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英偉達(dá)是一家為游戲玩家，制造頂級(jí)顯卡而聞名的公司，GeForce顯卡是業(yè)界最受歡迎，和最知名的顯卡之一，但現(xiàn)在，該公司已經(jīng)超越了，單純迎合游戲玩家的范疇，他們的圖形處理單元（GPUS）足夠強(qiáng)大，可以在視頻中驅(qū)動(dòng)人工智能，不過，一些新科技公司表示，芯片需要新的設(shè)計(jì)，以適應(yīng)人工智能和視頻廣告技術(shù)的快速發(fā)展，它需要什么技術(shù)呢？

在我們深入了解正在發(fā)生的事情之前，讓我們了解更多的人工智能相關(guān)的智商，人工智能的目的，是通過計(jì)算機(jī)和機(jī)器復(fù)制人類的智能，現(xiàn)在，我們還沒有達(dá)到像黑客帝國，或機(jī)器人那樣的人工智能水平，我們還沒有像人類一樣行為的智能機(jī)器人，但我們確實(shí)有，可以像人類一樣思考的計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序，AI有很多部分，包括自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、，語音識(shí)別和機(jī)器視覺。

人工智能的一個(gè)關(guān)鍵概念，是它從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)所學(xué)知識(shí)適應(yīng)特定情況的能力，人工智能通常通過查看龐大的數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)，例如，你可以教一臺(tái)機(jī)器識(shí)別路上的汽車，方法是將它與來自交通攝像頭的，數(shù)百萬張圖像進(jìn)行對(duì)比，通過識(shí)別幾張圖片中的哪些物體是汽車來教AI，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI可以被訓(xùn)練到根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的情況準(zhǔn)確識(shí)別，人工智能同樣可以通過，讓它閱讀單詞和算法來進(jìn)行訓(xùn)練，讓電腦以人類的方式撰寫文字，但是在它達(dá)到這個(gè)水平之前，是通過讓它閱讀數(shù)萬億行書面文本來教授的，構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序，需要能夠快速處理數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)硬件，計(jì)算機(jī)的大腦，即中央處理器，就是為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)而設(shè)計(jì)的。 

但它們還是不夠快，而GPUS可以更高效地處理這些任務(wù)，GPUS是專為密集的圖形任務(wù)，如三維渲染，著色，照明等，這就是為什么大多數(shù)高性能PC需要GPU的原因，如果你是一個(gè)視頻編輯或3D設(shè)計(jì)師，你肯定需要APC和AGPU，因?yàn)橛辛诉@個(gè)它們，我們可以更好地執(zhí)行AI相關(guān)操作，在谷歌工作的計(jì)算機(jī)科學(xué)家安德魯，在做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目時(shí)意識(shí)到了這一點(diǎn)，他的目標(biāo)是創(chuàng)造一個(gè)，可以自我學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

他用1000萬個(gè)YouTube視頻來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，他的目標(biāo)是訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)在第一次使用時(shí)能夠識(shí)別貓，數(shù)千名全科博士為他建立了網(wǎng)絡(luò)，他正好是英偉達(dá)的首席科學(xué)家，在英偉達(dá)公司負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)研究的科學(xué)家的幫助下，只需要幾個(gè)GPU就可以做同樣的事情，他們用GPU做了實(shí)驗(yàn)，它能夠只使用12個(gè)GPU復(fù)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與他第一次嘗試使用的數(shù)千個(gè)CP用戶相比，效率要高得多，這件事發(fā)生在2010年，現(xiàn)在人工智能、亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，阿里巴巴和谷歌在內(nèi)的全球領(lǐng)先企業(yè)的AI操作。 

今天，在視頻方面可能面臨著激烈的競(jìng)爭(zhēng)，來自競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手芯片制造商，英特爾和AMD已經(jīng)在制造自己的人工智能芯片，同時(shí)需求也在增加，越來越多的企業(yè)，由于人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，即使是小型企業(yè)和初創(chuàng)公司，也看到了人工智能的好處，開始使用AI來幫助他們理解自己收集的大量數(shù)據(jù)。

