掌中彩下载二维码:Google很强,但在AI硬件市场,它真不是Nvidia的对手

本文摘要:Nvidia新一代GPUVolta。

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Nvidia新一代GPUVolta。综上所述,谷歌未来在AI硬件市场面临不利挑战的主要原因是Cloud和TPU的局限性首先,Cloud和TPU将用户瞄准TensorFlow框架和谷歌Cloud云服务。

伯恩斯坦研究公司的高级分析师史蒂西·拉斯贡说:如果你使用TensorFlow框架,CloudTPU很有趣。但是如果你想用在TensorFlow框架上呢?Nvidia的优点是被服务锁定是最重要的。Nvidia的GPU可以在谷歌、亚马逊、微软公司和IBM等主流云服务制造商的云中使用。

开发商们可以根据自己的爱好自由选择,随时更换云服务制造商。此外,Nvidia还优化了其硬件,需要运营Caffe、Torch、PaddlePaddle等多个深度自学框架。人工智能市场目前还很老,没有人告诉我们哪个框架最后不会失败。

因此,在谷歌的TensorFlow框架中束缚自己对任何公司都是冒险。AI创业公司Clarifai的创始人兼任CEOMatt。Zeiler回答说:显着,Cloud的TPU是谷歌,用于谷歌的Cloud,以其战略为目标。

学术圈可以免费用于CloudTPU,但不能用于TensorFlow框架,大大降低了魅力。加利福尼亚大学伯克利分校副教授AlexeiEfros在电子邮件中说:对我们来说,CloudTPU使用的仅次于抵抗,就是TensorFlow不能运营。我的实验室使用了很多不同的软件包,PyTorch可能是最受欢迎的。

NvidiaTitanx至今仍是我们的主力平台,关于未来,让我们拭目以待吧。即使是已经全面使用TensorFlow的创业公司,也不存在抵抗力,如何获得CloudTPU。AI创业公司Bonsai的领导创始人兼任CEO,MarkHammond回答说:我们的项目建立在TensorFlow框架上,CloudTPU承认我们正在探索。

使AI的基础结构更好、更慢、更便宜是Bonsai和Bonsai的顾客相信的。谷歌不出售芯片谷歌的其他软肋,像Nvidia一样需要向顾客出售芯片。

Zeiler回应说,很多深度自学创业公司都不喜欢用自己的硬件进行培训,因为云端存储大量的培训数据的成本可能非常高。例如,Clarifai自由选择销售Nvidia的GeForce游戏显示卡,在新泽西州的数据中心训练神经网络。Zeiler说:我们用于自己的硬件和GPU训练是因为成本更低,特别是考虑到我们享受相当大的实验量和数据集。

Nvidia的确竞争很可能来自芯片公司。现在,数十家AI芯片创业公司慢慢上升,英特尔为了收购顶级芯片创业公司Nervana,投资了4亿美元。Zeiler回应说,随着时间的推移,TPU可能会影响GPU市场,但影响力在某种程度上来自谷歌,其他芯片制造商坐在腊肉上。

AI芯片创业公司Cerebras,Systems的领导创业者兼任CEOAndrewFeldman指出,Nvidia仅次于的问题是GPU是为了分解图形而不是处理AI算法而设计的。Feldman说:GPU不适合机器学习,只是比英特尔的CPU好。但GPU在过去25年间优化了不同的问题。

Nvidia也意识到了这一点。因此,在最近的图形芯片结构中加入了特殊的Tensor,Cores计算了核心。TensorCores优化了有利于深度自学操作者的数学运算。

有了Tensorcores,Nvidia的GPU就像专业的AI处理器,在某种程度上是分解图形的工具。Nvidia加快了副社长IanBuck的计算,说:在GPU减少更好的AI功能和专业功能。对于AI领域日益白热化的竞争,Nvidia回答说,现在市场的快速增长太快,每个企业都有不存在的价值。Buck说:我指出这是一个爆炸性快速增长的市场,每个人都有发展的空间。

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