英國AI晶片新創公司想挑戰英偉達 - 工程師
By Jack
at 2017-11-15T14:08
at 2017-11-15T14:08
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[情報] 英國AI晶片新創公司想挑戰英偉達
http://bit.ly/2jvYAAY
英商3G蜂窩晶片公司Icera成立於2011年,後來以3.67億美元賣給英偉達(Nvidia)。原
Icera的聯合創始人兼執行長Nigel Toon和聯合創始人兼技術長Simons Knowles,為了追
求人工智慧時代主導產品運作核心的晶片,因此於2016年成立了Graphcore。
Graphcore是一家專門為機器學習應用程式開發設計的IPU(Intelligence Processing
Unit)系統晶片的新創公司,於2017年獲得DeepMind聯合創辦人Demis Hassabis、ARM創
始人、三星集團、博世(Bosch)的投資之後,2017年11月又獲得矽谷創投公司Sequoia
Capital領投的5000萬美元。
其實,英國在半導體晶片產業一直有不錯的表現,例如:
半導體IP公司ARM幾乎主導智慧型手機晶片架構,並於2016年被軟銀收購;
英國晶片設計公司Imagination Technologies,原本一直是蘋果影像處理器的供應商,現
在則被私募基金Canyon Bridge收購,並於2017年10月完成交易。
Graphcore正好趕上人工智慧起飛的軌道,期望設計出專門為強大的機器學習處理能力的
晶片,並成為足以對抗由美國領軍的英偉達與英特爾公司。
目前,運行人工智慧演算法時所用的晶片都是繪圖處理器,這也是英偉達不斷創下營收與
獲利佳績的主因,但是實際上機器學習技術需要快速地處理大量資料,繪圖處理器未必是
最佳的選擇。從Graphcore觀點來看,想改變處理架構,進而針對機器學習設計處理晶片
,並預計性能比起繪圖處理器還要快上百倍。
換句話說,人工智慧的崛起與高速發展可能會重新塑造半導體晶片產業,只是目前廠商無
法找到更好的晶片解決方案,所以以繪圖晶片來取代。可是隨著時間持續往前推移,人工
智慧技術的發展勢必需要一個全新的晶片來取代繪圖處理器,其挑戰難度比起從電腦產業
轉移至行動裝置產業的時代還要來得更大。
就如同英特爾從PC轉移至行動時代之時,由於產業運行模式與架構都不同,因而落後採用
ARM架構的高通。現在看起來,高通要從行動裝置晶片霸主轉移至人工智慧晶片也落後於
英偉達的繪圖晶片技術。可是英偉達有可能因為佔盡人工智慧初期發展的優勢,而無法擺
脫晶片設計的束縛,這就變成Graphcore或其他新創公司的機會。
2017年10月底,Graphcore才發佈了IPU三大基準,預計在2017年底將公開Popular繪圖編
程框架和應用庫的相關文檔和代碼。按照Graphcore之前的計畫,預計IPU於2017年年底即
可交給客戶,並於2018年進行量產。因此,2018年AI晶片產業會如何發展還很難說。
http://bit.ly/2jvYAAY
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http://bit.ly/2jvYAAY
英商3G蜂窩晶片公司Icera成立於2011年,後來以3.67億美元賣給英偉達(Nvidia)。原
Icera的聯合創始人兼執行長Nigel Toon和聯合創始人兼技術長Simons Knowles,為了追
求人工智慧時代主導產品運作核心的晶片,因此於2016年成立了Graphcore。
Graphcore是一家專門為機器學習應用程式開發設計的IPU(Intelligence Processing
Unit)系統晶片的新創公司,於2017年獲得DeepMind聯合創辦人Demis Hassabis、ARM創
始人、三星集團、博世(Bosch)的投資之後,2017年11月又獲得矽谷創投公司Sequoia
Capital領投的5000萬美元。
其實,英國在半導體晶片產業一直有不錯的表現,例如:
半導體IP公司ARM幾乎主導智慧型手機晶片架構,並於2016年被軟銀收購;
英國晶片設計公司Imagination Technologies,原本一直是蘋果影像處理器的供應商,現
在則被私募基金Canyon Bridge收購,並於2017年10月完成交易。
Graphcore正好趕上人工智慧起飛的軌道,期望設計出專門為強大的機器學習處理能力的
晶片,並成為足以對抗由美國領軍的英偉達與英特爾公司。
目前,運行人工智慧演算法時所用的晶片都是繪圖處理器,這也是英偉達不斷創下營收與
獲利佳績的主因,但是實際上機器學習技術需要快速地處理大量資料,繪圖處理器未必是
最佳的選擇。從Graphcore觀點來看,想改變處理架構,進而針對機器學習設計處理晶片
,並預計性能比起繪圖處理器還要快上百倍。
換句話說,人工智慧的崛起與高速發展可能會重新塑造半導體晶片產業,只是目前廠商無
法找到更好的晶片解決方案,所以以繪圖晶片來取代。可是隨著時間持續往前推移,人工
智慧技術的發展勢必需要一個全新的晶片來取代繪圖處理器,其挑戰難度比起從電腦產業
轉移至行動裝置產業的時代還要來得更大。
就如同英特爾從PC轉移至行動時代之時,由於產業運行模式與架構都不同,因而落後採用
ARM架構的高通。現在看起來,高通要從行動裝置晶片霸主轉移至人工智慧晶片也落後於
英偉達的繪圖晶片技術。可是英偉達有可能因為佔盡人工智慧初期發展的優勢,而無法擺
脫晶片設計的束縛,這就變成Graphcore或其他新創公司的機會。
2017年10月底,Graphcore才發佈了IPU三大基準,預計在2017年底將公開Popular繪圖編
程框架和應用庫的相關文檔和代碼。按照Graphcore之前的計畫,預計IPU於2017年年底即
可交給客戶,並於2018年進行量產。因此,2018年AI晶片產業會如何發展還很難說。
http://bit.ly/2jvYAAY
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