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数据中心之争仍在初期,最终鹿死谁手?

作者/整理:admin 来源:互联网 2018-07-15

  如果制作出一款技术或者性能没有那么好的芯片,就占据不了市场,自然也无法迭代。目前,达芬奇计划还从未被公开披露,鉴于华为在全球无线运营商中具有的广泛影响力和产品及服务,“达芬奇”项目的影响潜力将是巨大的。
 
  开发AI芯片是“达芬奇”项目的关键组成部分。华为一位知情人士表示,华为半导体部门海思(HiSilicon)的工程师负责设计华为自己的AI芯片,用于数据中心的服务器。华为经理表示,虽然华为目前使用英伟达的芯片来为其服务器增加AI功能,但华为希望逐步减少对美国公司的依赖。不过,创建英伟达的替代品将是一场艰苦的战斗。 这家美国公司在加速深度学习算法芯片的市场上享有几乎垄断的地位。许多公司都严重依赖英伟达将AI带入自己的产品中。
 
  在芯片产业,行业实力前20%的企业拿走了80%的利润。
 
  包括华为在内,很多中国公司抢占市场的方式是提供低价产品,占据低端市场,积累资本,然后再逐渐往上爬升。但是,这样的方法在芯片行业行不通,因为大家都会购买技术最好的产品。而过去几十年来,在摩尔定律的推动下,技术最好的产品更新换代的速度也是飞快的。
 
  这位经理表示,当华为为客户建立网络和数据中心时,“如果我们也能提供人工智能,那将是一个差异化因素。”
 
  “英伟达占据主导地位,不仅因为它的芯片,还因为它们在软件框架和工具领域占据主导地位。”依图科技的人工智能研究员吴双说:“现在英伟达的市场地位相当不错。”依图是一家总部位于上海的图像识别创业公司,已经筹集了超过2亿美元的资金。
 
  不过,华为拥有庞大的研发资源,在开拓新业务方面也保持着良好的记录。这家公司已经超越了许多全球电信设备和智能手机的竞争对手,最初是提供更便宜的替代品,后来加强技术在价值链上攀升。
 
  在华为的18万名员工中,有超过8万人参与研发。华为在中国,美国,加拿大,德国,瑞典,俄罗斯和印度都设有研究中心。去年,华为在研发上花费了130多亿美元。
 
  欧盟最新发布的《2017欧盟产业研发投入排行榜》,华为研发投入排在全球第六欧盟最新发布的《2017欧盟产业研发投入排行榜》,华为研发投入排在全球第六
 
  光荣的业绩与略显尴尬的美国境遇
 
  尽管取代英伟达的可能性不大,但华为以前也曾对其他大型美国技术供应商构成挑战。华为曾在几乎所有的华为手机中使用高通的芯片。然而,在过去的七年中,它通过开发自己的移动芯片,同时积累了越来越多与无线技术相关的重要专利,将自己变成了高通的一个强劲的竞争对手。华为去年发布的旗舰智能手机,就搭载了自己的芯片组,其中具备AI能力。
 
  为数据中心开发新的AI芯片是一项艰苦的战役,跟英伟达一样,除了单纯造芯之外,更重要的是构建庞大的软硬件和开发者生态系统,目前华为在消费者端已经开始走出第一步去“练兵”。
 
  这支先头部队就是HiAI。
 
  HiAI包括“芯-端-云”三层,芯片层包括NPU的加速、丰富的算子和芯片级的安全保护;端层包括端侧的全场景用户感知和交互体验,赋予APP更强大的人工智能的能力。云层则是通过华为移动服务(HMS)、AppGallery等满足消费者个性化的使用。
 
  这是华为以NPU为基础,在移动端构建生态圈的一次尝试,现在这个生态圈上已经聚集了45万开发者,可以看做是微型的“达芬奇项目”。
 
  与光荣业绩并存的是华为在美国市场的境遇。
 
  在美国,华为推广人工智能技术的雄心可能面临着最大的阻力。2012年,美国众议院情报委员会发布了一份报告,指责华为和中兴可能对美国构成国家安全威胁。其结果导致华为的电信部门实际上被禁止进入美国。
 
  华为的手机业务在今年早些时候也遇到了类似的障碍。华为与美国电话电报公司(AT&T)达成协议在美国销售华为智能手机,但由于立法者的反对,该协议在最后时刻破裂。
 
  数据中心之争仍在初期,最终鹿死谁手?
 
  今年,“中兴事件”给国内企业敲响了警钟,华为的造芯计划在这个时间节点显得愈发必要,也成为整个中国产业发展的关键。
 
  市场观察家The Linley Group的首席分析师Linley Gwennap在Linley处理器大会发表专题演讲之前接受《EE Times》的访问时表示,目前芯片产业竞争态势显示机器学习芯片的许多举动正开始转向低功耗的客户端,然而,在高性能的数据中心芯片之间,竞争仍处于初期阶段。
 
  Gwennap说:“Arm已经主宰了CPU的IP领域,也接管了GPU,但AI引擎为核心芯片创造了一个全新的市场,让其他公司也能取得一个好的开始。”
 
  Gwennap表示,目前根据其统计数据显示,有多达40家公司都在设计客制的AI芯片,其中许多都锁定了数据中心应用。但在这个领域,英伟达的Volta GPU目前地位稳固,并成为亚马逊等巨头所选择的训练引擎。
 
  现在,谷歌自己研发了TPU,已经到了第三代,还有微软也在开发基于FPGA的Brainwave。百度在刚刚结束的AI Creat大会上公布了自研芯片昆仑,但也没有更详细的数据。
 
  英特尔旗下的Nervana最近明确表示,要到2019年才会投产芯片。深度学习新创公司Graphcore声称将在今年稍晚发布新芯片,而比特币ASIC制造商比特大陆则在去年底宣布研发用于数据中心的AI芯片的计划。
 
  最终,能在这场仍算是新战场中获胜的芯片将是集性能、功耗和芯片尺寸等优势于一的最佳组合。