亞馬遜、谷歌、微軟和臉書，都冒險(xiǎn)制作了自己的人工智能芯片，亞馬遜于2019年11月發(fā)布了其紅外芯片，該芯片計(jì)劃用于云計(jì)算服務(wù)，其他三家科技巨頭也有自己的專用AI芯片，甚至連初創(chuàng)公司也開始涉足AI游戲公司，比如Graph，Core，Nova，Systems、Wave，Computing和Mythic等公司，已經(jīng)進(jìn)入了這個(gè)領(lǐng)域，一些大家伙甚至買下了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，亞馬遜收購了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手AMD實(shí)驗(yàn)室，英特爾拿下了涅槃和哈瓦那實(shí)驗(yàn)室，現(xiàn)在連政府都在投入資金，進(jìn)行人工智能的研究和開發(fā)。 

據(jù)一些分析人士稱，人工智能很可能會(huì)成為下一種超級(jí)力量，讓世界各國政府都無法與之抗衡，對(duì)于處于主導(dǎo)地位的國家，尤其是美國和中國，正在向人工智能游戲的頂端賽跑，視頻競(jìng)爭(zhēng)中的所有這些新挑戰(zhàn)，都必須跟上并加快其競(jìng)爭(zhēng)步伐，一種新的人工智能，是人工智能在商業(yè)中的新興應(yīng)用，在這里，人工智能將處理更少量的數(shù)據(jù)，同時(shí)更快地生成回應(yīng)，這種類型的AI，可以用于像自動(dòng)駕駛汽車，機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣的應(yīng)用，在未來我們遇到的幾乎所有東西，都可能與互聯(lián)網(wǎng)相連，洗衣機(jī)、冰箱、汽車，甚至我們的衣服，這些互聯(lián)設(shè)備中的每一個(gè)，都需要AI芯片才能發(fā)揮作用。

從操作上講，可以應(yīng)用于一系列任務(wù)，如推薦產(chǎn)品，街道行人識(shí)別，文本翻譯，這些任務(wù)節(jié)省了許多設(shè)備，從微小的智能手表到巨大的自動(dòng)駕駛卡車，而被稱為邊緣計(jì)算的新興技術(shù)，也將從中獲益匪淺，在邊緣計(jì)算中，數(shù)據(jù)收集和分析在本地進(jìn)行，而不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心，目前，這就是云計(jì)算的工作原理，原始數(shù)據(jù)被發(fā)送到數(shù)據(jù)中心，在那里進(jìn)行處理和分析，然后在將來將過程數(shù)據(jù)發(fā)送回相應(yīng)的源，這個(gè)過程將發(fā)生在源頭，使數(shù)據(jù)分析快了很多，這項(xiàng)技術(shù)要取得成功需要具備哪些條件？，更強(qiáng)大、更高效的AI芯片，GPUS并不是唯一一種將主導(dǎo)AI市場(chǎng)的芯片，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手正在努力為AI芯片打造新的架構(gòu)，例如，谷歌設(shè)計(jì)了所謂的ATPU或張量處理，TPU是基于谷歌張量流機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

另一方面，Mythic和GraphCore這兩家初創(chuàng)公司，已經(jīng)創(chuàng)建了他們所謂的"IP用戶"或"智能處理用戶"，制作了一個(gè)模仿人類大腦的神經(jīng)形態(tài)芯片，里弗斯和人工智能創(chuàng)業(yè)公司，正在創(chuàng)造一種被稱為規(guī)模引擎的芯片，這是一個(gè)巨大的芯片，比普通的芯片大56倍，它在46平方毫米的芯片上，擁有高達(dá)40萬個(gè)內(nèi)核，據(jù)首席執(zhí)行官Andrew，F(xiàn)eldman稱，該想法旨在創(chuàng)建一個(gè)真正的大變化尖端，以減少晶圓級(jí)引擎中的處理延遲，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不需要在不同的芯片之間傳輸，一切都發(fā)生在巨大的芯片上面，使得處理速度更快，其他的人工智能芯片制造商也有自己的版本，同樣，隨著計(jì)算行業(yè)更多地轉(zhuǎn)向視頻領(lǐng)域的人工智能，目前將面臨越來越多的競(jìng)爭(zhēng)，但它仍在人工智能領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。

來源 | 商隨筆記

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