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科技-热点速评-AI+半导体-Google会影响NVIDIA在AI芯片的领导地位吗

更新时间：2020-12-01 06:55:59 大小：1M 上传用户：xzxbybd查看TA发布的资源 标签：半导体ai芯片 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

科技-热点速评-AI+半导体-Google会影响NVIDIA在AI芯片的领导地位吗？


TPU 是 Google 自己的 AI 加速芯片，可以部分替代 GPU。目前 主流的人工智能解决方案一般采用 CPU+GPU 的解决方案，GPU 主要负责加快需要并行计算部分的计算速度。TPU 是 Google 自己 的 AI 加速芯片，需要配合 Google 发布的人工智能软件开发框架 TensorFlow 使用，目前适用于一部分 AI 算法和计算步骤（推断）。 根据 Google 的统计，CPU+TPU 方案比 CPU+GPU 提高单位能耗 计算能力 30~80 倍，提高计算速度 15~30 倍，适用于 Google 平 台上 95%的神经网络应用场景。 云计算公司进入 AI 芯片设计领域可能成为行业趋势：这次披露的 TPU 虽然功能有限，但它研发是从 2013 年开始，2015 年已经开 始商用。我们有理由相信 Google 已有能力研发适用范围更广的 AI 加速芯片。最近我们也注意到 Baidu，Amazon 等公司也在积极 发表对计算架构的评论。我们认为（1）一个好用的软件开发框架， 和（2）高速低廉的计算资源是人工智能服务两个差异化要素。就 像几年前云计算公司自己定义服务器架构一样，TPU 的出现预示 它们会利用它们在规模和软件开发框架（如 Google TensorFlow） 上的优势，直接参与 AI 芯片设计，以达到降低计算成本的目的。 NVIDIA 能成为 AI 时代的芯片平台供应商吗？许多投资人期待 NVidia（市值：~600 亿美元）能像 PC 时代的 Intel （顶峰市值: 5000 亿美元）、智能手机时代的 ARM（顶峰市值: 330 亿美元）一样， 成为 AI 时代的硬件平台供应商。这次 Google 的 TPU 使我们认识 到 NVidia 可能会面临更多的挑战。AI 时代与 PC，智能手机时代 最大不同是芯片会更多地部署在少数几个云计算公司的数据中 心。虽然我们认为 GPU 会是无人驾驶汽车等用户端的主流芯片平 台，但云计算公司如果也参与到 AI 芯片设计中来，将大幅压缩 NVidia 的成长空间。

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