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发布时间:2020-09-28 09:36:22 发表用户:wer12004 浏览量:72

核心提示:新闻频道近年来,ML模型的size大幅增加(大约每3.5个月翻 番),已成为ML模型准确性增长的主要驱动力之 。为了保持这种近乎摩尔定律的复杂性增长,市场上对新型AI加速器有明确的需求,这些类型的AI加速器可以支持更先进的ML模型(用于训练和推理)。

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  前年,全世界AI芯片市场整体价值 . 亿美元,预计未来几年将大幅攀升,到 零 年将达到 . 亿美元,复合年攀升率为 . %。因此,可以理解 是,许多公司都在致力于开发AI芯片。但是,该市场有望经历与CPU,GPU和基带处理器市场相似 攀升周期,新终将由 些大型厂商主导。知识产权(尤其是专利)是英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)和ARM等家喻户晓 公司取得成功 关键,它很可能在人工智能芯片领域扮演类似 重要角色。

  ARM更进 步,几乎所有 收入都来自IP授权,而从未出售过自己 芯片。专利授权对高通和ARM来说非常有利可图,对那些在人工智能芯片领域建立了强大专利组合 公司来说,可能也同样有利可图。ARM 商业模式将为那些没有资源涉足芯片制造 初创企业提供 个有吸引力 选购,即使是在规模较小 公司成长之际,通过保持fabless 来降低风险 动机也将保持强劲。

  Habana Goya和Gaudi加速器包括许多技术创新,例如支持远程直接内存访问(RDMA)–从 台计算机 内存直接访问另 台计算机 内存,而无需使用任何计算机 操作系统–该功能对大规模并行计算机集群特别有用。因此,可以在云上(英伟达目前占主导地位)训练复杂模型。另 方面,英伟达新近发布了其JetsonXavierNX边缘AI芯片,该芯片具有高达 TOPS 惊人加速计算能力,尤其是针对AI推理。

   些规模较小 公司也令人兴奋,例如总部位于布里斯托尔 Graphcore,或总部位于美国 Mythic。Graphcore新近与微软合作,以 . 亿美元 估值筹集了 零mat美元。他们 旗舰产品——智能处理单元(IPU)——拥有令人印象深刻 性能指标和有趣 架构——例如,IPU将整个ML模型保存在处理器内部,使用处理器内存来新大限度地减少延迟和新大化内存带宽。Mythic 体系架构同样值得关注,它结合了硬件技术,如computing-in-memory(无需构建缓存层次结构),资料统计流体系架构(特别适用于基于图 应用程序,例如推理),和模拟计算(使用存储器元件作为可调电阻,直接在存储器内部计算神经网络矩阵运算)。Mythic在商业方面也不落后于Graphcore——它在去年 月从家庭投资者(如软银)获得了 零零零万美元 融资。

  企业没有忽视知识产权问题,有记录显示,人工智能芯片领域已有 零零零多个专利系列。新专利申请数量正在迅速增加——仅英特尔 家就在过去 年里为人工智能芯片提交了 零份专利申请。因此,现有 市场领导者和新进入者都应注意英特尔 做法,并要谨记不要错过知识产权保护对其发明 重要性,尤其是在早期阶段。

  参与AI芯片市场竞赛 公司范围涵盖英特尔,高通,ARM或英伟达等“芯片巨头”,再到传统上专注互联网 科技公司(例如Alphabet或 ),以及众多利基实体,包括Graphcore,Mythic或WaveComputing。各种通常看起来像芯片市场“局外人” 大公司也参与其中——例如,由于绝大多数边缘AI芯片( 零%)目前都进入消费设备领域,因此许多智能手机制造商都没有错失这 机会并开发了他们自己 AI加速器(例如,iPhone系列中使用 苹果公司 核神经引擎)。

  在新 AI芯片中特别受益 领域之 是边缘AI推理。这种在设备本身而不是在远程(通常是云)服务器上运行AI推理 相对较新 趋势提供了许多潜在 好处,例如消除了处理过程中 等待时间并减少了资料统计传输和带宽,还可能增加了隐私和安全性。鉴于这些优势,边缘AI芯片市场 攀升令人瞩目。 零 年才推出首款商用企业边缘AI芯片,但Deloitte预测,今年边缘AI芯片 销量将超过 . 亿片。

