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NVIDIA能在竞争激烈的AI芯片市场保持优势吗?|AG亚博真人网站
时间:2021-01-25 04:54 点击次数:
本文摘要:Moor InsightsStrategy工作的高级分析师Karl Freund以《深度自学的寒武纪愈演愈烈》为主题,将对深度自学芯片的密切观察分为三个部分进行说明,前两篇《芯片巨头们2019年的AI芯片之争不会如何?》 《2018年全球最有一点注目的AI芯片初创公司》分别了解巨头和初创公司的AI芯片。这一系列的最后一句话,作者分别从训练和推理小说市场的角度来理解NVIDIA竞争更加激烈的市场如何保持领先地位。

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Moor InsightsStrategy工作的高级分析师Karl Freund以《深度自学的寒武纪愈演愈烈》为主题,将对深度自学芯片的密切观察分为三个部分进行说明,前两篇《芯片巨头们2019年的AI芯片之争不会如何?》 《2018年全球最有一点注目的AI芯片初创公司》分别了解巨头和初创公司的AI芯片。这一系列的最后一句话,作者分别从训练和推理小说市场的角度来理解NVIDIA竞争更加激烈的市场如何保持领先地位。在Nervana的历史中,我们首先想到英特尔和Nervana之间的故事。

Nervana声称,在英特尔收购前,产品性能至少会比GPU低10倍。还有一件有趣的事发生了。

NVIDIA TensorCores让所有人都感到惊讶。因为TensorCores的性能是Pascal的5倍,而不是2倍。然后,需要使用NVSwitch将性能减少到NVIDIA,从而部署8 GPU DGX-2服务器(400,000美元,非常低廉的价格)。

8GPU DGX-2服务器击败了大部分竞争对手(如果不是全部)。与此同时,NVIDIA CuDNN库和驱动程序的性能提高了约一倍。它还构建了基于GPU的云,使GPU非常容易使用。

页面和iTunes上大约30个深度自学和工作阻抗优化的软件堆栈容器就可以了。因此,如上所述,英特尔的10倍性能优势已经消失,Nervana被迫进行新的设计,英特尔承诺在2019年底销售新的芯片。英伟达基本证明,拥有坚实基础的10,000多名工程师能够打破50名顶级工程师(记录,Nervana被收购时享有50人的团队)。

没有人会感到惊讶。对吧?10000名工程师团队的优势转移到2019年,竞争对手再次主张研发中的芯片突破了英伟达GPU 10 ~ 100倍的性能优势。请注意,拥有约10,000名工程师的NVIDIA团队与全球顶级研究人员和最终用户建立了合作关系。

目前,他们正在寻找最适合NVIDIA新一代7纳米芯片的设计。在我看来,英伟达的产品从“有AI的GPU芯片”变成了“有GPU的AI芯片”。图1: NVIDIA DGX-2超级计算机一体机可以从NVSwitch的16个点对点V100 GPU获得2个peta-ops的AI性能NVIDIA工程师可以为新一代产品减少多少“沙子”(逻辑区域)?下面的分析很简单,但找到重要问题的答案很简单。让我们从性能卓越的ASIC —— Google TPU开始。

有分析人士推测,每个TPU芯片大约构建了20亿到25亿个晶体管。Volta V100在12纳米生产过程中可以享受约210亿个晶体管,仅次于晶体管。随着NVIDIA生产工艺从12nm改为7nm,芯片可能包含约1.96(1.4x1.4)的晶体管。因此,理论上,如果不将NVIDIA(不可否认)添加到图形逻辑单元中,将额外提供200亿个晶体管,约为TPU逻辑容量的10倍。

假设逻辑差异是2倍。在这种情况下,NVIDIA工程师仍然将逻辑单元的5倍用作AI功能。现在,您可以尽全力提高性能,而不是降低NVIDIA成本或功耗。

在教育市场上,用户需要的——是更短的教育时间。关于如何提高,包括NVIDIA、内存或处理器中的更多TensorCores,有很多想法。

我的观点是,NVIDIA无疑可以享受作为芯片创意的预备,就像TensorCores一样。我采访了很多AI芯片初创公司,但我最同意的人说,不要指出我被NVIDIA高估或GPU的事故淹没了。NVIDA DLA和Xavier,这两个ASIC和SoC证明,NVIDIA可以用GPU制造各种加速器。

因此,这些创业公司的CEO要求在没有NVIDIA的情况下转移到推理小说市场。我指出,培训市场中的NVIDIA劣势将长期存在,现在的问题是芯片成本可能很高,但对于AI培训,客户不愿意付出代价。另外,在推理小说市场,NVIDIA Xavier是令人印象深刻的筹码。

深度自学寒武纪发生爆炸不利于节目可能性,使寒武纪发生爆炸的想法回归。NVIDIA认为我们还处于AI算法研究的早期阶段。例如,用作图像处理卷积神经网络的ASIC对其他网络(如GAN、RNN或尚未发明的神经网络)可能不是很差。

但是,需要解决问题亟待解决的内存墙问题的NVIDIA、GPU的可编程性、NVIDIA工程师共同包含的生态系统、GPU必须能够非常缓慢地适应环境中新的神经网络废弃形式。NVIDIA (WHO)已经通过NVLINK创建了8个GPU和256GB高带宽(HBM)内存网络,以极高的价格解决了问题内存问题。在等待下一代GPU的同时,我们需要了解如何解决问题延迟和比特率问题。

这需要的内存大约是HBM性能的10倍。推理小说战争的边缘和数据中心推理小说市场的需求各不相同,预计今后会实现快速增长,但大众推理小说市场能否成为特别有吸引力的市场还是个疑问。但是,随着更多的企业关注和守护这个市场,产品的最终利润率可能会非常脆弱。现在有些推理小说很简单,但有些推理小说很难。

后一个市场将保持较高的收益率,因为只有配备CPU的简单SoC(例如Nervana)、GPU、DSP、ASIC等没有并行处理能力的处理器才能获得自动驾驶等所需的性能。英特尔的Naveen Rao最近在推特上发布的消息显示,Nervana推理小说处理器可以用基于10纳米的SoC构建Ice Lake CPU核心。NVIDIA(世卫组织)已经诱导了这种方法。例如,用作自动驾驶的Xavier SOC。

Xilinx也使用了类似的方法,今年年底它的Versal将被出售。想用这种方式做的创业公司需要具备两个特点:1)非常低的能源消费费,2)创意产品路线图。

总之,我将特别强调以下内容。1.人工智能的未来必须使用专用芯片,专用芯片的市场将非常大。2.世界第二大芯片公司期待着在未来的AI芯片战争中取得胜利。

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英特尔正在追赶,但不要高估它能做什么。3.有很多资金充足的初创公司,其中一些不会成功。

如果你想投资一家,要求保证他们会鄙视NVIDIA实力。4.未来5年,中国将在很大程度上摆脱美国的人工智能技术。5.NVIDIA最多拥有10000名工程师,新一代AI设计的高端GPU可以给我们带来惊喜。6.推理小说芯片市场将迅速增长,特定应用领域也将有市场空间。

FPGA,特别是Xilinx的下一代产品,将在这一领域发挥最重要的作用。(Public number:)编译器,via Forbes与文章相关:2018年世界上最引人注目的AI芯片初创企业芯片巨头2019年的AI芯片之争不会怎么样?原创文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。


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