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人工智能

人工智能推動硅復興
作者:   來源:東方財富網   日期:2020-05-11

   半導體是數字時代的基本技術,硅谷因此而得名。過去半個多世紀以來,技術革命改變了人類社會的方方面面,而硅谷,正是每一場計算革命的中心。

   1971年,英特爾推出世界上第一個微處理器,從那以后,計算能力的提升便持續不斷、讓人嘆為觀止。根據摩爾定律,現在計算機芯片的功能比50年前要強大數百萬倍。

   不過,盡管數十年來,處理能力飛速提升,計算機芯片的基本結構仍保持不變,直到最近才有了新的發展。硅的創新基本上圍繞壓縮晶體管的體積,使集成電路可以容納更多的晶體管。幾十年來,英特爾和超威半導體(AMD)等公司不斷地提升CPU性能,發展迅速。這一過程就是克萊頓·克里斯坦森(Clayton Christensen)所說的“持續創新”。

   如今,這一情況正發生著驚人的變化。人工智能為半導體創新開啟了全新的黃金時代。由于機器學習帶來獨特的需求和無限的機遇,幾十年來,企業家們第一次重新思考芯片結構的基本原理。

   他們的目標是設計一種全新的芯片,專為人工智能打造,該芯片將成為下一代計算機的重要元件。目前,這一全新的設計是硬件行業最大的市場機遇。

   全新的計算模式

   在計算發展過程中,大多數情況下,主要的芯片結構就是中央處理器,簡稱CPU。如今,CPU無處不在——筆記本電腦、手機以及大部分數據中心都離不開它。

   1945年,傳奇人物約翰·馮·諾伊曼(John von Neumann)提出了CPU的基本結構。值得注意的是,從那以后,CPU的設計基本沒有變過——現在大多數計算機還是諾伊曼結構。

   CPU使用廣泛正是因為它足夠靈活——CPU是通用設備,它能夠有效執行軟件所需的所有計算。但即便如此,今天的人工智能技術需要的是非常具體、密集的計算能力。

   深度學習需要迭代執行數百萬甚至上億次的相對簡單的乘法和加法步驟。它基于線性代數,本質是一個試錯的過程——伴隨著(深度學習)模型的持續優化,不斷地進行參數調整、矩陣相乘、在神經網絡中迭代累加數字。

   這種重復性的、計算量大的工作流程對硬件結構有幾大重要要求:首先,并行計算很重要。它的意思是一個處理器可以同時進行多項計算,不需要分開。除此之外,由于深度學習涉及大量數據的連續轉換,因此存儲器應盡可能的靠近運算器,減少數據傳輸,極大的提升速度和效率。

   CPU的性能無法滿足機器學習的特殊需求。CPU的計算有先后順序,不是同時進行的。而且,CPU的存儲器和運算器通常位于不同的位置,通過通信系統(總線)進行連接,傳輸帶寬有限。這給數據傳輸造成了阻礙,也就是眾所周知的“馮·諾伊曼瓶頸”。結果就是,在CPU訓練神經網絡的效率很低。

   鑒于機器學習的應用越來越普遍,傳統芯片滿足不了現代人工智能算法的問題亟待解決。最近,AI大神楊立昆表示:“如果你可以穿越時空到五至十年以后,你會發現那時候的電腦基本都在做深度學習之類的事。”

   截至目前,人工智能的繁榮靠的是GPU(圖形處理器)。20世紀90年代,Nvidia為滿足游戲軟件的需求發明了GPU。它為持續地處理大量數據而生,旨在提升游戲細節圖的分辨率,達到高幀率的效果。跟CPU不一樣的是,GPU可以同時完成數千次計算。

   2010年代初,人工智能的研究人員發現Nvidia的游戲芯片很適合應用于機器學習算法。就這樣,GPU有了全新的市場,而且市場規模很大,這可完全是運氣好。Nvidia充分利用這一機會,把自己塑造成人工智能硬件設備的推動引擎。公司也因此大賺一筆,從2013到2018年,Nvidia的市值翻了20倍。

   然而,正如Gartner的分析師Mark Hung所說的,“大家都知道GPU并不是人工智能的最優選擇”。人工智能使用GPU,但GPU卻不是為人工智能而生。

   近幾年,一大批企業家和技術人員開始構想新的計算機芯片,從源頭開始進行優化,挖掘人工智能無限的潛力。用Alan Kay的話來講,“真正認真對待軟件的人,應該去創造屬于自己的硬件”,這句話讓人難以忘懷。

   過去24個月里,出現了5家人工智能芯片獨角獸企業。還有幾家新貴以令人瞠目的估值被搶購。作為尋求避免顛覆的傳統CPU廠商,英特爾獨自在這一領域進行了兩筆重大收購: Nervana Systems(在2016年4月以4.08億美元收購)和Habana Labs(在2019年12月以20億美元收購)。隨著這場競爭在未來幾年的展開,數千億美元的企業價值將會被爭奪。

   下一個英特爾?