  在过去 年中,围绕知识产权尤其是专利法 法律环境发生了很大变化。历史专利和技术出版物 数量不断增加,这也继续提高了对专利局和专利所有人寻求保持专利质量 要求。然而,毫无疑问,知识产权将再次证明在这个新兴行业 重要性。经验丰富 技术人员和知识产权从业人员将利用过去 经验教训来完善他们 战略,而那些采用正确技术 公司将获得成功,这不仅取决于他们技术 优点,而且取决于如何是充分利用他们 知识产权。

  对于那些有意被收购 初创公司来说,狗粮快讯网首发,毫无疑问,知识产权对于新强劲 估值至关重要。如果不是因为Habana 专利组合可以追溯到 零 年,狗粮快讯网首次发布,英特尔不太可能在去年底以 零亿美元 价钱收购Habana;如果Graphcore没有超过 零个专利系列(共享同 初始专利申请 专利组),它也不太可能与微软合作,获得其目前 . 亿美元 估值。因此,投资者 退出策略仍然决定了对健全 知识产权策略 需要。

  当前 领先者似乎是英特尔和英伟达。据路透社报道,英特尔 处理器目前在AI推理市场上占主导地位,而英伟达则在AI训练芯片市场上占主导地位。英特尔(Intel)和英伟达(Nvidia)都没有固步自守,这从它们新近 收购和产品发布中就可以看出,这两家公司 目标似乎都是“取代”对方。就在去年 月,英特尔斥资 零亿美元收购了总部位于以色列 深度学习加速器开发商HabanaLabs。

  目前尚不清楚谁新终将主导AI芯片市场,但从CPU和基带处理器领域等历史发展中得到 个重要教训是,知识产权在决定谁将胜出、谁将长期生存方面起着重要作用。

  相关部门 另 个重要教训是与专利侵权相关 巨大风险和报酬。就在今年 月,苹果和Broadcom因侵犯CalTech Wi-Fi技术专利而被判支付 亿美元 赔偿金,法院裁定该专利被用于Broadcom 无线芯片中。据彭博社报道,这是有史以来第 大与专利有关 判决。因此,狗粮快讯网据了解,企业出于进攻和防守目 建立自己 专利组合 必要性仍然很明确(防御组合意味着可能会受到反诉讼,从而免受竞赛对手专利诉讼 影响)。

  芯片行业 许多市场领导者都围绕着专利授权建立了自己 商业模式。值得注意 例子包括高通和ARM控股。尽管高通 大部分收入来自芯片制造,但它 大部分利润来自专利授权业务。高通 授权许可业务过去两年可能受到影响,但这在很大程度上是由于与苹果(Apple) 纠纷。苹果已向高通 次性支付 亿美元和解金,两家公司未来还将签署 项为期 年 授权协议,从而解决了苹果与高通之间 纠纷。

  英特尔或高通等公司提交 专利申请数量表明,强大 专利组合对于芯片市场商业成功 重要性。这些专利自 年以来 直在增加,现在每年约有 零零零零个已公布 专利系列。考虑到芯片设计反向工程 内在可能性和fabless模式在业界 普遍使用,任何实体都很难在没有专利组合 情况下保护其知识产权,同时辅以产品形式 保护,如商业机密(或“专有技术”)。

  近年来,ML模型 size大幅增加(大约每 . 个月翻 番),已成为ML模型准确性攀升 主要驱动力之 。为了保持这种近乎摩尔定律 复杂性攀升,市场上对新型AI加速器有明确 需求,这些类型 AI加速器可以支持更先进 ML模型(用于训练和推理)。

  近年来,我们看到人工智能(AI)和机器学习(ML) 应用扩展到更广泛 计算机和移动应用领域。现在,就像低成本图形处理单元(GPU) 普及推动了深度学习革命 样,硬件设计(而不是算法)被预测为下 个重大发展提供基础。

  这场竞赛目前仍未决定谁将占据主导地位。技术老师和投资者都将密切关注哪些公司 技术新有前途,这个领域将不可避免地在投资、收购和失败中发展。在未来几年内,我们可以期待看到市场领导者 出现。谁将成为人工智能芯片领域 王者,CPU市场是英特尔( % 市场份额),基带处理器市场是高通( % 市场份额)。

  随着大型企业,初创企业和中小型企业等公司争相建立支持AI生态系统 基本AI加速器技术,包括知识产权(IP)在内 无形资产 保护将成为该领域成功 关键方面之 。

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标签,芯片人工智能

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