華為又推出一高端芯片,挑戰英偉達龍頭地位!

光纖在線編輯部  2019-08-27 09:42:45  文章來源:綜合整理  版權所有,未經許可嚴禁轉載.

導讀:三天前,華為輪值主席徐直軍在深圳華為坂田基地推出華為高端 AI 芯片昇騰 910 ,開啟華為在先進技術領域挑戰硅谷的最新嘗試。

8/27/2019,三天前,華為輪值主席徐直軍在深圳華為坂田基地推出華為高端 AI 芯片昇騰 910 ,開啟華為在先進技術領域挑戰硅谷的最新嘗試。

    一直以來,華為自研芯片都是人們關注的焦點。,正是因為有了自主研發的海思麒麟系列手機芯片,華為才能快速搶占手機市場,一路“攻城略地”,躋身中國智能手機行業第一寶座。當然,作為目前全球體量最大的通信設備商、全球坐三望二的智能手機廠商,華為自研芯片不止于此。巴龍、鯤鵬、凌霄還有這次發布會重點推出的昇騰,華為自研芯片已經覆蓋手機、服務器、路由器,電視、AI 等多個領域。自研芯片已然成為華為的核心競爭力,一個其他競爭對手所不具備的獨特優勢。


    昇騰系列芯片主打人工智能領域,用于處理構建人工智能算法的海量數據。華為的這次公布,讓不少人沸騰了,網上的言論越傳越神,被稱作“攻破了又一個讓國人蒙羞的城池”,“實現了彎道超車”,甚至出現了華為將在云端 AI 芯片領域干掉英偉達、谷歌的論斷。這些評價是否正確?華為昇騰芯片真的有那么大影響力嗎?

江湖霸主英偉達


    AI 芯片是什么,半導體業界并沒有嚴格的界定。一般來說,AI 芯片被稱為 AI 加速器或計算卡,也就是 AI 應用中的大量計算任務的模塊,目前主要有 GPU、FPGA 和 ASIC 三種技術路線。其中 GPU 在 AI 訓練方面已經發展到較為成熟的階段,谷歌、臉書、微軟、 推特和百度等公司都在使用 GPU 分析圖片、視頻和音頻文件,以實現深度學習等功能。



    看到這里,很多人心里納悶, GPU 不是顯示芯片么,怎么用來搞 AI 。其實這個道理很簡單,GPU 負責處理圖形數據處理,擁有大體量的邏輯運算單元用于數據處理,對于密集型數據可以進行并行處理。人工智能的神經網絡架構有個特征,剛算出來的數往往再投入結算,一輪輪迭代以凸顯關鍵細節,這種計算不需要太多數據緩存單元,不需要復雜的邏輯控制,只要計算單元夠多就行。相比注重邏輯判斷的 CPU ,GPU 芯片顯然更加適用于人工智能深度計算。


    在 GPU 芯片領域,英偉達是當之無愧的龍頭老大。在人工智能興起之初,由于 GPU 芯片在深度學習領域的優勢,英偉達與斯坦福大學的吳恩達合作開發了一種使用大規模GPU計算系統訓練網絡的方法。與此同時,英偉達與谷歌的人工智能團隊合作,建造了當時最大的人工神經網絡。之后,各深度學習團隊開始廣泛大批量使用英偉達的顯卡。



    如今,全球估計有 3000 家 AI 創業公司,其中一半以上都是在英偉達的平臺上構建的。科技巨頭也不例外,谷歌、微軟、臉書、亞馬遜都在購買英偉達芯片,用于構建自己的數據中心。數據研究公司 Gartner 顯示,英偉達擁有 AI 芯片市場約四分之三的份額。上一財年,英偉達從用于數據中心的 AI 芯片銷售中獲得將近 30 億美元收入。在人工智能芯片領域,英偉達已經是當之無愧的江湖霸主。

   
挑戰者昇騰 910


    AI 芯片這個江湖兇險異常,英偉達目前是霸主,可誰也不敢保證未來會發生什么。深度學習算法分為訓練和推斷兩部分,所謂訓練,就是給不斷計算大數據,讓它慢慢學會識別和區分對象;所謂推理,就是讓訓練好的機器干活。GPU 芯片在算法訓練上非常高效,可在推斷中對于單項輸入進行處理的時候,并行計算的優勢不能完全發揮出來。

    因為 GPU 芯片 在人工智能深度學習上的天生劣勢,一些企業將目光投向專用處理芯片,采用 FPGA/ASIC 技術路線設計專業 AI 芯片。FPGA 的前期啟動成本低,后期可以進行再編程,可以采用 OpenCL等更高效的編程語言,降低硬件編程的難度,還可以整合系統模塊,提高應用的靈活性,與GPU相比,FPGA 具備更強的平均計算能力和更低的功耗。


    ASIC 運行速度比 FPGA 更快,是一種為專用目的設計的,面向特定用戶需求的定制芯片。在大規模量產的情況下具備性能更強、體積更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等優點。華為昇騰 910 就是 ASIC 芯片,它采用 7nm+ EUV 制程工藝,達芬奇架構,計算力可達到 256TFOPS,比英偉達最新的 V100 還要高出一倍。值得注意的是,昇騰 910 達到規格算力所需功耗僅 310W,明顯低于設計規格的 350W。
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