AI芯片之于人工智能的意義，則可以理解為發(fā)動機(jī)之于汽車,。人工智能這一理論已經(jīng)提出了多年,，但是由于實(shí)現(xiàn)它需要的計(jì)算量實(shí)在太大，這輛“跑車”一直沒有配備上合適的“發(fā)動機(jī)”,，只能放在倉庫積灰,。直到AI算法和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來、以及AI芯片的出現(xiàn),。

　　第三波AI浪潮的發(fā)展主要由深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破引領(lǐng),，而英偉達(dá)(Nvidia)憑借其通用的GPU單元，專門的TensorRT加速器,，強(qiáng)勁的矩陣運(yùn)算性能加上對其他算法的兼顧,，英偉達(dá)不僅能用GPU滿足AI構(gòu)建的訓(xùn)練需求，還能用TeslaRT用來部署,，很好實(shí)現(xiàn)AI構(gòu)建,，所以英偉達(dá)也率先成了這一波AI熱潮的最大受益者。

　　近日,，英偉達(dá)正式發(fā)布了一款全新AI芯片—Jetson Xavier,，Jetson Xavier作NVIDIA Isaac平臺的核心，是全球首款專為機(jī)器人設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī),。該公司CEO黃仁勛在周一的新聞發(fā)布會上表示：“這臺小電腦,，將成為未來機(jī)器人的大腦”。

　　Jetson Xavier包含了六顆處理器,，包括1個(gè)Volta Tensor Core GPU,、1個(gè)8核ARM64 CPU、2個(gè)NVDLA深度學(xué)習(xí)加速器,、1個(gè)圖像處理器,、1個(gè)視覺處理器和1個(gè)視頻處理器，每秒可執(zhí)行30萬億次操作,。為了打造它,，Nvidia足足耗費(fèi)了五年的時(shí)間——三年設(shè)計(jì),、兩年筑造,，共有超過8000人參與了設(shè)計(jì)與開發(fā),，可以說這是Nvidia單獨(dú)做過的最長的一個(gè)處理器項(xiàng)目。它的處理能力與配備了10萬美元GPU的工作站大致相同,，但功率僅為30瓦,。

　　簡而言之，就是Nvidia成功地將1000瓦性能的10萬美元級工作站,，縮小到了30瓦的‘掌中寶’的程度,。

　　NVIDIA為Jetson Xavier的模擬、訓(xùn)練,、驗(yàn)證和部署提供了一個(gè)工具箱,。該機(jī)器人軟件包含Isaac SDK、Isaac IMX,、Isaac Sim三方面內(nèi)容：

　　l Isaac SDK：一套API和工具,，可借助全面加速的庫，開發(fā)機(jī)器人算法軟件及運(yùn)行時(shí)框架,。

　　l Isaac IMX：Isaac智能機(jī)器加速應(yīng)用,，是NVIDIA開發(fā)的機(jī)器人算法軟件的集合。

　　l 當(dāng)前Nvidia的技術(shù),，已經(jīng)被一些企業(yè)用于自主倉庫機(jī)器人,、機(jī)器采摘和農(nóng)業(yè)機(jī)器人。不過黃仁勛表示,，JetsonXavier要比之前的AI芯片要強(qiáng)大20倍,。

　　l Isaac Sim：高度逼真的虛擬仿真環(huán)境，可供開發(fā)者訓(xùn)練自主機(jī)器,，并使用Jetson Xavier進(jìn)行硬件在環(huán)測試,。

　　提早轉(zhuǎn)型，英偉達(dá)開啟人工智能之路

　　作為一家圖像處理芯片公司,，Nvidia約在7年前就已經(jīng)開始轉(zhuǎn)型布局人工智能,。當(dāng)時(shí)人工智能概念還未興起，AI仍是一片藍(lán)海,。經(jīng)過持續(xù)多年的研發(fā),，公司在近年來陸續(xù)推出人工智能芯片、系統(tǒng),、軟件和服務(wù),，打造世界頂級人工智能公司。

