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2017年05月15日 08:46:40中国智能制造网编辑:未闻花名人气:44840


  【中国智能制造网 智造快讯】Nvidia发布GPU新品Tesla V100,英特尔将触手伸到5G领域,微软以FPGA为机器学习软件提供动力,Google也在去年夏天表示已经在使用内部开发芯片TPU……如今,芯片市场战火愈演愈烈。


芯片市场争夺战再升级 5G成英特尔加分项

 
  北京时间5月10日早间消息,英伟达在5月9日公布了第一季度财报,业绩远远超出华尔街预期。在周二即5月9日美国股市的盘后交易中,英伟达股价上涨超过13%。
 
  财报显示,第一季度,英伟达营收为19.4亿美元,每股收益0.79美元,而分析师的平均预期分别为19.1亿美元和0.66美元。更重要的是,英伟达营收同比增长48%,而美国通用会计准则每股收益的同比增长达到126%。
 
  英伟达CEO黄仁勋表示:“人工智能革命正在快速推进,并持续加速。随着全球更多计算机科学家参与深度学习技术,我们的数据中心GPU计算业务同比达到了近3倍。不断有新的行业注意到GPU深度学习和人工智能的力量,这是我们时代最重要的技术动力。”
 
  从这位CEO的话语中,我们不难感觉到,英伟达对于数据中心GPU业务,以及在人工智能行业前景的乐观态度。可以说,英伟达此次股价大涨的背后,是人工智能的大潮。而对于英伟达而言,最新的GPU芯片——TeslaV100及其TensorCore,就是推动这一大潮的全新技术。
 
  在近日举行的GTC大会上,Nvidia发布了基于其下一代图形架构Volta的,针对服务器市场的GPU新品 Tesla V100。据了解,该芯片拥有超过210亿个晶体管和5,120个计算机内核。但是对于AI来说,最重要的是,特斯拉V100配备了640个Tensor内核,它们是专为运行深入学习网络中使用的数学运算而设计的。这些Tensor内核为Tesla V100提供了高达120 teraflops的、惊人的深度学习能力。
 
  为了使深度学习应用在其硬件上更加高效的运行,Nvidia提供了很多软件工具。它发布了一款针对深度学习框架TensorFlow和Caffe的编译器——TensorRT,用于改进推理性能。Nvidia表示,Tesla V100的推理性能要比英特尔的Skylake CPU架构快15到25倍。
 
  这对于雄踞半导体榜首二十多年的英特尔来说,无疑是一个巨大挑战。面对日益激烈的芯片市场竞争,英特尔一方面加强AI芯片的研发。日前,Intel便以超过4亿美元的价格收购了AI芯片初创企业Nervana,并声称将在2020年之前将深度学习训练速度提升100倍。
 
  另一方面英特尔还将触手伸到了5G领域。不久前,英特尔宣布要从一家PC公司转型为一家驱动云计算和数以亿计的智能、互联计算设备的公司,而其中的关键技术就是5G。
 
  英特尔院士、设备与通信事业部无线标准首席技术专家吴耕表示,从现在5G开始到6G、7G,英特尔要把今天的终端变成下一代的移动网络节点。这意味着,英特尔在5G上将做持续的投入。
 
  在今年MWC世界移动通信大会上,英特尔发布了全面的移动边缘计算产品组合,如英特尔凌动处理器C3000产品系列、英特尔至强处理器D-1500产品系列-网络系列、25 GbE英特尔以太网适配器XXV710,这一产品组合能够帮助通信服务供应商进行网络转型,为5G做好准备。
 
  除了英伟达、英特尔之外,芯片市场上其他几大巨头也在行动。微软以FPGA为机器学习软件提供动力,并将其做为云端平台Azure 的核心部分。Google也在去年夏天表示已经在使用内部开发,为人工智能订制的芯片TPU。如今,芯片市场竞争愈演愈烈,一场“腥风血雨”即将到来。
(来源:中国智能制造网)

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