芯片研发似挤牙膏,经费都投哪里去了?

芯片研发似挤牙膏,经费都投哪里去了?

近来越来越多人开始批判 Intel 及 Nvidia 以挤牙膏的方式研发芯片,使得芯片的性能提升进入了一段停滞期,不复往日里摩尔定律的18个月翻番效果。

是不是因为经济危机砍掉了研发费用?

看不清 Nvidia 和 AMD?我们放大看看这两家!

什么?花了这么多,芯片性能怎么才提升这么点?研发经费都花在哪里了呢?还是看下研发投入带来的专利变化吧。

(15 年部分专利由于公开延迟,尚未体现在折线图中)

研发增多,专利申请加速,但是我们消费者买到的芯片性能提升如同挤牙膏!到底是为什么呢?

在 IDF16上,Intel不再重点介绍 PC 产品,而转向了从融合现实到自动驾驶汽车,再到机器人的展示是对于这个问题的答案——人工智能。

为了实现这些技术,Intel 拿出了第三代 XeonPhi 加速卡,代号 Knights Mil,它将成为目前 Knights Landing 架构 Xeon Phi 的继任者,2017 年问世,将升级 10nm 工艺,而且为深度机器学习优化。

在加速卡领域的 Intel 最大的竞争对手 Nvidia 也不甘寂寞,其 CEO 黄仁勋日前将基于 TeslaP100 GPU 的单机箱深度学习超级计算机 DGX-1 交付给了马斯克创办的人工智能项目 OpenAI。

两者更是为了谁家的设备更适合深度学习而晚期了“嘴战”!

NVIDIA 开撕 Intel “跑分作弊”:IntelPPT 里用的测试、硬件都过时了,坚持认为高性能计算——特别是深度学习,你们应用使用 GPU 而非 Xeon Phi 加速卡。

对于 NVIDIA 的指责,Intel 公司也有了回应:NVIDIA 公司关注 Intel 公司在这方面的描述是可以理解的,Intel 公司公布的性能测试数据会例行公事地使用当时可以公开获得的数据,我们会继续坚持我们的数据。


深度学习是什么?

深度学习是人工智能(AI) 中发展迅速的领域之一,可帮助计算机理解大量图像、声音和文本形式的数据。利用多层次的神经网络,现在的计算机能像人类一样观察、学习复杂的情况,并做出相应的反应,有时甚至比人类做得还好。这样便提供了一种截然不同的方式,用于思考数据、技术以及人类所提供的产品和服务。


智能是各行业之所欲

通过改进机器学习算法和升级计算硬件,各个行业中有远见的公司都在采用深度学习技术来处理爆炸性增长的数据量。这帮助他们找到新方法来利用随手可得的数据财富开发新产品、服务和流程,从而创造巨大的竞争优势。

就在身边的深度学习

当我们在使用有道字典,百度翻译,谷歌翻译等工具时,是否能想到这些翻译功能的实现就是基于机器的深度学习?这项深度学习技术不仅使得计算机能够回应您说出的话,将口语或文本翻译成另一种语言,辨别图像并自动加上标签,还可以根据我们喜欢和关心的内容量身推荐新闻、娱乐和产品。

无人驾驶汽车

无论是为驾驶员增加一名拥有超能力的副驾驶,还是革新个人移动服务,抑或减少市区杂乱无章的停车场需求,无人驾驶汽车都会为社会带来诸多益处。驾驶是一项复杂的活动,时常会发生意外。如冰冷的雨可能会将路面变成滑冰场,前往目的地的道路被封闭,或一个小孩出现在车辆前面。您无法编写出足够强大的软件,预测无人驾驶汽车可能遇到的每种情况,而这正是深度学习的价值所在– 它可以学习、调整和改进。

这也是为什么特斯拉,百度,谷歌不断让他们的自动驾驶汽车进行路试,来获得更多数据让计算机进行学习。

机器人

来源:智慧芽全球专利数据库

行业领先的机器人制造商 FANUC 日前展示了一个组装机器人,它学会了从箱子里“挑拣”出随意摆放的物体。这个机器人从尝试和错误中汲取经验,而其中的深度学习技术是由日本 Preferred Networks 公司开发,《华尔街日报》一篇名为《日本通过人工智能寻求技术复兴》(Japan Seeks Tech Revival with Artificial Intelligence) 的文章报道了这家公司。


更具价值的市场

在 Nvidia 2016年Q2季度的财报中,与深度学习相关的数据中心,自动驾驶等业务的增长分别达到了 110% 和 68%,在 Nvidia 数据中心业务(销售额约 1.5 亿美元)中,大约有一半都是深度学习系统,而自动驾驶业务中深度学习系统占比只是会跟大。

在这一系列利好因素的推动下使得Nvidia的销售额共计达到 14.3 亿美元(同比增长 24%),其中,GPU 销售额比去年同期增长 25%,达到 12 亿美元。

面对不断衰退的个人 PC 市场,由深度学习等新兴技术推动下的却不断增长,这使得 Intel,Nvidia 等企业选择了将重点转向加速卡的研发。

牙膏厂们可精明着呢!挤牙膏给普通消费,但是对于专业级及企业消费者,他们还是不断研发并推出更强、更快的芯片!


题图:来自网络

作者:PatSnap 智慧芽    陈子豪

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