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人工智慧期望度飆升 大廠積極布局CPU、GPU、TPU等處理晶片

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DIGITIMES Research觀察,近期人工智慧發展進一步受世人關注,2017年5月下旬Google旗下公司DeepMind的AlphaGo程式以3:0成績戰勝世界圍棋積分排名第一棋手柯潔,且新版程式棋力遠遠超越2016年以4:1戰勝南韓傳奇棋士李世石的版本,顯示人工智慧(AI)技術近1年來顯著進步。

據Google表示,2016及2017年參賽的AlphaGo程式均有採用張量處理單元(Tensor Processing Unit;TPU)這種特殊應用晶片,雖Google並不打算對外銷售TPU晶片,但TPU運算能力可透過Google雲端服務提供給對深度學習(Deep Learning)開發有興趣的業者及研究單位。

此外,2017年6月初,牛津大學、耶魯大學針對352位人工智慧專家的問卷調查結果顯示,人工智慧將來極有可能在許多工作領域超越人類表現,因此人工智慧對人們未來不僅僅代表著商機,也將為許多既有商業模式帶來天翻地覆的衝擊。

就人工智慧用處理晶片市場而言,圖形處理單元(GPU)在深度學習應用上的效能勝過中央處理單元(CPU),加上資料中心、遊戲、車載等市場對GPU需求持續大增,帶動NVIDIA近1年多來股價大漲至3倍以上,英特爾(Intel)等晶片業者及新創企業亦積極擴大發展人工智慧處理晶片。

DIGITIMES Research評估,由於目前人工智慧具體商業應用仍屬剛起飛階段,因此未來5年各類型晶片包括CPU、GPU、TPU甚至可程式邏輯閘陣列(FPGA)市場均將有相當大的發揮空間。

各種不同伺服器CPU/GPU於深度學習模型的訓練時間比較
資料來源:NVIDIA,2017/5

內文目錄

  • NVIDIA掀起深度學習晶片熱潮
  • 未來10年AI處理晶片年銷售額成長上看50倍
  • GPU與FPGA作為人工智慧晶片的優勢與限制
  • Google TPU將以雲端服務方式投入市場
  • 英特爾欲打造AI晶片生態系統
  • 結語

圖表目錄

  • 各種不同伺服器CPU/GPU於深度學習模型的訓練時間比較
  • 2014~2016年與NVIDIA在深度學習合作的機構數大增逾11倍
  • 2014年以後NVIDIA加速器(Accelerator)規格比較
  • NVIDIA Tesla V100在深度神經網路訓練及推論的速度遠勝前代產品P100
  • 2025年AI用處理晶片市場將超越700億美元
  • 2016與2017年圍棋人工智慧AlphaGo耗用資源比較
  • 8 個圖表

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