《电子技术应用》

全球AI芯片新军窜起 FPGA阵营挑战GPU势力

2018/3/19 15:13:09

  由于NVIDIA GPU平行运算适用于人工智能(AI)深度学习,近年跃升为AI芯片领头羊,气势完全压过CPU双雄英特尔(Intel)及超微(AMD),但随着拥有灵活弹性的现场可编程闸阵列(FPGA)芯片效能、功耗及运算能力提升,重金买下FPGA大厂Altera、全面启动芯片整合的英特尔,以及传出是博通(Broadcom)最新购并对象的赛灵思(Xilinx),恐将力阻NVIDIA独大之路,加上Google、亚马逊(Amazon)与苹果(Apple)积极投入芯片开发,各式ASIC芯片百花齐放,2018年AI芯片激战可期。

  AI应用正快速在各领域普及,未来商机规模高达数千亿美元,将带动新一波产业革新,吸引各路人马争相加码投资,握有AI芯片运算技术可望抢先取得AI战场发话权,使得AI芯片战火趋烈。由目前各路人马争相投入芯片平台开发与整合来看,AI战局暂时由芯片业者担纲要角。

  近年来NVIDIA备受全球市场追捧,至于英特尔、超微、高通(Qualcomm)、联发科、IBM、Google、苹果、Facebook、亚马逊、微软(Microsoft)亦加速AI芯片开发,各式ASIC芯片业者也全面崛起。芯片业者指出,随着各式AI芯片运算能力提升,效能与功耗改善,可满足更多元AI应用,NVIDIA虽抢下AI芯片首战胜利,但2018年起面临各路人马挑战,优势恐将不再。

  芯片业者表示,AI杀手级应用并未出现,目前仍难断定NVIDIA GPU为最适合深度学习的芯片,现有演算法众多,尚未见可满足所有应用需求的芯片,NVIDIA GPU抢先卡位,主要凭藉平行运算技术优势及专为AI设计的架构,并大力开发各种深度学习软件、函式库和工具,提供较完整的深度学习解决方案,加速深度神经网络和训练效能。

  英特尔先前因CPU执行AI效率不佳而遭到NVIDIA压制,后来借由购并策略迅速扩增AI实力,2015年以167亿美元买下FPGA大厂Altera,借由FPGA运算能力和灵活性弥补CPU缺点,2016年英特尔再购并AI与深度学习业者Nervana Systems,2017年又砸下153亿美元买下自驾车技术大厂Mobileye,英特尔AI软、硬件技术整合效益渐显。

  英特尔新推出的Nervana AI平台具备多元化优势,Intel Xeon可扩充产品系列针对持续演进的AI工作负载,提供高度可扩充运算能力,并为最密集的深度学习训练推出代号为Lake Crest的专属芯片;Intel Mobileye专为主动式安全自动驾驶等应用所设计的视觉技术;Intel FPGA用以执行深度学习推论的可编程加速器;Intel Movidius的低功耗视觉技术,让机器学习得以在多样化的终端装置上执行。

  FPGA大厂赛灵思同样主打耗能低于CPU且能以更快速度执行AI运算,近期在深度学习的神经网络演算获得市场支持,包括百度、亚马逊都开始使用,以扩展NVIDIA GPU无法达成的运算任务,赛灵思FPGA产品获得不少大厂支持,其并投资大陆深鉴,强化深度压缩、编译工具链及系统层级最佳化机器学习应用领域。

  另外,随着博通购并高通破局,市场传出博通看好FPGA技术应用,有可能转向收购赛灵思,这也使得入列比特大陆ASIC矿机供应链的赛灵思,再度成为全球焦点。芯片业者认为,未来AI战场将是国际大厂厮杀情势,目前孤军奋战的赛灵思被收编的机会大。


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