　　2009年 英偉達(dá)Tegra進(jìn)入奧迪汽車

　　德國大眾為旗下的奧迪汽車引入新式導(dǎo)航系統(tǒng),，并首次采用NVIDIATegra片上系統(tǒng)處理器,。相比于2009年初的多媒體交互系統(tǒng)(MMI),，新的Tegra核心導(dǎo)航系統(tǒng)自然要更加高級，不但功能上更強(qiáng)大,，效果也應(yīng)該更酷一些,。

　　在后來的GTC 2014大會上，奧迪自動駕駛汽車再次展示了基于Tegra K1開發(fā)套件的車載智能系統(tǒng),，可提供自動駕駛,、導(dǎo)航、碰撞感應(yīng),、智能鏈接等功能,。

　　2013年11月 IBM和英偉達(dá)聯(lián)合開發(fā)超級計(jì)算機(jī)

　　IBM與芯片廠商英偉達(dá)Nvidia達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同設(shè)計(jì)開發(fā)新型超級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和服務(wù)器,。英偉達(dá)開發(fā)的圖形處理單元芯片(GPU),，很好適用于浮點(diǎn)計(jì)算，表現(xiàn)勝于英特爾的傳統(tǒng)CPU Xeon和AMD的Opteron,。排名第二位的“泰坦”也搭載了GPU,。

　　根據(jù)IBM和英偉達(dá)合作內(nèi)容，雙方在芯片方面就行合作,，通過技術(shù)共享,，讓英偉達(dá)的Tesla GPU更好與前者的Power 8芯片協(xié)同工作。

　　早期的Tesla車型曾使用過Tegra 2,，但處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,，所以后來升級到了Tegra 3。特斯拉Model S電動車的車載娛樂系統(tǒng)也是基于Tegra 3設(shè)計(jì),。Nvidia基于在圖形處理方面長期積累與CUDA架構(gòu),，和特斯拉建立密切的合作。而特斯拉為Nvidia在高度智能化的汽車上的布局上起到助推作用,。

　　2014年早期特斯拉ModelS搭載英偉達(dá)Tegra 3

　　Nvidia不僅在硬件上有布局,，同時(shí)已經(jīng)滲透到了軟件層面。Nvidia將一輛Jeep進(jìn)行深度改裝,，但改的不是發(fā)動機(jī),、輪轂或包圍，而是中控系統(tǒng),。改裝后的Jeep采用3D打印制造出的中控臺,，搭配一個(gè)17英寸的電容屏。屏幕劃分為3個(gè)區(qū)域,，上中下分貝顯示地圖,、娛樂信息以及HVAC(比如空調(diào)控制)。配合Tegra K1,，Nvidia直接切入到了車輛的CAN總線中,，實(shí)現(xiàn)了對整個(gè)車輛的控制,。

　　2014年初，世界上采用NVIDIA處理器的汽車已經(jīng)超過450萬輛,，涉及20多個(gè)品牌,、100多款車型，其中包括奧迪,、寶馬,、大眾等車企巨頭,，也包括特斯拉這種車界新貴,。2015年，Tegra芯片在汽車領(lǐng)域發(fā)展加快,，在道路上跑的汽車有超過800萬輛搭載Tegra芯片,。2015年第三季度Nvidia在汽車領(lǐng)域的業(yè)務(wù)銷量增長了51%。

　　2015年12月 Facebook開源BigSur

　　Facebook研發(fā)代號為“BigSur”的新一代硬件的設(shè)計(jì)目標(biāo)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。除人工智能外,，這一技術(shù)還經(jīng)常被稱作機(jī)器或深度學(xué)習(xí)。Facebook與Nvidia進(jìn)行合作,，是第一家采用英偉達(dá)TeslaM40GPU加速器的廠商,。M40GPU面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是BigSur平臺和OpenRack兼容硬件的關(guān)鍵,。

