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FPGA和ASIC芯片将加速机器学习的成长速度

(文章滥觞:半导体投资同盟)

在2016年头?年月,机械进修仍被视为科学实验,但今朝则已开始被广泛利用于数据探勘、谋略机视觉、自然说话处置惩罚、生物特性识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡敲诈、证券市场阐发、语音和手写识别、计谋游戏与机械人等利用领域。在这短短一年的光阴内,机械进修的生长速率超乎外界预期。

Deloitte Global 最新的猜测申报指出,在 2018 年,大年夜中型企业将加倍珍视机械进修在行业中的利用。和 2017 年比拟,用机械进修支配和实现的项目将翻倍,并且 2020 年将再次翻倍。

今朝,有越来越多的类型开始富厚“AI芯片”这个新名词,包括 GPUCPUFPGAASIC、TPU、光流芯片等。据 Deloitte 猜测,2018 年,GPU 和 CPU 仍是机械进修领域的主流芯片。GPU 的市场需求量大年夜概在 50 万块阁下,在机械进修义务中对 FPGA 的需求跨越 20 万块,而 ASIC 芯片的需求量在 10 万块阁下。

值得留意的是,Deloitte 称,估计到 2018 岁尾,跨越 25% 的数据中间顶用来加速机械进修的芯片将为 FPGA 和 ASIC 芯片。可见,FPGA、ASIC 有望在机械进修领域中实现崛起。

实际上,一些较早开始应用 FPGA、ASIC 芯片加速的用户,主如果将它们运用机械进修的推论(inference)义务上,但不久之后,FPGA、ASIC 芯片在模组练习事情上也将能有所发挥。

在 2016 年,举世FPGA芯片的贩卖额已经跨越40亿美元。而在 2017 年事首?年月申报《 Can FPGAs Beat GPUs in Accelerating Next-GeneraTIon Deep Neural Networks? 》中,钻研职员表示在某些环境下,FPGA 的速率和运算力可能比 GPU 还要强。

今朝,像是亚马逊(Amazon)的AWS与微软(Microsoft)的Azure云端办事,都已引进 FPGA 技巧;海内的阿里巴巴也发布与英特尔(Intel)相助,使用Xeon-FPGA平台加速云端利用;英特尔迩来赓续强调,数据中间可经由过程 FPGA 调剂云端平台,提升机械进修、影音数据加密等事情的履行效率。

此外,ASIC 虽然是只履行单一义务的芯片,但今朝 ASIC 芯片的制造厂商很多。在2017 年,全部财产的总收益大年夜约在 150 亿美元阁下。据悉,Google 等厂商开始将 ASIC 运用在机械进修,以 TensorFlow 机械进修软件为根基的芯片也已问世。

Deloitte 觉得,CPU 与 GPU 的结合,对机械进修成长的推动孕育发生了很大年夜的助力。假如未来各类 FPGA 与 ASIC 办理规划也能在提升处置惩罚速率、效率与低落资源方面发挥足够影响力,那么机械进修利用将可再次呈现爆炸性的进展。

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