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英伟达主导不断发展的AI芯片的技术之旅

NVIDIA经历了技术的旅程在21雄踞AI芯片ST世纪

人工智能和机器学习算法通过世界各地的智能机器以其效率在技术驱动的时代占据主导地位。最近,人工智能硬件是这些机器学习模型的下一代计算机硬件。因此,它对更便宜、更快的 AI 芯片产生了巨大的需求,以推动多个组织和行业的增长和收入。与此同时,一家名为 NVIDIA 的美国跨国科技公司因设计用于游戏单元的 GPU(图形处理单元)以及用于高级移动计算和汽车市场的 AI 芯片单元系统而广受欢迎。英伟达的 GPU 倾向于主导人工智能芯片,这导致英伟达在这个技术驱动的激烈竞争市场中主导不断发展的人工智能芯片的技术之旅。

NVIDIA 专注于更好的性能和更好的经济性。该公司发明了大量 AI 芯片,借助名为 NVIDIA AI Enterprise 的综合软件套件,将 AI 带入每个行业和组织。全球多家知名科技巨头——AWS、百度、谷歌、微软等都已开始将 GPU 纳入其数据中心架构。该公司宣布推出基于 Ampere 架构的名为 A100 GPU 的第8代 GPU、帮助 56 个应用程序独立运行的 DGX A100、Grace AI 芯片将推动人工智能以及自动驾驶汽车等等。但为了成功开发和推出这些 AI 芯片和 GPU,NVIDIA 从生产 AI 芯片的想法开始就经历了一次技术之旅。

NVIDIA 的首席科学家 Bill Dally 和著名的 AI 影响者之一 Andrew Ng 在 2010 年观察到,一个系统需要数千个 CPU 来为计算机供电,而这可以通过几个 GPU 来完成。Bill Dally 提到 GPU 专门用于更密集的工作负载,并且比 CPU 更能提升人工智能模型。Bill Dally 和 NVIDIA 深度学习研究的领导者 Bryan Catanzaro 证明,12 个 GPU 比 CPU 运行得更快、更高效。NVIDIA 在 2019 年打破了记录,当时其用于数据中心的 GPU 销售额达到 67 亿美元,以提高四大顶级云提供商——AWS、谷歌、阿里巴巴和微软 Azure 的处理速度。但在接下来的几年里,当其他科技巨头和初创企业开始生产自己的人工智能芯片时,挑战开始上升——谷歌在 2015 年,亚马逊在 2016 年,英特尔在 2019 年,等等。由于数据流、物联网和更多尖端技术的增加,英伟达希望主导即将到来的人工智能芯片市场。

在半个世界还没有意识到人工智能的时候,英伟达发现了人工智能芯片更智能的 GPU 这个不为人知的行业。有一些与其 GPU 相关的争议,例如一些人声称这些 GPU 仅用于游戏中的图形而非机器学习,由于极其谨慎的优化以及复杂的软件层和复杂的层,市场主导地位仅持续了几年。市场上有更多由新架构制成的 AI 芯片。英伟达正处于竞争边缘,表明英伟达 GPU 的运行速度比谷歌的 TPU 快一些。因此,该公司已将一台内部超级计算机从 36 DGX 升级到 96 DGX,用于一个版本的基准测试。

英伟达的竞争对手也担心,该公司正在控制被称为 ARM 的人工智能芯片的主要设计者之一。它以 400 亿美元的价格收购了这位英国人工智能芯片设计师,但由于政治和国家安全问题,引起了不同国家的争议。预计到 2025 年人工智能芯片市场规模将达到 1290 亿美元。 英伟达等高科技公司之间的竞争非常激烈,因为这些公司正在收购众多人工智能初创公司,以提高人工智能芯片的产量,推出新的人工智能芯片。建筑学。尽管如此,英伟达通过在高端 GPU 方面处于领先地位以吸引人工智能市场的潜在客户,从而获得了高收入。

话虽如此,由于其强大而高效的 GPU 作为无可争议的领导者,英伟达仍然处于更好的位置,并且在很长一段时间内倾向于主导不断发展的 AI 芯片市场。

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