AI成為半導體產業進入下一波浪潮的主要推 - 工程師

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By Quanna
at 2020-06-10T13:46

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AI成為半導體產業進入下一波浪潮的主要推手

https://bit.ly/2YiTzfI

近年來,AI的成長是由幾方面推動。首先,在過去的十年中,神經網路技術的快速發展。
儘管自1950年代以來,就已經開始研究神經網路,但是這60年來一直沒有人能找出編程的
方法。值得榮獲2018年圖靈獎的Yann LeCu(任職於臉書)、Geoff Hinton(目前任職於
Google)和Yoshua Bengio(和IBM及微軟有合作)找出使用梯度下降調整神經網路權重的
方法,才開始突破技術現狀。另一個重要的考慮因素是,AI培訓方法需要大量的運算能力
,隨著結合雲端數據中心與GPU加速器出現才改變訓練大型神經網路的方式。

另外,隨著AI演算法進入智慧型手機和智慧音箱等裝置,開始了邊緣運算的推理方式,而
且其對於隱私問題有著關鍵性的作用。近年來邊緣推理晶片專案的激增,可能改變未來AI
的趨勢。

電腦發展初期的1980年代,電腦是透過ASIC晶片運作,可是隨著標準化PC的出現,市場開
始出現變化,進而讓英特爾接管了這一市場,並於後來衍伸出筆記型與桌上型電腦兩個領
域。

這表示著AI未來仍有許多發展的可能性,現在各家廠商為了自己的AI服務與商業運作,分
別客製化AI晶片。例如,谷歌的TPU和亞馬遜的AWS所採用的Nitro。但是在行動解決方案
方面,AI晶片配合著邊緣運算也開始出現許多應用。不過,現今廠商仍以優化自己的解決
方案為主。

總之,AI和機器學習正處於一種難以描述的階段。從某種意義上說,它正在經歷快速的成
長階段,但從另一種角度切入來說,AI發展還為時尚早。

首先,因為AI崛起使其正經歷設計方面的快速成長期。現今,全球有數百家(甚至數千家
)無晶圓AI晶片新創公司,以及由半導體公司所撰寫的數十個程式,用於創建AI晶片或將
AI技術嵌入產品線之內。

相對於1950年代至今,AI晶片進入設計階段的確帶來快速發展的幻想,但是尚未量產卻又
帶來不切實際的感覺。這也是為什麼Nvidia的GPU能夠在某些伺服器進行AI培訓,而成為
最大的贏家的原因。

可是AI配合著5G,很可能激發這一設計浪潮,甚至讓更多新創公司的商業能夠進入獲利模
式。這種感覺就是PC開始崛起的前幾年一樣。因而,不要忽略了半導體產業將被AI帶入一
個新時代的契機。

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All Comments

Emily avatar
By Emily
at 2020-06-15T10:52
能用的屈指可數
Mason avatar
By Mason
at 2020-06-19T10:17
物聯網蹲完大數據蹲 大數據蹲完人工智慧蹲
Oliver avatar
By Oliver
at 2020-06-20T23:30
物聯網呢?工業4.0了嗎?
Hedda avatar
By Hedda
at 2020-06-23T15:50
講多久了...
Charlie avatar
By Charlie
at 2020-06-28T12:54
咖麻
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2020-07-03T08:38
AI到底是不是泡沫啊
Kristin avatar
By Kristin
at 2020-07-06T23:32
台積:好多的AI韭菜呀,真像以前的滿山滿谷的IC設計公
Andrew avatar
By Andrew
at 2020-07-11T22:12
一堆實驗室在做什麼AI 出去找不到工作只能輪班
Dinah avatar
By Dinah
at 2020-07-16T11:10
感覺又是一波泡沫準備爆掉
Harry avatar
By Harry
at 2020-07-18T04:52
AI能吵的東西應該比iot和4.0多一點
Freda avatar
By Freda
at 2020-07-19T17:53
半導體製作ai沒啥用
Frederica avatar
By Frederica
at 2020-07-20T14:59
ai是拿來解「現有」難題的,一堆人想拿來在做新topic純軟
發大財當然GG,那早就一堆人做了。半導體ai則是將ai做成硬
體,要用軟體刻ai也可以但就是慢,現在可以用HW ai將難題
解的更好且速度比原本if/else還快,半導體ai是趨勢不是泡
沫,它就是邊緣運算
Gilbert avatar
By Gilbert
at 2020-07-20T21:47
沒ai加速的就看一堆paper想盡辦法刻出性能好的傳統演算法
,軟體實現後又要想辦法壓時間。結果人家用ai硬體加速硬幹
,算比你快、性能又比你好,大概就是這種差別...
Agnes avatar
By Agnes
at 2020-07-24T16:08
量產少主因在ai加速晶片墊高了成本,沒有殺手級的應用很少廠
商敢冒險下重本。賣不出去怎辦
Brianna avatar
By Brianna
at 2020-07-29T13:37
現在ic都是total solution,ai應用也是豬屎屋自己做的,你
要先確定用上ai後性能/功耗有明顯的提升,才會做ai加速器
,不會是先做加速器才去想應用...
Dora avatar
By Dora
at 2020-08-03T07:07
你錯了,已經有很多專賣Npu的公司,MediaTek, Verisilicon,
Google的TPU, 他們都是先做DL硬體加速晶片,不會特別去想應
用, 跟他們買的人買來加速的終端應用得想清楚,是不是做出來
的產品搭上NPU那額外的成本,能夠吸引大量的買家、賺的回來
Damian avatar
By Damian
at 2020-08-07T17:07
呃...我想MTK這種狀況應該要看成cpu,那應用自然是給其他
人想的。我指的是其他更多的特定solution chip,它的fw及s
w都是自家寫的,所以不可能沒事做在ic上面佔成本,一定是
經過審慎的評估後才加入
Caroline avatar
By Caroline
at 2020-08-09T09:31
上面那段確實沒有考慮周全哈哈
Ivy avatar
By Ivy
at 2020-08-11T01:51
因果反了 是ai為了半導體才發展 半導體才是宇宙的真理
Belly avatar
By Belly
at 2020-08-11T03:49
怎麼了?挖礦已經不紅了喔?
Rae avatar
By Rae
at 2020-08-13T21:01
.com還有人要投資嗎?
Ursula avatar
By Ursula
at 2020-08-14T19:41
半導體現在才搞ai,隔壁的化工業不是已經搞得突破天
際了
Madame avatar
By Madame
at 2020-08-19T01:46
.com你亞馬遜抱到現在 不得了
Victoria avatar
By Victoria
at 2020-08-22T05:04
長官現在什麼都要AI 大數據應用 煩死了
Faithe avatar
By Faithe
at 2020-08-25T07:53
遇到問題都先問能不能引進...
William avatar
By William
at 2020-08-28T16:30
AI會讓某種職業消失,譬如AI工程師xd
Susan avatar
By Susan
at 2020-08-30T07:07
AI晶片讚噢,半導體還能再戰三十年
Olga avatar
By Olga
at 2020-09-03T07:22
AI會讓某種職業消失,譬如AI工程師XD
Poppy avatar
By Poppy
at 2020-09-06T09:35
Mason avatar
By Mason
at 2020-09-06T10:48
9樓很中肯
Blanche avatar
By Blanche
at 2020-09-10T21:25
不用實驗室啊 大學都在ai 大數據
Olive avatar
By Olive
at 2020-09-13T18:14
工研院人工智慧課程推薦https://reurl.cc/4RDRaK

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By Jack
at 2020-06-10T13:35
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