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英特尔、微软、谷歌三大佬的AI策略有何不同?

来源:网络 日期:2018-05-31 点击:0
在云端推理方面,谷歌推进TPU的发展与产业的导入,英特尔借助收购的Nervana Systems公司推出了NNP芯片改变了较落后状况。英特尔AI产品组硬件副总裁Carey Kloss表示,Spring Crest可对标谷歌第三代TPU(TPU 3.0)产品。因此,谷歌与英特尔之间的对决将越来越精彩。
谷歌自研TPU,话题感十足,除了自身提升,希望获得企业客户;英特尔通过收购的方式,补齐AI芯环节,为赢得市场奠定基础;微软放弃自研AI芯,押注于FPGA,略显谨慎。
 
文|小北
 
校对|小北
 
图源|网络
 
集微网消息,这个五月不太平凡,谷歌、英特尔、微软三大巨头纷纷选择在这个月举办自己的AI大会,展现自身的AI实力与战略布局。
 
谷歌
 
作为AI领域的领导者,谷歌在I/O大会上展现了AI战略的四大方向,表现了全面押注AI的决心。
 
方向一:AI技术导入谷歌应用中,核心产品优先
 
在过去一年中,我们切实感受到导入AI技术的谷歌翻译愈发接近真人水平。在本届I/O大会上,谷歌展示了AI技术加持的Gboard(谷歌输入法)、Gmail、谷歌相册如何变革。未来,谷歌必将把AI技术推广到所有谷歌应用中。因为谷歌会针对不同应用开发不同的AI技术,因此核心产品会有AI导入的优先权。
 
方向二:AI技术导入安卓系统,让AI成智能机标配
 
谷歌在I/O大会发布的下一代安卓系统Android P,融合了AI技术,将于今年夏天面市。加之手机处理器厂商为中高端处理器搭载了AI功能,两者为AI成为智能机标配带来了双重保障。
 
方向三:坚持自研AI芯片,构建云平台生态系统
 
I/O大会上推出了TPU 3.0,相比2.0版本,性能提升8倍,速度高达100 petaflops。
 
谷歌正努力扩张自己的云平台业务,并与亚马逊AWS和微软Azure进行激烈竞争,打造性能强劲的AI芯片被视作取胜要素。谷歌希望借助TPU带来的AI能力,吸引用户进入谷歌的生态系统。
 
方向四:让所有谷歌软硬件产品都有谷歌助手加持
 
谷歌的发展愿景是软硬件产品都有谷歌助手加持。I/O大会演示了谷歌助手预定餐位等,证明它可以真正成为生活的助手。
 
微软
 
微软在Build开发者大会上,发布了可加速实时AI计算的硬件架构Project Brainwave预览版,并将其整合到了Azure机器学习服务中。Project Brainwave是部署在英特尔FPGA上的。
 
据业内人士透露,微软认为机器学习正在快速演进,将目前的算法烧入芯片或许并不明智,这可能很快会过时,而采用可编程的FPGA芯片,可随时导入最新算法,实现AI功能。这样,微软无须开发自家服务器设计芯片,直接向英特尔采购FPGA,并通过软件编程的方式实现AI加速等功能。
 
微软在北京举行的2018人工智能大会上,着重强调了其新的“世界观”,即智能云与智能边缘。
 
公有云Azure、混合云Azure Stack、物联网Azure IoT Edge与Azure Sphere组成的Azure生态将智能云与智能边缘融会贯通。
 
因此,微软的AI硬件战略是押注于FPGA,发力智能云与智能边缘。
 
英特尔
 
英特尔作为一家硬件厂商,AI布局专注于硬件方面。在首届AI开发者大会AIDC 2018上,发布了新款云端AI芯片NNP(神经网络处理器)发布,其代号为“Spring Crest”,据悉其功耗将小于210瓦,比上一代产品Lake Crest 在训练方面有3-4倍的性能提升,该芯片可为云端训练提供硬件支持。
 
除了云端AI能力,英特尔在开发者大会上还重点展示了去年推出的Movidius神经计算棒。由于集成DNN加速器,边缘推理可实现每秒超过1万亿次运算。
 
英特尔副总裁暨AI产品团队总经理Naveen Rao在会中试图将英特尔及其旗舰服务器处理器Xeon,定位为在神经网络算法训练及推论领域的领导者及产品线。据悉,英特尔将把神经网络bfloat16数字格式延伸至英特尔Xeon处理器及FPGA。Rao指出,这是英特尔连贯且全面的战略之一,让自有芯片产品组合拥有AI训练能力。
 
三巨头的硬件战略对比
 
对于谷歌、微软与英特尔,我们选取其共同争夺的AI云端市场来进行对比。
 
先来科普一下,神经网络的两个主要阶段是训练和推理。在训练过程,通常需要通过大量的数据输入,或采取增强学习等非监督学习方法,训练出一个复杂的深度神经网络模型。因此,训练环节只能在云端实现,而能胜任此工作的目前有GPU、ASIC(Google TPU1.0/2.0)等。因此,真正考验AI能力的还是在云端的训练能力,设备端的推理能力显得“小儿科”了很多。当然,云端也可以进行计算推理,FPGA就被用作云端计算加速的关键芯片。
 
在云端推理方面,谷歌推进TPU的发展与产业的导入,英特尔借助收购的Nervana Systems公司推出了NNP芯片改变了较落后状况。英特尔AI产品组硬件副总裁Carey Kloss表示,Spring Crest可对标谷歌第三代TPU(TPU 3.0)产品。因此,谷歌与英特尔之间的对决将越来越精彩。
 
微软押注FPGA通过软件实现的办法来进行云端服务。基于FPGA的微软图像辨识云端服务Project Brainwave被雀巢以及捷普科技采用,微软表示:采用Brainwave的客户可使用标准影像辨识模型,单一影像处理只需1.8毫秒。但业内人士对Brainwave适用性表示质疑,因为FPGA并未广泛用在云计算上。
 
谷歌自研TPU,话题感十足,除了用于自身AI水平的提升,也希望获得企业客户;英特尔通过收购的方式,补齐AI芯环节,为赢得市场奠定基础;微软放弃自研AI芯,押注于FPGA,略显谨慎。

关键词:人工智能,AI芯片,谷歌,微软,英特尔
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