在2016年初,，機(jī)器學(xué)習(xí)仍被視為科學(xué)實(shí)驗(yàn)，但目前則已開始被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)探勘,、計(jì)算機(jī)視覺,、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別,、搜索引擎,、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐,、證券市場(chǎng)分析,、語(yǔ)音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略游戲與機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域,。在這短短一年的時(shí)間內(nèi),，機(jī)器學(xué)習(xí)的成長(zhǎng)速度超乎外界預(yù)期。

　　DeloitteGlobal最新的預(yù)測(cè)報(bào)告指出,，在2018年,，大中型企業(yè)將更加看重機(jī)器學(xué)習(xí)在行業(yè)中的應(yīng)用。和2017年相比,，用機(jī)器學(xué)習(xí)部署和實(shí)現(xiàn)的項(xiàng)目將翻倍,，并且2020年將再次翻倍。

　　目前,，有越來(lái)越多的類型開始豐富“AI芯片”這個(gè)新名詞,，包括GPU、CPU,、FPGA,、ASIC、TPU,、光流芯片等,。據(jù)Deloitte預(yù)測(cè)，2018年,，GPU和CPU仍是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流芯片,。GPU的市場(chǎng)需求量大概在50萬(wàn)塊左右，在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中對(duì)FPGA的需求超過(guò)20萬(wàn)塊,，而ASIC芯片的需求量在10萬(wàn)塊左右,。

　　值得注意的是，Deloitte稱,，預(yù)計(jì)到2018年底,，超過(guò)25%的數(shù)據(jù)中心中用來(lái)加速機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片將為FPGA和ASIC芯片?？梢?，F(xiàn)PGA、ASIC有望在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)崛起。

　　實(shí)際上,，一些較早開始使用FPGA,、ASIC芯片加速的用戶，主要是將它們運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的推論(inference)任務(wù)上,，但不久之后,，F(xiàn)PGA、ASIC芯片在模組訓(xùn)練工作上也將能有所發(fā)揮,。

　　在2016年,，全球FPGA芯片的銷售額已經(jīng)超過(guò)40億美元。而在2017年年初報(bào)告《CanFPGAsBeatGPUsinAcceleratingNext-GenerationDeepNeuralNetworks》中,，研究人員表示在某些情況下,，F(xiàn)PGA的速度和運(yùn)算力可能比GPU還要強(qiáng)。

　　目前,，像是亞馬遜(Amazon)的AWS與微軟(Microsoft)的Azure云端服務(wù),，都已引進(jìn)FPGA技術(shù)；國(guó)內(nèi)的阿里巴巴也宣布與英特爾(Intel)合作,，利用Xeon-FPGA平臺(tái)加速云端應(yīng)用,；英特爾近來(lái)不斷強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)中心可通過(guò)FPGA調(diào)整云端平臺(tái),，提升機(jī)器學(xué)習(xí),、影音數(shù)據(jù)加密等工作的執(zhí)行效率。

　　此外,，ASIC雖然是只執(zhí)行單一任務(wù)的芯片,，但目前ASIC芯片的制造廠商很多。在2017年,，整個(gè)產(chǎn)業(yè)的總收益大約在150億美元左右,。據(jù)悉，Google等廠商開始將ASIC運(yùn)用在機(jī)器學(xué)習(xí),，以TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)軟件為基礎(chǔ)的芯片也已問(wèn)世。

　　Deloitte認(rèn)為,，CPU與GPU的結(jié)合,，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的推動(dòng)產(chǎn)生了很大的助力。如果未來(lái)各種FPGA與ASIC解決方案也能在提升處理速度,、效率與降低成本方面發(fā)揮足夠影響力,，那么機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用將可再次出現(xiàn)爆炸性的進(jìn)展。