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編者按：本文原作者為 Wired 高級作家 Cade Metz。原標(biāo)題為《How AI Is Shaking Up the Chip Market》。以下為雷鋒網(wǎng)編譯，未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載。
三星期前的一天，我從三個(gè)不同的人那里收到同一份請求。
他們提出，希望我能和一個(gè)我并不認(rèn)識的人通話 1 小時(shí)，而他們將為此支付我一定的酬勞。
他們還說，非常欣賞我今年 5 月發(fā)表于的關(guān)于谷歌正著手為人工智能設(shè)計(jì)芯片（雷鋒網(wǎng)此前有相關(guān)報(bào)道）的文章，所以殷切希望我能與這個(gè)人，也就是他們的一個(gè)客戶詳談此事。這位客戶，據(jù)他們表示，是一家大型對沖基金公司的經(jīng)理。但具體是何人也，并未更多透露。
聯(lián)系我的這三個(gè)人皆來自于一家名為專家網(wǎng)絡(luò)的研究公司。該公司的業(yè)務(wù)是為投資者們聯(lián)系能為他們分析某個(gè)特定市場，或能供高含金量的信息（這些信息有時(shí)直接從公司內(nèi)部獲得）的行業(yè)專家或?qū)W者。因此，他們希望我能為他們的客戶詳細(xì)解釋一下谷歌人工智能處理器將如何影響芯片市場，但前提是我必須和他們簽訂一份保密協(xié)議。
我拒絕了他們的請求。
這個(gè)請求突如其來卻目的明確。它也充分顯示出，由于受到人工智能發(fā)展的影響，利潤可觀的電腦芯片市場正經(jīng)歷著如何劇烈變動(dòng)。
那位不知名的對沖基金經(jīng)理也嗅到了即將來臨的變化，但不確定它將以什么形式到來。
當(dāng)然，沒人能給出一個(gè)明確的答案。
如今，谷歌，臉書，微軟，亞馬遜這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭們都竭力探索，試圖找到能進(jìn)一步促進(jìn)人工智能發(fā)展的芯片。而他們的決策將會給因特爾和英偉達(dá)那樣的芯片制造商帶來 180 度的巨大變革。
未來情形究竟？在這個(gè)節(jié)骨眼上，就算是在互聯(lián)網(wǎng)任職計(jì)算機(jī)科學(xué)家們也很難給個(gè)準(zhǔn)話。
| 變革即將來臨
上述那些大型互聯(lián)網(wǎng)公司的線上服務(wù)通常需要海量數(shù)據(jù)來支撐，而包含大數(shù)據(jù)的上千臺服務(wù)器則各自通中央處理器（或稱 CPU ）的芯片來驅(qū)動(dòng)。可是，當(dāng)這些公司開始用新的方式——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（人工智能的分支形式）來解決問題，提供服務(wù)時(shí)，他們就得使用與之相匹配的處理器了，如谷歌專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的 Tensor 處理器（TPU）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過分析大數(shù)據(jù)習(xí)得某種能力，比如識別照片中的人臉和物體和雙語翻譯。而在解決這些更加復(fù)雜的問題時(shí)，僅僅用 CPU 顯然能力不足。
除了上述提到的谷歌，微軟也在使用一種叫做現(xiàn)場可變編程門陣列（FPGA）的新型處理器。另外，還有數(shù)不清的公司已大量配備圖形處理器（GPU）——他們這樣做，無非是想通過更高效的芯片加速智能手機(jī)和其他設(shè)備中人工智能的應(yīng)用。
而投資者和芯片制造商對這些公司的一舉一動(dòng)關(guān)注如此密切，主要是因?yàn)樗麄兊木€上業(yè)務(wù)實(shí)在龐大得很，而且他們在計(jì)算機(jī)硬件市場上的占有量大到其他公司只有望其項(xiàng)背的份。因此，云計(jì)算的發(fā)展只會使這一鴻溝繼續(xù)擴(kuò)大。而如果這其中的某家公司，如谷歌，用一種新型芯片替換掉現(xiàn)有芯片，這基本上就相當(dāng)于顛覆了整個(gè)芯片行業(yè)。
