中興業績跳崖式跳水,AI晶片竟差點毀掉一個企業!

中興事件告一段落,而且中興的業務受到巨大打擊,股價下跌至慘。不少人在質疑,中興為什么不能自己研發晶片,而一定要依賴進口呢?根本原因,是國內晶片產業起步太晚,因而落后。


除了恩智浦、英飛凌、意法半導體、瑞薩、博世這樣傳統的汽車晶片供應商,近兩年包括高通、英特爾、英偉達、賽靈思等在內的老牌晶片企業,零跑汽車、特斯拉、現代汽車這樣的整車廠,以及四維圖新等科技公司,都在加緊布局車載晶片,尋找傳統業務之外新的利潤增長點。一批初創企業,譬如地平線、寒武紀、西井科技、深鑒科技等,與傳統勢力一起角逐晶片市場。

谷歌將新晶片取名為Tensor Processing Unit,簡稱為“TPU”。為什么?因為它可以輔助TensorFlow的運行,TensorFlow是一個軟件引擎,它是谷歌深度神經網絡的驅動力,神經網是一個由硬件軟件組成的網絡,可以通過分析海量數據學習特殊任務。

TPU具體是如何使用的呢?霍爾澤拒絕透露,他只是說公司用TPU來處理語音識別的“部分運算”,語音識別用在Andorid平臺中。霍爾澤還表示,谷歌會發表論文描述晶片帶來的好處,還會用其它方法設計新晶片來處理深度學習問題。最終,谷歌的目標是淘汰GPU。霍爾澤稱:“GPU實際上離我們已經遠了一點點,在機器學習中GPU使用太廣泛,實際上它并不是針對深度學習開發的。”

為什么谷歌重新開發晶片,而不是使用FPGA?霍爾澤稱:“因為它更快。”為什么這么說?


Google為機器學習定制的專用晶片(ASIC),專為Google的深度學習框架TensorFlow而設計。TPU3.0采用8位低精度計算以節省晶體管,速度能加快最高100PFlops(每秒1000萬億次浮點計算)。此外,谷歌還發布了Edge TPU,特定用途 ASIC 晶片,專為在設備上運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計。Edge TPU 可以加速設備上的 ML 推理,或與 Google Cloud 配對,創建完整的云到邊緣 ML 堆棧。

針對Edge TPU的新設備是:AIY Edge TPU Dev 開發板和 AIY Edge TPU 加速器,二者皆采用 Google 的 Edge TPU 晶片。

AI晶片領域就是一場豪賭?傳統晶片巨頭英特爾盡管在AI晶片行業萌發階段,錯過了第一波機會,但隨后就買下Nervana 、Movidius、 Altera、以及Mobileye等多家AI晶片領域的實力初創企業。

對比高通,可以發現華為也在賭,賭的是人工智能的發展與AI晶片的未來。而且,正在豪賭的不止華為一家。在晶片這件事上,誰都沒有安全感。

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