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AI芯片戰(zhàn)火蔓延至邊緣端:谷歌祭出千元開發(fā)板,英偉達(dá)說只賣664

 昵稱71360118 2020-09-01

巨頭們的AI芯片戰(zhàn)火已經(jīng)從云端蔓延至了邊緣,這是一個喜憂參半的消息。

 文 | 包永剛 

AI的熱潮還在持續(xù),AI的戰(zhàn)火自然也在升級。英偉達(dá)作為這一波AI浪潮中最受關(guān)注的公司之一,在很大程度上影響著AI的戰(zhàn)局。上周在美國舉行的GTC 2019上,黃仁勛大篇幅介紹了英偉達(dá)在AI軟件和計(jì)算力方面的提升,但售價(jià)僅為99美元(約664元人民幣)的Jetson Nano人工智能計(jì)算機(jī)卻成了最受關(guān)注的焦點(diǎn)。本月早些時(shí)候的TensorFlow開發(fā)者峰會上,谷歌也發(fā)布售價(jià)149.99美元(約1009元人民幣)的Edge TPU開發(fā)板。

這意味著,巨頭們的AI芯片戰(zhàn)火已經(jīng)從云端蔓延至了邊緣,但這為什么是一個喜憂參半的消息?


云端AI芯片戰(zhàn)火向下蔓延

雖然是最受關(guān)注的AI芯片公司,但2018年的英偉達(dá)算不上順利,先是因?yàn)榈V難導(dǎo)致GPU庫存高企,后又因中國市場的需求和服務(wù)器市場需求低于預(yù)期股價(jià)受拖累。整個2018年,英偉達(dá)的市值縮水了近一半。因此,在AMD已經(jīng)搶先發(fā)布7nm GPU的背景下,外界更加期待英偉達(dá)能在GTC 2019上發(fā)布最新7nm GPU。

不過,黃仁勛并未發(fā)布最新的7nm GPU,而是花了大量的時(shí)間介紹RTX和CUDA-X AI。

CUDA-X AI把所有英偉達(dá)的庫整合。根據(jù)黃仁勛的說法,CUDA-X AI解鎖了Tensor Core GPU的靈活性,能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工作負(fù)載加速多達(dá)50倍。另外,CUDA-X AI還可以加速典型AI工作流程的每一步,包括用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練語音和圖像識別系統(tǒng)。

英偉達(dá)也宣布已經(jīng)有七家世界級的廠商將推出基于 NVIDIA T4 GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI 加速庫的服務(wù)器,這些服務(wù)器都已經(jīng)針對 CUDA-X AI 進(jìn)行了特殊優(yōu)化。亞馬遜 AWS副總裁 Matt Garman還宣布最新的 EC2 G4 服務(wù)器采用了英偉達(dá) T4 Tencor Core GPU,該服務(wù)器將在未來幾周內(nèi)可用。

雖然英偉達(dá)沒有推出性能更強(qiáng)的GPU,但正在通過CUDA-X AI提升其GPU在云端的性能和吸引力。即便如此,英偉達(dá)的重要客戶谷歌還是推出了自主研發(fā)的云端AI芯片TPU。

自2015年起,谷歌開始在內(nèi)部使用TPU芯,2016年谷歌首次公開承認(rèn)TPU的存在,2017年發(fā)布了第二代TPU,TPU 3.0在2018年發(fā)布。這意味著,谷歌在云端AI芯片市場與英偉達(dá)的關(guān)系從此前的合作變?yōu)榱撕献鞲偁幍年P(guān)系。

雷鋒網(wǎng)了解到,黃仁勛在談到谷歌TPU時(shí)曾強(qiáng)硬的表示對TPU的威脅不以為然。谷歌與英偉達(dá)在云端AI芯片市場的競爭短期內(nèi)難見結(jié)論。但卻可以明確他們的芯片競爭已經(jīng)蔓延到了邊緣端。


邊緣端的AI芯片戰(zhàn)

作為老牌芯片巨頭,英偉達(dá)很早就已經(jīng)入局邊緣計(jì)算市場,Jetson系列的包括用于完全自主機(jī)器的Jetson AGX Xavier和用于邊緣人工智能的Jetson TX2已經(jīng)推出,只是幾百甚至上千美元的價(jià)格阻擋了不少用戶。GTC 2019推出的同系列Jetson Nano之所以關(guān)注度很高,關(guān)鍵的原因就是價(jià)格。

縱觀不同行業(yè)發(fā)展的歷程,產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)除了有技術(shù)成熟的因素,產(chǎn)品價(jià)格下降到市場可接受的程度也非常關(guān)鍵。GTC 2019上推出的Jetson Nano計(jì)算機(jī),價(jià)格讓然驚喜,外觀小巧但性能不低。據(jù)悉,Jetson Nano的性能可達(dá)472 GFLOPS(每秒十億次浮點(diǎn)運(yùn)算),耗電量僅為5瓦。同時(shí),Jetson Nano支持高分辨率傳感器,可以并行處理多個傳感器,并且可在每個傳感器流上運(yùn)行多個現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

針對不同的需求,英偉達(dá)還推出了兩個版本的Jetson Nano,一個是售價(jià)99美元的開發(fā)者套件,專為開發(fā)人員、創(chuàng)客和技術(shù)愛好者提供,另一個是售價(jià)129美元的生產(chǎn)就緒型模塊,面向大眾市場創(chuàng)建邊緣系統(tǒng)的企業(yè)。

