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新算力下的2019 AI


导语
       IT每十年一阶段形成六大阶段,每一轮科技革命都会带来新的赢家。AI步入下半场


基础设施—通用平台—应用层的发展路径

每一轮科技革命均印证基础设施先行的发展路径

基础设施与通用平台易形成寡头垄断

应用层的发展愈来愈依托于生态

云计算厂商的资本开支规律

基础设施的高投入带来云收入的高增长,反之未必成立

17-18年为此轮基础设施投入的高峰

2020年,随着5G的大规模应用有望带来又一次的AIIaaS的军备竞赛

AI基础设施处于爆发前夜

AMD7nmGPU面世加速AIaaS普及。AMD7nmGPU打破NVIDIA垄断,动辄上万的AIGPU有望降价。

传统服务器无法满足日益增长的AI算力需要。

 

三大因素助力AI算力爆发

传统服务器难以满足AI算力需求

摩尔定律失效,CPU性能提升遭遇瓶颈。Intel宣布正式停用“Tick-Tock”处理器研发模式,未来研发周期将从两年周期向三年期转变。单颗CPU性能的提升在放缓。

面对传统服务器难以满足并行算法需求,以致服务器CPU出货量增长停滞的问题,促进企业向算法类型芯片技术寻求突破。例如新兴企业芯峰科技,推出一款高级综合(HLS)工具。该工具是新一代EDA(芯片设计自动化)工具,用于提高芯片设计效率(3-10X)。并且公司推出的算法芯片IP,就是利用自主HLS EDA优势快速研发算法IP,快速高效地实现低耗能,提高复杂算法芯片的设计效率,极大地缩短研发周期。

AI芯片步入成长期

7nm制程的突破有望带来AIGPU大规模商用

AMD7nmAIGPU面世,功耗比再次提升。

同等功耗下,新核心性能提升超过25%,同等频率下,功耗降低50%

拥有世界最快的FP64/FP32PCI-E浮点性能,可进行机器学习训练和推理、硬件虚拟化和端到端的ECC纠错保护。

FPGA云端加速布局

FPGA的优势主要体现在拥有更高的每瓦性能、非规整数据计算更高的性能、更高的硬件加速性能、更低的设备互联延迟。

微软基于FPGAProjectBrainwave云端单个图像只需要在1.8毫秒内就能处理,超过了现存的所有云服务。

阿里FPGA云服务器平台FaaS主要面向人工智能、半导体设计、基因计算、视频图像处理、数据分析决策等场景。

芯峰科技基于自主算法芯片+FPGA的异构计算服务(如云平台的FaaS),为大数据、AI等行业应用提供快速异构加速服务。

开源AI软件带动AIaaS需求

越来越多的企业选择AI开源平台及软件。TensorFlowCaffeCNTKAI开源平台及诸如GoogleFacebookMicrosoftBAT等采用越来越多的AI算法。

2022年,一半以上的AI服务器收入有望来自于AI开源软件。根据IDC的统计,AI服务器中来自于AI开源软件的比例将由2017年的38.6%上升到53.8%

AI与云产生交集,AIaaS刺激更多产业机会

容器是一种新兴的轻量架构方案,能够高效利用系统资源(相同的硬件可以创建的容器数量是虚拟机的4-6)

虚拟机管理程序对整个设备进行抽象处理,通常对系统要求很高,而容器只是对操作系统内核进行抽象处理,使用共享的操作系统,高效、成本低、可快速按需扩容、简化部署管理。

容器非常有潜力替换虚拟机成为云计算的基础架构,并成为主流的软件应用承载模式。

AI算法日趋成熟

语音识别、虚拟现实与机器视觉已从导入期进入成长期。

算力的发展为算法实现创造条件

深度学习的大规模实现需要算法的支持。

互联网与移动网同样带来大量的训练数据。

语义识别获突破性进展

自然语言处理(NLP)为语义识别的主要基础算法。

简单来说,就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),属于人工智能的一个分支,又常被称为计算语言学。

深度学习与NLP的结合加速语义识别突破。

语义识别需要完成5个阶段:分类、匹配、翻译、结构化预测、序贯决策过程。目前深度学习有助于解决前四个任务,并已经成为解决这些问题的当前最佳技术。

自然语言处理:法律成为下一个风口

司法AI分析技术日趋成熟。目前的NLP算法已经把法律领域从为大的文档制作预测编码系统,转移到为诉讼提供分析。硅谷律师事务所已使用LexMachinaAI算法分析收集竞争情报,从而做出更好的决策、资源调配和调整客户计费。

 

 
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