Der Aufstieg der AI zwingt Google und Microsoft Chiphersteller werden
Der Aufstieg der AI zwingt Google und
Microsoft Chiphersteller werden
HOTLITTLEPOTATO
Jetzt unsere Zukunft ist klar: Wir sind
gepflegt, unterhaltenund durch künstliche Intelligenz monetarisiert
werden. Bestehender Industrien wie Gesundheitswesen und Fertigung
wesentlich effizienter geworden; wie die neue augmented-Reality-Brille
und Roboter-Taxis werden möglich.
Aber wie die Tech-Industrie sich mit Gebäude,
mutig neue künstlich intelligent und Gewinn zu steigern, diesseits
beschäftigt, trifft es eine Bremsschwelle: Computer sind nicht mächtig
und effizient genug, auf die spezifische Art der Mathematik benötigt.
Während die meiste Aufmerksamkeit des AI-Booms verständlicherweise auf
die neuesten Heldentaten von Algorithmen schlagen Menschen bei Poker
oder Pilotierung Juggernautsfokussiert ist, gibt es eine weniger
offensichtliche Gerangel los, eine neue Generation von Computer-Chip
benötigt, um Kraft aufzubauen unsere zukünftigen AI.
Ein Datenpunkt, der zeigt, wie groß dieses
Bedürfnis ist: Software-Unternehmen Google und Microsoft werden in die
unordentlich Aufgabe erstellen ihre eigenen Chips verstrickt. Sie sind
durch eine neue Generation von Start-ups hausieren eigenen AI-centric
Silizium, Gefahren – und wahrscheinlich Apple zu. Sowie unser Leben zu
verändern, mit intelligenten Maschinen, konnte der Wettbewerb der
etablierten Chipindustrie aufrütteln.
Microsoft enthüllt seine
AI-Chip-Herstellung-Projekt spät am Sonntag. An einem Computer augmented
Vision Konferenz in Hawaii, Harry Shum, der Microsofts
Forschungsanstrengungen führt, zeigte einen neuen Chip für die HoloLens
erstellt Realität Googles. Der Chip, welche Shum demonstriert Tracking
Handbewegungen, enthält ein Modul, das speziell für die effiziente
Ausführung die Tiefe Lernsoftware hinter den letzten Fortschritte in
sprach-und Bild. Microsoft möchte, dass Sie in der Lage, problemlos
erreichen und Interaktion mit der virtuellen Objekte überlagert, Ihre
Vision und sagt, dass nichts auf dem Markt Machine-Learning-Software
effizient genug für das batteriebetriebene Gerät laufen konnte, die auf
dem Kopf sitzt.
Microsofts Projekt kommt im Zuge des Google
eigenen Tiefe lernen Chip, kündigte im Jahr 2016. Die TPU Tensor
Processing Unit, wurde geschaffen, um tiefe Lernen innerhalb des
Unternehmens Wolke noch effizienter zu gestalten. Das Unternehmen fest
VERDRAHTET in diesem Jahr, dass es die Firma von Gebäude 15 neue
Rechenzentren gespeichert, da stieg die Nachfrage für die
Spracherkennung. Im Mai kündigte Google es eine leistungsfähigere
Version von seiner TPU gemacht hatte und dass es Zugriff auf die Chips
Vermietung an Kunden für seine Cloud-computing-Geschäft wäre.
Nachricht, dass Microsoft ein tiefes lernen
Prozessor für Hololens gebaut hat schlägt Redmond nicht brauchen, von
vorne, eine eigene Server-Chip, um im Wettbewerb mit Google Quellen prep
anfangen. Microsoft hat mehrere Jahren seine Wolke bei tiefen lernen
effizienter Verwendung von so genannten Ort programmierbare Gate Arrays,
eine Art von Chip, die umgestaltet werden kann, nachdem es hergestellt
ist, um ein bestimmtes Stück Software oder Algorithmus laufen schneller.
Es will diejenigen Kunden Cloud-nächstes Jahr anbieten. Aber vor kurzem
gefragt, ob Microsoft einen benutzerdefinierte Server-Chip wie Googles,
Doug Burger, die technischen Drahtzieher hinter Microsofts Roll-out von
FPGAs, sagte machen würde, er würde nicht ausschließen. Stücke von der
Planung und Lieferung-Chain-Prozess verwendet für den HoloLens Tiefe
lernen-Chip könnte für einen Server-Chip verwendet werden.
