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英特尔在人工智能领域再下一城 英伟达却坐失良机

2016年09月18日 11:19:56 作者: 来源:未知

英特尔在人工智能领域再下一城 英伟达却坐失良机

【腾讯科技编者按】英特尔近期收购了深度学?#25353;?#19994;公司Nervana,外媒分析认为,这将有助于英特尔在人工智能芯片领域与英伟达展开竞争。然而在此之前,英伟达原本有机会招揽Nervana,但该公司却选择了拒绝。

以下为文章全文:

这篇文章关于一次错失的机会:一家深度学?#25353;?#19994;公司从英伟达的指间溜走,却被竞争对手英特尔收入麾下。在以4.08亿美元价格收购Nervana Systems之后,英特尔将在人工智能芯片市场占据有利地位。

英伟达拒绝Nervana的决定将对深度学习技术的发展产生深远影响。目前,深度学习正在被用于语音和图像识别,以及无人驾驶汽车。Nervana开发了据称比英伟达速度更快、功耗更低的芯片。这很可能将缩短企业开发深度学习应用,以及将这些应用推广至主流用户的时间。

Nervana由3名神经科学家于两年?#25353;?#31435;,创始团队此前曾供职于高通担任?#33455;?#21592;。在高通,他们专注于?#33455;浚?#22914;何让计算机的性能和效率模拟人脑。

Nervana的主要产品是基于付?#35759;?#36141;模式、通过云计算服务提供的深度学习软件。这款软件被人工智能?#33455;?#21592;用于开发及部署神经网络,而这些神经网络可以在大数据中进行模式识别。

不过,Nervana开发的芯片或许更有意义,因为几乎没有其他公司正在开发深度学习专用的芯片。

英特尔在人工智能领域再下一城 英伟达却坐失良机

英特尔的做法

接近Nervana的消息人士表示,在看到这点之后,英特尔于几个月前联系了Nervana,了解该公司是否有意出售。随后,Nervana接触了其他公司,了解是否存在其他潜在收购方。英伟达是合理的选择之一,因为Nervana的深度学习软件Neon也可以运行在英伟达芯片上。消息人士透露,作为英伟达的客户,Nervana认为,该公司可以帮助英伟达补齐短板。

然而,英伟达对Nervana并不?#34892;?#36259;。根据消息人士的说法,英伟达表示,该公司的深度学习技术要好于Nervana。

然而在Nervana与英特尔达成交?#23383;?#21518;,英伟达似乎改变了想法。消息显示,英伟达试图重启收购谈判。然而,Nervana和英特尔的收购协议中存在毁约赔偿条款,但英伟达不愿意为Nervana承担这笔费用。

Nervana加入英特尔对英伟达不是个好消息。市场?#33455;?#20844;司Tractiva首席分析师布鲁斯·戴利(Bruce Daley)表示,目前,英伟达的GPU(图?#26410;?#29702;单元)芯片是神经网络?#20302;?#30340;?#29575;当?#20934;。微软、Facebook、谷歌(微博)和百度都是英伟达GPU的客户。目前这一市场的规模不大。Tractica估计,用于人工智能的GPU芯片销售总额今年将达2.272亿美元。不过预计市场规模将迅速扩大,到2025年销售额将增长至142亿美元。

英伟达发言人拒绝评论,英特尔收购Nervana的交易将对该公司造成何种影响。英特尔也拒绝对此置评。

在深度学习领域,英伟达相对于其他公司有着明显的领先优势。英伟达的产品经销商The Kanavel Group CEO查理·卡纳维尔(Charlie Kanavel)表示,在芯片和软件开发方面,英伟达经验更丰富,此外与行业的关系也要更深厚。

卡纳维尔指出,英伟达在无人驾驶汽车市场已有一定的基础。该公司的GPU芯片被特斯拉、宝马、奥迪和其他多家汽车厂商用在了车载导航和娱乐?#20302;?#20013;。英伟达也在与福特、奔驰、奥迪和沃尔沃合作,开展无人驾驶汽车项目,而谷歌也在无人驾驶汽车中使用英伟达的GPU。

然而,Nervana在其网站上指出,英伟达提供的GPU芯片并不是深度学习?#20302;?#30340;最佳选择,因为这类芯片最初是为电子游戏而设计。Nervana表示,该公司专门针对神经网络训练而设计了芯片,这意味着这些芯片移除了与神经网络不相关的模块。

这将可以解决GPU芯片的一个关键问题,即在用于深度学习项目时,GPU芯片功耗太高。加州大学伯克利分校教授、Nervana的顾问布鲁诺·奥尔索森(Bruno Olshausen)表示,类似Nervana开发的专用芯片可以优化芯片功耗,使更多公司可以接触到这类技术。

他表示:“运行应用的用户或许无法直接感知能耗的下?#25285;?#20294;对于提供服务器运行深度学习算法的公司而言,能耗下降非常明显。在能耗不变的情况下,它们可以为10倍的用户提供服务。”

如果Nervana芯片能实现该公司的目标,那么利用英特尔的制造工艺将助推该公司的未来发展。英特尔将可以吸引原本的英伟达客户,削弱英伟达芯片在市场上的地位。

然而,设计深度学习的专用芯片也充满风险,因为这项技术本身也在快速发展。在学术界,新的深度学习算法层出不穷。对英特尔?#27492;担?#26032;深度学习算法的出现有可能使Nervana的芯片变得毫无用武之地。

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快速发展的领域

奥尔索森表示:“这是个发?#36141;?#24555;的领域,变化速度令人难以置信。这意味着行业需要保持活力。”

一名Nervana前员工表示,行业的快速变化将给英伟达带来优势,因为该公司并不需要为深度学习开发专用芯片。该公司的芯片适用于多种应用场景,而如果产品落后于Nervana和英特尔,那么英伟达也有资源去升级技术。

在收购Nervana之前,英特尔的战略是专注通用计算芯片。然而在移动芯片市场,英特尔输给了竞争对手ARM。因此目前,英特尔开始关注类似Nervana的专用芯片,希望这类产品在下一代计算技术的发展中给该公司带来优势。

深度学习芯片市场的规模很可能足以容纳多?#39029;?#21830;。不过在现阶段,深度学习的人才库?#36141;?#21294;乏,而这也是英特尔收购Nervana的另一点关键原因。

英特尔此前也曾在这一领域展开过收购。去年,英特尔以167亿美元的价格收购了可编程逻辑器件厂商Altera,后者的芯片可以用于多种目的,包括深度学习。英特尔自身也推出了适用于深度学习的通用芯片至强Phi。上周,英特尔还收购了爱尔兰芯片公司Movidius。该公司的技术帮助计算机进行对象识别,适用于机器人和无人机。(编译/李玮)

网友评论
腾讯网友:旧情歌-TRISTE
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