自个人电脑诞生以来,电脑的速度始终是人们关注的重点之一,由此中央处理器成为人们选择电脑时的主要指标之一。在这一领域英特尔向来以绝对的优势领先于竞争者。
但是在机器学习领域,形式正在发生变化。根据华尔街日报的数据,谷歌、微软、百度等公司都投入巨额资金用于人工智能的研究与应用,而在目前所谓的“人工智能”领域,所采用的技术以“深度学习”为主,而这需要巨大的计算量,商用CPU虽然性能上得到了极大的提升,但仍旧无法满足当今人工智能领域所需的计算需求。而过去以图像渲染、游戏为主要用途的GPU在此领域得到了广泛的应用,GPU在并行运算方面的优势使得其在机器学习、人工智能领域得以脱颖而出。目前在人工智能领域被广泛应用的GPU以英伟达的为主,或者说占据了绝对优势,基于英伟达的Cuda技术,只要稍加培训,就可以让一个普通的程序员能够通过并行方式极大提高计算的效率,目前众多的开源机器学习、深度学习库也大都基于Cuda开发。
与使用CPU进行神经网络训练相比,GPU在此领域的表现堪称是惊艳。虽然这使得GPU被越来越多的应用于高性能计算、数据中心等,但却无法撼动CPU在通用领域的霸主地位。而英特尔为了保持自己的优势地位,在发展GPU技术的同时,也通过并购来巩固自己的地位,他们就以接近170亿美元的价格收购了Altera和Nrvana Systems公司,前者是领先的FPGA工厂,后者是一家创新型的机器学习创业公司。
除了传统硬件生产商,谷歌等IT巨头也涉足此领域,谷歌已经设计完成了自己的新片,以提高机器学习的效率,同时降低所需的能耗。
可以说人工智能争霸战的序幕刚刚拉开,究竟鹿死谁手,让我们拭目以待。
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