緊抓AI“芯”未來 華為/高通/英特爾/英偉達/谷歌都干了啥？

　　英偉達：GPU在手 天下我有

　　英偉達可算是人工智能的東風最先照拂的企業，這家以顯卡聞名于世的公司已成功轉型為人工智能計算企業，這與GPU在人工智能計算中的天然優勢關聯密切。適用于處理大規模并行計算的GPU在深度學習領域優勢明顯，而人工智能此次發展高潮正是由深度學習所引發的。

　　GPU被視為顯卡的“心臟”，同時也被認為是最適合用于訓練的芯片。在應用方面，谷歌、百度、微軟、Facebook及Twitter等巨頭和眾多AI初創公司都是GPU芯片的使用者，而英偉達也牢牢占據了人工智能領域最紅的陣營。

　　落實到產品上，早前英偉達曾發布過一款針對人工智能應用的處理器：Tesla V100。據了解，該芯片基于12nm制程工藝打造面積達到了815平方毫米，集成了210億個晶體管、5210個CUDA核心。性能方面采用了Volta全新架構的該芯片比早一年發布的擁有150億個晶體管的Pascal處理器要強很多，單精度浮點性能15 TFLOPS，雙精度浮點性能7.5 TFLOPS。而在發布之初這款芯片149000美元(約為102萬元人民幣)的售價也是引人矚目的焦點之一。

　　自動駕駛作為人工智能的終極場景，是英偉達分外看重的一個領域。據悉公司已與超過50家汽車制造商建立了合作，如日本汽車廠商豐田為自家產品選擇了英偉達旗下的Drive PX平臺。

　　因GPU在人工智能應用中的先天性優勢，英偉達已成功躋身引領人工智能風潮的企業之列，強勁的產品加上眾多合作伙伴，英偉達在AI這條路上走出的距離已讓許多企業難以追趕了。

　　有AlphaGo還有TPU的谷歌

　　AlphaGo橫掃圍棋界是開啟人工智能大規模討論的契機，而支撐它進行比賽過程中海量運算的硬件是“誰”同樣是值得探討的。據悉，今年和柯潔對陣的AlphaGo搭載的正是谷歌自主研發的TPU。除了GPU外，FPGA和ASIC是人工智能芯片的另外兩大熱門類型，而TPU就是一種ASIC。

　　TPU的亮相始于2016年谷歌I/O大會，當時公司稱該芯片已在自家數據中心使用了一年，并參與了AlphaGo和李世石之間的對戰。但TPU的具體資料則是在發布一年之后才浮出水面，谷歌于今年4月份才發文對其進行了詳細介紹。TPU的應用范圍很廣闊，包括谷歌影像搜尋、谷歌照片、谷歌翻譯、谷歌云視覺 API及圍棋高手AlphaGo的圍棋系統等等。

　　在今年的I/O大會上，比一代TPU更強大的二代TPU正式亮相，根據谷歌方面給出的資料可知，二代TPU既可以用在訓練上也可以用在推理上，包括4個芯片能夠提供180TFLOPs浮點運算的計算能力。然而TPU雖強但面向公眾出售芯片、主板或服務器的可能性卻不大。

　　人工智能對于科技行業的影響是巨大的，讓谷歌這樣的互聯網巨頭跨界了半導體領域，并選擇了一條與眾不同的路線介入。然而也正是這樣一家非半導體行業出身的企業成為了AI芯片界舉足輕重的力量。

　　結語：當然除了以上這些企業外，參與AI芯片行業競爭的國內外企業還有許多，如不久前宣布將為HoloLens開發AI芯片的微軟、發布了DuerOS智慧芯片的百度，及以地平線機器人為代表的一眾國內企業。人工智能對于芯片、智能硬件乃至整個科技行業的影響力日益深厚，在這位顛覆者的席卷下科技行業的發展值得我輩期待。