Nvidia Jetson Nano

與英偉達(dá)的Jetson Nano類似,谷歌本月初發(fā)布的搭載Edge TPU的開發(fā)板Coral售價(jià)150美元。Coral開發(fā)板擁有1GB的LPDDR4內(nèi)存和8GB的eMMC存儲,安裝Mendel版Linux或者Android,可以進(jìn)行本地的離線運(yùn)算,性能最高可達(dá) 4 萬億次操作。

除了Coral開發(fā)板,谷歌還發(fā)布了一款售價(jià)75美元的Coral USB加速器,同樣包含一顆Edge TPU,可以在任何64位ARM或x86平臺的Debian Linux上運(yùn)行。

Google Edge TPU開發(fā)板

黃仁勛不認(rèn)為谷歌的TPU是一個威脅,但在邊緣端低價(jià)產(chǎn)品進(jìn)展方面兩大巨頭顯得頗有默契。先是谷歌推出搭載Edge TPU售價(jià)75美元和150美元的開發(fā)板以及加速器。不久后英偉達(dá)就推出售價(jià)99和129美元的Jetson Nano。

不僅售價(jià)相互競爭,面向的邊緣計(jì)算市場也會重疊。英偉達(dá)表示,Jetson Nano可以創(chuàng)建數(shù)百萬個智能系統(tǒng),模塊面向網(wǎng)絡(luò)錄像機(jī)、家用機(jī)器人和具有完整分析功能的智能網(wǎng)關(guān)等嵌入式應(yīng)用。英偉達(dá)希望能為復(fù)雜、穩(wěn)健、節(jié)能的人工智能系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)、測試和驗(yàn)證節(jié)約時(shí)間,縮短總體開發(fā)時(shí)間讓產(chǎn)品更快將推向市場。

Coral開發(fā)板也強(qiáng)調(diào)面向嵌入式設(shè)備的隱私、低延遲、高效和離線部署。具體的應(yīng)用方面,谷歌展示了基于Coral的一個有趣的圖像分類應(yīng)用。谷歌表示其提供了簡單的API,可在Edge TPU設(shè)備上執(zhí)行圖像分類,對象檢測。這意味著,Edge TPU看好和圖像相關(guān)的邊緣端應(yīng)用。

因此,無論是從定位、性能、應(yīng)用還是售價(jià)看,谷歌和英偉達(dá)在邊緣端又一次正面競爭。


普及AI還是革命AI芯片初創(chuàng)公司?

谷歌和英偉達(dá)的競爭能夠在一定程度上促進(jìn)AI的發(fā)展,特別是在邊緣端。Jetson Nano和Coral開發(fā)板的方式能在很大程度上降低AI產(chǎn)品開發(fā)的難度并加速產(chǎn)品的上市時(shí)間,為現(xiàn)有做AI應(yīng)用的公司增加了選擇,當(dāng)然也會想要借助AI進(jìn)行更多創(chuàng)新的公司和個人提供了更加便攜的選擇,這對AI在邊緣端的普及具有積極意義。

然而,對于眾多AI芯片初創(chuàng)公司而言可能是個壞消息。雷鋒網(wǎng)2018年曾統(tǒng)計(jì)過,創(chuàng)立于國內(nèi)的13家AI芯片初創(chuàng)公司有11家都布局了自動駕駛和安防領(lǐng)域,并且都是面向邊緣端的AI芯片。AI芯片初創(chuàng)公司們之所以大部分都選擇AI邊緣計(jì)算市場,是因?yàn)樵谠贫耍⑻貭柡陀ミ_(dá)占據(jù)絕對的優(yōu)勢地位,初創(chuàng)公司想要在這一領(lǐng)域獲得成功難度非常大。

雖然邊緣端AI給初創(chuàng)公司更大的市場和機(jī)遇,但從目前的情況看英偉達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域也有不錯的市場表現(xiàn)。如今,英偉達(dá)和谷歌都推出更加簡單易用,且價(jià)格更易于接受的開發(fā)板,AI芯片初創(chuàng)公司又多了兩個競爭對手,并且是實(shí)力強(qiáng)大的競爭對手。

更會讓AI芯片初創(chuàng)公司感到不安的是,由于兩大巨頭都有云端AI芯片,與邊緣端的AI芯片配合能夠?qū)崿F(xiàn)更強(qiáng)的競爭力。并且,軟件在AI芯片中的重要作用正被越來越多的人看到,不巧的是英偉達(dá)和谷歌都有強(qiáng)大的軟件。

文章開篇已經(jīng)提到,英偉達(dá)發(fā)布CUDA-X AI將提升GPU的AI性能,但與此同時(shí)Jetson Nano也是可運(yùn)行所有人工智能模型的NVIDIA CUDA-X人工智能計(jì)算機(jī)。

谷歌方面,與Coral開發(fā)板同時(shí)發(fā)布的還有為移動和嵌入式設(shè)備提供的跨平臺解決方案TensorFlow Lite,這個輕量級(Lite)的框架有助于機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署在移動和IoT設(shè)備上的。谷歌表示,經(jīng)過TensorFlow Lite的優(yōu)化后,CPU的性能達(dá)到原來的1.9倍,在Edge TPU上的性能最高提升62倍。

雷鋒網(wǎng)認(rèn)為,巨頭們擁有從云端到終端的AI芯片,并且有強(qiáng)大的軟件幫助芯片提升硬件的性能,同時(shí)還有長期建立的品牌、渠道、市場等方面的優(yōu)勢,這在推動AI在邊緣端普及的同時(shí),還將與眾多的AI芯片初創(chuàng)公司產(chǎn)生競爭。

只是,未來仍有諸多不確定性,英偉達(dá)、谷歌到底會在多大程度上影響AI芯片初創(chuàng)公司?

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