AI芯片踏入红海 抵消摩尔定律放缓步伐
随着人工智能的发展，科技公司对芯片性能的要求越来越高。从最初的cpu，发展到后来的gpu，一直到去年以来谷歌推出的tpu，芯片的运算速度也越来越快。
“ai如此火爆，从根本上与芯片技术发展有关，目前半导体的运算速度相比以前巨幅提升。为什么像英伟达这样的公司股价近期表现这么好，可见对于高端芯片的市场需求之大。”中芯国际（smic）垂直整合和策略营销总监吴耿源对笔者表示。
在10纳米到7纳米的基础上，ai芯片的核心竞争力将来自于云、大数据、服务器等。而除了英伟达以外，“四大巨头”，苹果、微软、亚马逊、谷歌都会参与其中。“而且中国也会越来越有一席之地。”吴耿源补充道。
“计算能力正在推动人工智能飞跃发展，足以抵消摩尔定律的放缓步伐。”英伟达相关人士对笔者表示，“人工智能开发人员正在加快构建新的架构，我们希望能从功能强大的云服务到云端设备，广泛运行人工智能软件，以解决我们当前最大的挑战。”
没人想错过下一个技术突破。硅谷著名投资人marcandreessen曾说，软件正在吞噬这个世界。而人工智能正在吞噬软件。英伟达提供的数据显示，过去一年，gpu驱动的人工智能服务创业公司数量增加了4倍多，达到1300家。
英伟达已经推出了新一代的gpu，取名volta。英伟达称volta是自通用并行计算架构cuda发明以来，这个时代最大的技术飞跃。它集成了210亿个晶体管，采用12纳米优化的台积电（tsmc）工艺以及三星最快的hbm内存，可以超高速执行4×4矩阵运算，进行元素级深度学习。
据介绍，每个voltagpu都支持120个万亿次浮点运算。英伟达的dgx-1ai超级计算机能将八台teslav100gpu连接起来，实现近千万亿次浮点运算的深度学习性能。
而前不久，谷歌也在其i/o开发者大会上推出第二代tpu芯片，这些tpu可提供128万亿次浮点运算。与之相比，iphone6可提供100万亿次浮点运算。tpu是谷歌自主研发的一种专为ai运算服务的高性能处理器。
去年谷歌已经发布了第一代tpu芯片，主要在谷歌数据中心和包括alphago这样的人工智能当中使用，主攻运算性能。谷歌介绍称，第二代tpu针对机器学习的训练速度能比现在市场上的图形芯片（gpu）节省一半时间。
到目前为止，谷歌仍在采购英特尔和英伟达的芯片。但随着谷歌越来越趋向依赖于自主开发芯片架构，未来或将为自己省下数十亿美元的芯片支出规模。这也令英特尔、英伟达等行业巨头感到担忧。
根据彭博社的最新消息，苹果也在研发一款被命名为“苹果神经引擎”（appleneuralengine）的ai芯片，可能用于智能汽车、siri语音系统以及未来的增强现实ar功能中，而且有一天将会被应用在iphone、ipad当中，来帮助提升软件的性能。苹果将在wwdc大会上公布更多与ai相关的计划。
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