　　采用M40的BigSur平臺的速度是該Facebook上一代產(chǎn)品的2倍,，使得訓(xùn)練規(guī)模相當(dāng)于原來2倍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度提高1倍。BigSur是第一款針對機(jī)器學(xué)習(xí),、人工智能研究開發(fā)的開放源代碼計(jì)算系統(tǒng),，F(xiàn)acebook將把設(shè)計(jì)材料提交給開放計(jì)算項(xiàng)目。

　　2016年 新款特斯拉model S采用Tegrak1

　　2016年新款狀態(tài)顯示器分辨率升級,，從過去的1280x480 升級到1920x720,，因此副處理器也從Tegra 2升級為Tegra 3，主處理器從Tegra 3升級到了Tegra k1 從而更好地支持自動輔助駕駛功能,。

　　Tesla P40,、Tesla P4高性能計(jì)算卡

　　2016年9月，NVIDIA發(fā)布新一代高性能計(jì)算卡Tesla P40,、Tesla P4,，它們倆將取代上代麥克斯韋架構(gòu)的Tesla M40/M4，進(jìn)化到最新的帕斯卡架構(gòu),，擁有16nm工藝,。這兩款計(jì)算卡主要負(fù)責(zé)圖像、文字和語音識別,，專為人工智能,、深度學(xué)習(xí),、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推演而生。

　　Tesla P4及P40特別針對推論設(shè)計(jì),，使用經(jīng)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別語音,、影像及文字以回應(yīng)使用者和裝置要求。Pascal架構(gòu)GPU具備以8位(INT8)運(yùn)算為主的專門推論指令,，提供比CPU快45倍的反應(yīng)速度,，與不到一年前推出的GPU解決方案相比則提升了4倍。

　　深度學(xué)習(xí)超級計(jì)算機(jī)NVIDIADGX-1

　　深度學(xué)習(xí)最苛刻的部分是訓(xùn)練,。NVIDIA專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的PASCAL架構(gòu),，助推深度學(xué)習(xí)加速高達(dá)65倍，并且能夠支持每個(gè)主要的深度學(xué)習(xí)框架,。在此架構(gòu)基礎(chǔ)上,，NVIDIA創(chuàng)造了專為GPU深度學(xué)習(xí)所設(shè)計(jì)的超級計(jì)算機(jī)DGX1。

　　NVIDIA的DGX-1基于Tesla P100加速卡(研發(fā)費(fèi)用高達(dá)20億美元)是世界上首款專為深度學(xué)習(xí)而打造的系統(tǒng),，具備全面集成的硬件和軟件,，可以輕松快速地完成部署。NVIDIADGX-1革命性的性能可大幅加快訓(xùn)練速度,，成為世界上首款體積小性能強(qiáng)(單機(jī)箱)的深度學(xué)習(xí)超級計(jì)算機(jī),。

　　協(xié)同駕駛AI Co-Pilot

　　XAVIER已經(jīng)被英偉達(dá)安裝在一輛基于林肯MKC所打造的自動駕駛測試車BB8上，另外,，英偉達(dá)還將在自動駕駛領(lǐng)域同奧迪展開合作,，其全自動駕駛汽車預(yù)計(jì)將在2020年上路。

　　AI Co-Pilot(人工智能協(xié)同駕駛)系統(tǒng)該系統(tǒng)具有人臉識別,、頭部追蹤,、視線追蹤等功能，能在行車中輔助駕駛者,，提高駕駛安全性與便利性,。AI Co-Pilot還能在復(fù)雜的噪聲環(huán)境中通過讀唇獲知駕駛者的需求，準(zhǔn)確率已達(dá)93.4%,。

　　英偉達(dá)的優(yōu)勢真的是無人能擋嗎?

