中文繁體版   English   星期五 ,10月 20日, 2017 (台北)
登入  申请试用  MY DIGITIMES
 
Research AI
新物联网

人工智能期望度飙升 大厂积极布局CPU、GPU、TPU等处理芯片

  • 黄铭章
本文限「Research 」会员阅读,请登入会员,或洽询会员服务

DIGITIMES Research观察,近期人工智能发展进一步受世人关注,2017年5月下旬Google旗下公司DeepMind的AlphaGo程序以3:0成绩战胜世界围棋积分排名第一棋手柯洁,且新版程序棋力远远超越2016年以4:1战胜韩国传奇棋士李世石的版本,显示人工智能(AI)技术近1年来显著进步。

据Google表示,2016及2017年参赛的AlphaGo程序均有采用张量处理单元(Tensor Processing Unit;TPU)这种特殊应用芯片,虽Google并不打算对外销售TPU芯片,但TPU运算能力可透过Google云端服务提供给对深度学习(Deep Learning)开发有兴趣的业者及研究单位。

此外,2017年6月初,牛津大学、耶鲁大学针对352位人工智能专家的问卷调查结果显示,人工智能将来极有可能在许多工作领域超越人类表现,因此人工智能对人们未来不仅仅代表著商机,也将为许多既有商业模式带来天翻地覆的冲击。

就人工智能用处理芯片市场而言,图形处理单元(GPU)在深度学习应用上的效能胜过中央处理单元(CPU),加上资料中心、游戏、车载等市场对GPU需求持续大增,带动NVIDIA近1年多来股价大涨至3倍以上,英特尔(Intel)等芯片业者及新创企业亦积极扩大发展人工智能处理芯片。

DIGITIMES Research评估,由于目前人工智能具体商业应用仍属刚起飞阶段,因此未来5年各类型芯片包括CPU、GPU、TPU甚至可程序逻辑闸阵列(FPGA)市场均将有相当大的发挥空间。

各种不同服务器CPU/GPU于深度学习模型的训练时间比较
资料来源:NVIDIA,2017/5

内文目录

  • NVIDIA掀起深度学习芯片热潮
  • 未来10年AI处理芯片年销售额成长上看50倍
  • GPU与FPGA作为人工智能芯片的优势与限制
  • Google TPU将以云端服务方式投入市场
  • 英特尔欲打造AI芯片生态系统
  • 结语

图表目录

  • 各种不同服务器CPU/GPU于深度学习模型的训练时间比较
  • 2014~2016年与NVIDIA在深度学习合作的机构数大增逾11倍
  • 2014年以后NVIDIA加速器(Accelerator)规格比较
  • NVIDIA Tesla V100在深度神经网络训练及推论的速度远胜前代产品P100
  • 2025年AI用处理芯片市场将超越700亿美元
  • 2016与2017年围棋人工智能AlphaGo耗用资源比较
  • 8 个图表

会员登入

若您已是DIGITIMES Research的正式会员,请由此下方登入。

帐号:
   【范例:user@company.com】
口令: 忘记口令
    连续一个月系统自动记住帐号口令

登入

★ 若您是第一次使用会员资料库,请点选申请个人帐号

服务加入办法

若想立刻加入付费会员,请洽询客服专线:
+886-2-87125398。
(周一至周五工作日9:00~18:00)

服务信箱:member@digitimes.com
(一个工作日内将回覆您的来信)。

 申请加入会员

 Research会员服务说明

 DIGITIMES Research介绍

 
Slide Show─
为投影片搭配仔细解说的服务模式,提供具时效性的ICT产品产销、展场观察等研究成果,同时可直接作为会员简报材料。
Insight─
为深入研究观点与发现的实时服务,内容包括重要事件评论、重要产业信息的揭露等。
Data Point─
以1个图表搭配简洁文字说明,提供图文并茂的资料库服务。
Spec & Price─
解析全球主要市场终端产品零售均价与规格,并提供客制化查询数据库。
Spot Price─
提供每周太阳光电产业链上下游现货报价信息,藉此反应市场供需波动变化,并解析市场最新脉动。
Industry Review─
定期检视产业核心构面的重要事件与发展,以利掌握产业关键动态、议题实质内涵与加值观点。