比尔盖茨投资的重点是Luminous,而AI芯片投资如今方兴未艾。
我们关注到,在任何一个科技领域,如今的趋势就是分工越来越强化,专业程度越来越高。AI芯片就是个典型的案例,原来并不存在AI芯片,最早芯片就是CPU,后来GPU用粗犷的并联方式却达到了CPU达不到的彼岸,开启了人工智能,无人机,无人驾驶等众多电子设备。而人类不会满足于一颗GPU,人类需要专用的芯片去对付一项功能。
我们都知道CPU和GPU,如果你以前DIY电脑的话,你将需要在这两样硬件的性价比上权衡。他们的结构大致如下图:
CPU是高级的,因为要处理很多复杂的事物。而GPU有很大的逻辑运算空间,同时能处理的事物比较单一。从技术含量上看,英特尔无论如何比novidia投入更多,CPU比GPU更有科技含量,但科技的彼岸未必如你预期,GPU并联运算能力的开发,一切都变得不同。正因为GPU简单,其运算能力可以如搭积木一样提高。分布式的GPU。
人工智能靠什么?我们很多年前开始说人工智能时候就说了三点:算法、大数据和并行运算神经网络。为了推进人工智能发展,算法是公开的,数据不用说,各显神通,那么最重要的人工智能的硬件技术就是并行运算的能力。
这个时候技术先走到FPGA,再到ASIC芯片也就是AI芯片。这个过程实质上简单明了。FPGA,通用性不错,但是能耗和运算能力不佳。而更加专业的ASIC芯片可以提升这个能力,使得开发的芯片重点用于人工智能。现阶段很多无人机,******等都在使用FPGA的芯片。但是随着数据运算级别的增加,现阶段FPGA的运算和能耗无法满足更高层次专业人工智能的需求。
AI芯片有两种,一种是云端芯片,大服务器,高能耗,集中到云端去计算数据。另一种是终端芯片,要体积小,能耗低,哪里使用就在哪里获得数据直接运算,如今基本上芯片谷歌重头是云端AI芯片,而英特尔是终端AI芯片。谷歌的云端AI芯片组成服务器,然后谷歌出租这些AI的运算能力(人工智能时代的云计算)。
你发现了吗?整个AI芯片领域已经出现了产品,但是需求在进一步进化。这里面最重要的核心,是性能和能耗。这也是集成电路提升的方向。Luminous是个7人小公司,这个公司有一个与众不同的光通信技术(硅光子技术),这样在服务器内部传输就大大加快,从而提升性能。
这家企业阶段性技术目标并不高,就是替代谷歌AI云端服务器的芯片。为什么谷歌要选择他的芯片,当然需要他的技术比谷歌自己研发出来的芯片要好,既然谷歌是出售云端AI服务器,那么服务器性能就代表其印钞的能力。谷歌现阶段服务器是使用3000块Tensor Processing Unit AI芯片搭建的电路板。而未来如果成功,Luminous将成为一家专业的AI芯片提供商。
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