Google und Microsoft Projekte sind der
sichtbarste Teil einer neuen AI-Chip-Industrie sprießen, etablierten
Halbleiter-Giganten wie Intel und Nvidia herauszufordern. Apple hat seit
mehreren Jahren die Prozessoren für seine mobilen Geräte konzipiert und
wird allgemein angenommen, auf die Schaffung eines neuen Chips um
zukünftige iPhones besser auf künstlicher Intelligenzmachen zu arbeiten.
Zahlreiche Start-ups arbeiten an Tiefe lernen Chips von ihren eigenen,
einschließlich Groq, gegründet von Ex-Google-Ingenieure, die an der TPU
gearbeitet. "Unternehmen wie Intel und Nvidia versucht haben, weiter
verkaufen zu halten, was sie bereits verkauft haben," sagt Linley
Gwennap, Gründer der Halbleiter-Industrie-Analysten Linley Group. "Wir
haben gesehen, diese führende Cloud Unternehmen und Startups schneller
bewegen, weil sie, müssen auf ihre eigenen Rechenzentren und den Markt
sehen können."
Grafik-Chip-Hersteller Nvidia hat Umsatz und
Gewinne steigen in den letzten Jahren, weil seine Chips besser geeignet
als herkömmliche Prozessoren zur Ausbildung tiefer Lernsoftware sind.
Aber das Unternehmen meist ausgewählt hat, ändern und erweitern ihre
bestehenden Chipdesigns anstatt Herstellung spezialisierte etwas eng,
Tiefe lernen von Grund auf neu, Gwennap sagt.
Es erwartet Sie die bewährte Chip-Unternehmen
zu wehren. Intel, der weltweit größten Chiphersteller, ein
AI-Chip-Startup namens Nervana letzten Sommer gekauft und arbeitet an
einer engagierten tiefen lernen Chip auf die Technologie des
Unternehmens errichtet. Das Unternehmen hat die aufwendige und teuren
Chip Herstellung Betrieb auf dem Planeten. Aber Vertreter der große und
kleine Start-ups auf der Chip-Industrie sagen, dass sie entscheidende
Vorteile. Eine ist, dass sie nicht etwas zu machen, die in einem
bestehenden Ökosystem von Chips und Software, die ursprünglich für etwas
anderes passt.
"Wir haben eine einfachere Aufgabe, weil wir
versuchen, eine Sache zu tun und Dinge aus dem Boden, aufbauen können",
sagt Nigel Toon, CEO und Mitbegründer von Graphcore, ein UK-Startup
arbeiten auf einem Chip für künstliche Intelligenz. Letzte Woche das
Unternehmen offengelegt $ 30 Millionen neue Mittel, einschließlich der
Mittel von Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind
AI-Forschungsabteilung. Über die Finanzierung auch in Runde: einige
Führer von OpenAI, die Forschung Institut von Elon Musk mitbegründet.
Am anderen Ende der Skala können die große
Wolke Unternehmen ihre Erfahrungen bei Lauf- und Machine Learning
Services und Techniken zu erfinden nutzen. "Eines der Dinge, die wir
wirklich davon bei Google profitiert war wir könnten arbeiten direkt mit
den Anwendungsentwicklern in sagen, Spracherkennung und Street View,"
sagt Norm Jouppi, der Ingenieur, der Googles TPU Projekt führt. "Wenn
Sie sind auf ein paar Kunden konzentriert und arbeiten hand in hand mit
ihnen es wirklich verkürzt sich die Bearbeitungszeit etwas zu bauen."
Google und Microsoft baute sich mit der
Erfindung von Software, die neue Dinge mit Chips von anderen entworfen
und gebaut hat. Wie mehr ist auf AI gesetzt, die Silizium-Substrat der
Tech-Branche verändert sich – und so ist, woher es kommt.
https://www.wired.com/story/the-rise-of-ai-is-forcing-google-and-microsoft-to-become-chipmakers/