NVIDIA靠GPU傲视AI芯片群雄？英特尔/高通都有啥绝活

全球人工智能(AI)芯片平台战火全面点燃，现阶段用于机器学习及深度神经网络的芯片，主要有ASIC芯片、绘图芯片(GPU)、现场可程式化逻辑闸阵列(FPGA)芯片及CPU等，而投入AI芯片与终端应用战局的科技大厂，包括NVIDIA、英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)、Google、苹果(Apple)、微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)、Facebook、IBM、三星电子(Samsung Electronics)、华为、百度与腾讯等，近期各家业者争相研发不同架构的AI芯片与应用，以掌握AI市场胜出的关键时刻。

NVIDIA凭藉厚植多年的GPU技术，在AI芯片首战脱颖而出，成为备受关注的AI领域明日之星。NVIDIA执行长黄仁勋表示，NVIDIA与AI开发人员合作，不断改善GPU设计方式、系统架构、编译器和演算法，仅花3年的时间便将训练深度神经网络速度提高50倍，比摩尔定律所提出的时间还要快，期望未来几年内能将速度再提高10倍。

目前在全球每台PC、伺服器、超级电脑或是亚马逊、IBM及微软云端环境中，开发人员都可发现NVIDIA GPU，几乎所有重大AI发展架构皆采用NVIDIA GPU，其中，GeForce芯片可用于PC，Tesla用于云端和超级电脑，Jetson用于机器人和无人机，Drive PX则用于车辆，这些GPU采用相同架构，能加快深度学习的运算速度。

近期英特尔亦加速脚步发展AI蓝图，涵盖范围从网络边缘(edge)到数据中心的产品及技术，芯片平台解决方案包括Xeon、Xeon Phi处理器，以及能支持各种特定作业负载进行最佳化的FPGA加速器等。 英特尔也借由购并Nervana等公司得到各种AI创新技术，目前代号Lake Crest的芯片已进行测试，针对类神经网络(Neural Network)进行最佳化，不仅提供深度学习最高效能，还通过高频宽互连提供前所未有的运算速度。

英特尔另一款代号为Knights Crest的新品，紧密结合Xeon处理器及Nervana技术，英特尔亦推出内建神经运算引擎的AI视觉处理芯片Myriad X，用于无人机、智能相机或扩增实境等装置，提供更具自主力的能力，可感知及理解快速变化的外界环境，并进行互动和学习。

手机平台龙头高通已发布神经处理引擎(Neural Processing Engine；NPE)，其开发套件(SDK)可协助开发者优化软体在自家Snapdragon 600、800系列处理器上的AI执行效能，并支持Tensorflow、Caffe、Caffe 2等AI架构，NPE可应用在影像辨识、场景侦测、相机滤镜套用、影像后制等功能，应用领域相当多元，Facebook即采用此SDK来加速其手机App执行相片和即时影片扩增实境(AR)功能。

搜寻引擎龙头Google则推出深度学习运算芯片TPU(Tensor Process Unit)，主打开发者社群，通过云端服务开放商业用户和研究人员使用。另外，包括微软、Facebook、亚马逊等国际大厂，亦纷加速AI软、硬体技术与应用领域发展。

大陆业者方面，华为日前发表Kirin 970芯片，号称是全球首款搭载神经处理单元(NPU)的AI移动芯片，10月登场的新一代旗舰机Mate 10和Mate 10 Pro将率先搭载Kirin 970芯片，正式投入AI战局。至于百度近期亦积极发展客制化芯片。 随着AI技术及应用快速发展，正酝酿下一代产业革命，所牵涉的产业链规模更为庞大，AI领域已成为兵家必争之地，运算速度更快的AI芯片平台将串连所有软、硬体应用，目前已形成众厂抢进的混沌局势，在厮杀战局之后的版图变化，已成为全球业者关注焦点。