز التدريب البيانات، مركز البيانات الاستدلال والأجهزة المدمجة. ويمكن تلخيص التطبيقات الأولين كما السحابية، والتي يمكن تلخيصها على النحو استخدام المحطة.

جوانب يستنتج من طراز الجهاز الطرفي، منذ المنخفضة للطاقة، ومتطلبات المحمولة وغيرها، FPGA وأسيك الفرص من GPU. ذكر المحطات الذكية، أن الحديث عن محرك أبل العصبية A11 وهواوي كيرين 970 NPU.

سبتمبر 2017، أصدرت أبل آي فون X، ومجهزة 64 بت العمارة A11 تجهيز المحرك العصبي. من أجل تحقيق درجة عالية من الدقة على أساس فتح التعرف على الوجه عمق التعلم (ID الوجه)، ومعالجة القضايا الخصوصية والكمون واجهة سحابة (API سحابة المستندة) جلبت، وكمية كبيرة من تدريب البيانات والحوسبة قيود الأجهزة الطرفية التناقضات، يستخدم اي فون X تدريب "المعلم والطالب"، طبقة المتوسطة، وخريطة مشتركة، وتقسيم GPU من عناصر العمل، مثل العصبية إطار محرك حل مطابقة البرنامج.

هواوي هاس يونيكورن 970 العمارة الكمبري IP مجهزة NPU

هواوي كيرين 970. كيرين 970 باستخدام عمليات 10nm، تحمل اللحاء A73 (CPU)، ومالي-G72 (GPU) وNPU كيرين (وحدة معالجة الشبكة العصبية). حيث يستخدم كيرين الكمبري NPU IP (1A رقاقة)، من أجل عنوان نهاية AI (من داخل جهاز AI).

الكمبري استراتيجية من أسفل إلى أعلى، بدءا من رقاقة ذكية المحلي وتوفر الحلول جزءا لا يتجزأ من محطات الطاقة المنخفضة، وخطط للذهاب تدريجيا لتدريب تخطيط معالجة خادم سحابة رقاقة، من المتوقع أن المستخدم لبناء نظام بيئي قوي.