英特爾和英偉達(dá)對谷歌自己制造 TPU 感到十分恐慌。但在谷歌和類似公司中，GPU 的分量同樣也很重。
英偉達(dá)是這類特殊芯片的主要制造商。但英特爾也不甘示弱，它通過收購 Altera （該公司向微軟銷售 FPGA）壯大自己的力量。此次收購是因特爾有史以來耗資最多的一次，高達(dá) 167 億美元——這也再一次向人們宣告，芯片市場即將迎來大變革。
| 先搞訓(xùn)練，再談執(zhí)行
把一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投入實(shí)際應(yīng)用中要經(jīng)歷兩個(gè)階段：首先是訓(xùn)練，其次是執(zhí)行。
拿谷歌人臉識別舉例。第一階段，研究人員會用大量的照片和特定算法來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第二階段則是我們把自己高中同學(xué)聚會的照片 po 在臉書上，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別并自動(dòng)標(biāo)記出里面的每個(gè)人。
兩個(gè)階段的工作任務(wù)截然不同，所需的處理方式也各有所異。而對于第一步訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說， GPU 無疑是最好的選擇。
一開始，芯片制造商設(shè)計(jì) GPU 是為讓游戲，或其他高度圖形化的應(yīng)用做圖像渲染。但近年來谷歌這樣的公司發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)遇到的令人抓狂、無休無止的計(jì)算，也能用 GPU 輕松搞定。GPU 的這一新技能表明，以后，想要訓(xùn)練更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需更少的硬件即可。
微軟人工智能研究院 XD Huang 把 GPU 稱為“真正的武器”。最近，他和他的團(tuán)隊(duì)才設(shè)計(jì)出能和人一樣識別出特定對話語音的系統(tǒng)，這花了他們近一年的時(shí)間。而沒有 GPU，他表示，這得花上五年之久。研究論文發(fā)表后，他和英偉達(dá) CEO 黃仁勛后還專門在家開了一瓶香檳以表慶賀。
但是，公司還需要能夠快速執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策的芯片，這一過程稱為推論（ inference）。上述提到的谷歌使用的 TPU 和微軟使用的 FPGA 皆是為此服務(wù)。百度則使用的是 GPU，雖然它不太適用于這一過程，但配合著相應(yīng)的軟件也能完成任務(wù)。
| 除了計(jì)算機(jī)，還有智能硬件
與此同時(shí)，還有些公司在尋找芯片新市場時(shí)，把目光轉(zhuǎn)向了智能硬件。他們希望設(shè)計(jì)出讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能手機(jī)或其他設(shè)備上快速執(zhí)行的芯片。
比如 IBM。盡管有人質(zhì)疑這樣做能有多大成效，但不只是 IBM，就連英特爾也加入了這一行列。英特爾已同意收購有同樣業(yè)務(wù)的硅谷計(jì)算機(jī)視覺芯片公司 Movidius 。
因?yàn)橛⑻貭栔溃袌稣谇娜话l(fā)生變化。
四年前，英特爾說除去另外四家大公司，它向谷歌銷售服務(wù)器處理器的量比銷售給其他所有公司的總量都要多。所以，它是谷歌這類公司改變芯片市場的直接見證者。英特爾現(xiàn)在是四處押注，除了收購 Altera 和 Movidius，它還和人工智能芯片公司 Nervana 達(dá)成兼并協(xié)議。
這種做法很有意義，因?yàn)樵撌袌鰟傦@示出發(fā)展勁頭。英特爾副總裁 Jason Waxman 近日向我說道，
長江后浪推前浪，我們現(xiàn)在就處在后浪的浪尖上，而人工智能就是它的推動(dòng)力。
只是，這波浪潮將把我們帶往何處，也許時(shí)間會告訴我們一切。
via：wired
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