   一個巨大的市場機會和一個“藍天”技術挑戰的結合激發了寒武紀的創意爆炸——有時是驚人的——設計理想的人工智能芯片的方法。

   也許最引人注目的新一批人工智能芯片初創公司是Cerebras Systems。簡單地說,Cerebras大膽的方法是構建有史以來最大的芯片。該公司最近估值17億美元,已從基準資本(Benchmark)和紅杉資本(Sequoia)等頂級投資者那里融資2億美元。

   Cerebras芯片的規格令人難以置信。它比一般的微處理器大60倍。它是歷史上第一個容納超過一萬億晶體管(準確地說,是1.2萬億)的芯片。它的芯片上有18 GB的內存,這也是有史以來最多的。

   將所有的計算能力打包到一個單一的硅基板上提供了誘人的好處: 顯著提高了數據移動的效率、存儲與處理協同定位、大規模并行化。但工程上的挑戰,輕描淡寫地說,是可笑的。幾十年來,制造晶片規模的芯片一直是半導體行業的圣杯,人們夢寐以求,但從未實現過。

   Cerebras公司首席執行官安德魯·費爾德曼說: “所有的規則、工具和制造設備都是為正常大小的”巧克力曲奇“設計的,我們提供了整個”曲奇餅烤板“大小的東西。”“每一步都要創新。”

   Cerebras的人工智能芯片已經投入商業用途: 就在上周,阿貢國家實驗室宣布它正在使用Cerebras的芯片來幫助對抗冠狀病毒。

   另一家采用全新芯片設計方法的初創公司是總部位于海灣地區的Groq。與Cerebras不同的是,Groq的芯片專注于推理而不是模型訓練。創始團隊擁有世界級的領域專業知識: Groq的團隊包括了谷歌的TPU項目的10名原始成員中的8名,這是迄今為止最成功的人工智能芯片項目之一。

   Groq顛覆了業界的傳統觀念,正在制造批量大小為1的芯片,這意味著它一次處理一個數據樣本。這種架構可以實現幾乎瞬時的推理(對于時間敏感的應用程序如自動駕駛汽車而言至關重要),同時根據公司的說法,不需要犧牲性能。Groq的芯片主要是軟件定義的,這使得它具有獨特的靈活性以及不會過時。

   該公司最近宣布,其芯片的運算速度達到了每秒1千萬億次。如果這是真的,這將使它成為歷史上最快的單模芯片。

   也許沒有哪家公司比Lightmatter擁有更令人費解的技術愿景??偛课挥诓ㄊ款D的Lightmatter是由光子學專家創建的,該公司正尋求制造一種人工智能微處理器,這種微處理器的動力不是電信號,而是光束。該公司已從GV、星火資本(Spark Capital)和Matrix Partners籌集了3,300萬美元,以實現這一愿景。據該公司稱,光的獨特屬性將使其芯片的性能比現有的解決方案高出10倍。

   在這個類別中還有很多其他的參與者值得關注。地平線機器人(Horizon Robotics)和Cambricon Technologies這兩家中國公司的融資規模都超過了其他任何競爭對手。帕洛阿爾托的SambaNova Systems資金充足,血統純正。盡管關于SambaNova計劃的細節仍然很少,但它的技術似乎特別適合自然語言處理。其他值得關注的初創公司包括Graphcore、Wave Computing、Blaize、Mythic和Kneron。

   此外,數家科技巨頭也在內部展開努力,開發專用的人工智能芯片。這些項目中最成熟的是上面提到的谷歌張量處理單元(TPU)。和往常一樣,谷歌在技術曲線之前于2015年開始在TPU上工作。最近,亞馬遜在2019年12月高調宣布推出Inferentia人工智能芯片。特斯拉、臉書和阿里巴巴等科技巨頭都有自己的人工智能芯片項目。

   結論

   現在的競爭是開發硬件,為即將到來的人工智能時代提供動力。如今,半導體行業的創新之多,是自硅谷創立之初以來從未有過的。有數不清的數十億美元在起作用。

   下一代芯片將在未來幾年里塑造人工智能領域的輪廓和軌跡。用楊立昆的話來說: “硬件能力……激勵和限制人工智能研究人員將想象和允許自己追求的想法的類型。我們手中的工具塑造了我們的思想,其程度超出了我們愿意承認的程度。”

   Rob Toews,為福布斯撰稿人,表達的觀點僅代表其個人。

   (文章來源:福布斯中文網)


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