　　英偉達(dá)上周發(fā)布的第一季財(cái)報(bào)再次超出業(yè)界預(yù)期,，財(cái)報(bào)顯示這一季度總收入增長了66%，其中數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收增長71%達(dá)到7.01億美元,。英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)包含HPC(高性能計(jì)算),、數(shù)據(jù)中心GPU以及AI加速器即使相比過去幾年2-3倍的增長率要少很多，但極具潛力的AI芯片市場空間依舊吸引了眾多巨頭和創(chuàng)業(yè)者的參與,。

　　不過英偉達(dá)現(xiàn)在具有優(yōu)勢并不意味著AI市場的蛋糕會被英偉達(dá)獨(dú)吞,，無論是科技巨頭英特爾、谷歌,、IBM,、AMD還是OURS,、地平線、寒武紀(jì)等初創(chuàng)企業(yè)都紛紛加入了AI芯片領(lǐng)域的競爭,。

　　英特爾這幾年也是卯足了勁入軍AI市場,，英特爾的All in AI實(shí)力也是不容小覷。除了鞏固資深的優(yōu)勢產(chǎn)品以外,，還進(jìn)行了一系列的收購以增強(qiáng)自己的能力,。英特爾針對已有的優(yōu)勢產(chǎn)品XeonPhi加速計(jì)算卡、收購的Altera FPGA,、 Nervana System幾大產(chǎn)品線進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化,，從AI構(gòu)建的訓(xùn)練和部署都能夠看出這均與英偉達(dá)形成競爭，在自動駕駛應(yīng)用場景中也通過收購Mobileye與英偉達(dá)形成強(qiáng)競爭關(guān)系,。同時(shí)還基于FPGA打造自己在AI領(lǐng)域的特色,，對人工智能初創(chuàng)芯片企業(yè)的持續(xù)投資也有助于英特爾在AI芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)后來居上,。

　　除了英特爾All In AI全面叫板英偉達(dá),，眾多初創(chuàng)公司也會成為挑戰(zhàn)英偉達(dá)不可忽視的對手。

　　以2017年由兩位華人在美國硅谷創(chuàng)立的OURS為代表,，OURS以低功耗端計(jì)算AI芯片為核心技術(shù),，目標(biāo)是解決工業(yè)/商業(yè)、機(jī)器人,、汽車自動駕駛,、安防等領(lǐng)域的3D機(jī)器視覺和多傳感器融合的問題。OURS的核心技術(shù)之一就是硅光技術(shù),，這一技術(shù)很適合于計(jì)算機(jī)內(nèi)部和多核之間的大規(guī)模通信,，其最大的優(yōu)勢在于擁有相當(dāng)高的傳輸速率，可使處理器內(nèi)核之間的數(shù)據(jù)傳輸速度比目前快 100 倍甚至更高,。OURS 采用的是以數(shù)據(jù)為中心的RISC-V 計(jì)算機(jī)指令集架構(gòu),，這也是OURS的另一大核心優(yōu)勢。

　　寒武紀(jì)近日也發(fā)布了一款云端智能芯片Cambricon MLU100,，詞云端芯片也延續(xù)了寒武紀(jì)產(chǎn)品通用性的特點(diǎn),，支持各類深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法，滿足視覺,、語音,、自然語言處理、經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域復(fù)雜場景下(如大數(shù)據(jù)量,、多任務(wù),、多模態(tài)、低延時(shí),、高通量)的云端智能處理需求,。

　　不只是硬件,，寒武紀(jì)還努力實(shí)現(xiàn)軟硬件的協(xié)同工作，寒武紀(jì)從 2016 年起逐步推出了寒武紀(jì) NeuWare 軟件工具鏈,，該平臺終端和云端產(chǎn)品均支持,，可以實(shí)現(xiàn)對 tensorflow、caffe 和 mxnet 的 API 兼容,，同時(shí)提供寒武紀(jì)專門的高性庫,，可以方便地進(jìn)行智能應(yīng)用的開發(fā)，遷移和調(diào)優(yōu),。

　　小結(jié)：

　　AI芯片全球起步時(shí)間幾乎同步,，此時(shí)，人工智能領(lǐng)域尚未出現(xiàn)“獨(dú)步天下”的國際巨頭,。但是也要警惕“全民造芯”虛火,，目前還沒有出現(xiàn)像CPU(中央處理器)一樣的AI通用算法芯片，AI的殺手級應(yīng)用還沒出現(xiàn),，未來這個(gè)產(chǎn)業(yè)還有很長一段路要走,。