AI晶片成為2019年半導體業界目光的焦點 - 工程師
By Olivia
at 2019-05-30T07:46
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AI晶片成為2019年半導體業界目光的焦點
新聞來源:http://bit.ly/2HJfSnJ
本文:
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Figures/2019/market/ic_15627_20190528.png
今年在倫敦舉行的Hot Chips研討會,有將近一半的與會者都在談論AI晶片。這與之前大
家都聚焦在PC與伺服器所用的處理器情況,有很大的差異。
基本上,AI晶片可以在未來的經濟成長中發揮關鍵作用,因為其對於無人駕駛車、智慧家
庭、機器人等領域都帶來關鍵性的進展。甚至為了完成各種不同任務,AI處理器嵌入邏輯
和高度平行運算系統也正高度發展中,例如:影像處理,機器視覺,機器學習,深度學習
,人工神經網路等。
新創公司Cerebrus、Habana和UpMem在Hot Chips上都推出新的深度學習處理器。其中,
Cerebrus向世人展示使用整合晶圓等級的裝置且備受期待。已經推出推理晶片的Habana,
則展示其培訓的後續工作。總部位於法國Grenoble的UpMem,將公佈一種新的記憶體內處
理器(Processor-in-memory),以實現多種用途。
這些新創公司未來將與英特爾等競爭對手展開競爭。因為英特爾在Nervana架構下推出其
推理與訓練晶片--Spring Hill和Spring Crest。在很少露面的情況下,阿里巴巴將有機
會披露嵌入式系統的推理處理器。
此外,華為,MIPS,英偉達和Xilinx將提供有關其深度學習晶片的新細節。預計MLPerf小
組的成員將描述他們對數據中心和嵌入式系統的推理基準。
英偉達憑藉其V100在人工智慧訓練晶片市場佔據主導地位。鑑於其市場領先優勢,今年將
不推出新晶片。因此,其在論壇中,只描述針對推理任務的多晶片模塊的研究工作,並表
示在0.32-128 tops(tera operations per second)範圍內只產生0.11微微焦耳/操作
(picojoules/operation)。
谷歌則是描述其液體冷卻的第三代TPU的細節。微軟Azure的代表將討論其下一代FPGA硬體
。亞馬遜AWS的成員將提出其I / O和系統加速硬體。至於臉書,則將公佈多處理器培訓系
統Zion。
從以上的發展情況得知,除了大廠積極對機器學習和人工智慧晶片持續關注之外,新創公
司也希望在這一潮流與趨勢之中,找到突破點,進而能夠在新時代之中崛起,成為獨霸一
方的新勢力。
以下是目前值得關注的前27大AI晶片廠商,分別是Alphabet、蘋果、Arm、英特爾、英偉
達、超微、百度、Graphcore、高通、Adapteva、Thinci、Mythic AI、三星、台積電、海
思、IBM、Xilnix、Via、LG、Imagination Technologies、聯發科、Wave Computing、
SambaNova、Grop、Kalray、亞馬遜、臉書等。
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新聞來源:http://bit.ly/2HJfSnJ
本文:
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Figures/2019/market/ic_15627_20190528.png
今年在倫敦舉行的Hot Chips研討會,有將近一半的與會者都在談論AI晶片。這與之前大
家都聚焦在PC與伺服器所用的處理器情況,有很大的差異。
基本上,AI晶片可以在未來的經濟成長中發揮關鍵作用,因為其對於無人駕駛車、智慧家
庭、機器人等領域都帶來關鍵性的進展。甚至為了完成各種不同任務,AI處理器嵌入邏輯
和高度平行運算系統也正高度發展中,例如:影像處理,機器視覺,機器學習,深度學習
,人工神經網路等。
新創公司Cerebrus、Habana和UpMem在Hot Chips上都推出新的深度學習處理器。其中,
Cerebrus向世人展示使用整合晶圓等級的裝置且備受期待。已經推出推理晶片的Habana,
則展示其培訓的後續工作。總部位於法國Grenoble的UpMem,將公佈一種新的記憶體內處
理器(Processor-in-memory),以實現多種用途。
這些新創公司未來將與英特爾等競爭對手展開競爭。因為英特爾在Nervana架構下推出其
推理與訓練晶片--Spring Hill和Spring Crest。在很少露面的情況下,阿里巴巴將有機
會披露嵌入式系統的推理處理器。
此外,華為,MIPS,英偉達和Xilinx將提供有關其深度學習晶片的新細節。預計MLPerf小
組的成員將描述他們對數據中心和嵌入式系統的推理基準。
英偉達憑藉其V100在人工智慧訓練晶片市場佔據主導地位。鑑於其市場領先優勢,今年將
不推出新晶片。因此,其在論壇中,只描述針對推理任務的多晶片模塊的研究工作,並表
示在0.32-128 tops(tera operations per second)範圍內只產生0.11微微焦耳/操作
(picojoules/operation)。
谷歌則是描述其液體冷卻的第三代TPU的細節。微軟Azure的代表將討論其下一代FPGA硬體
。亞馬遜AWS的成員將提出其I / O和系統加速硬體。至於臉書,則將公佈多處理器培訓系
統Zion。
從以上的發展情況得知,除了大廠積極對機器學習和人工智慧晶片持續關注之外,新創公
司也希望在這一潮流與趨勢之中,找到突破點,進而能夠在新時代之中崛起,成為獨霸一
方的新勢力。
以下是目前值得關注的前27大AI晶片廠商,分別是Alphabet、蘋果、Arm、英特爾、英偉
達、超微、百度、Graphcore、高通、Adapteva、Thinci、Mythic AI、三星、台積電、海
思、IBM、Xilnix、Via、LG、Imagination Technologies、聯發科、Wave Computing、
SambaNova、Grop、Kalray、亞馬遜、臉書等。
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By Faithe
at 2019-05-30T14:18
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at 2019-05-31T21:47
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at 2019-06-03T03:01
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at 2019-06-06T23:33
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