AI晶元巨頭爭霸時代，華為AI晶元下周將首次亮相

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今日，華為高級副總裁余承東在微博上發布了一段視頻，為自家的人工智慧AI晶元造勢。他表示，「速度之追求，從不止於想象」，並預告了AI晶元將在9月2日IFA2017上亮相。

在上月的華為年中業績媒體溝通會上，余承東透露，將於今年秋季發布AI晶元，華為也將是第一家在智能手機中引入人工智慧處理器的廠商。此外，在2017年互聯網大會上，余承東還曾表示，由華為海思製造的晶元將會集CPU、GPU和AI功能於一體，並且有可能基於ARM今年在Computex展會上推出的全新AI晶元設計。

根據今日余承東視頻透露，華為的AI處理器有望顯著提升麒麟970的數據處理速度。如果AI晶元能用在10月份發布的華為Mate 10手機上，則華為Mate 10的數據處理能力將十分令人期待。

與華為一樣，當下英特爾、聯想、英偉達、谷歌、微軟等全球科技巨頭紛紛在積極擁抱AI，對AI晶元的布局成為重中之重。

英特爾

對於AI晶元的重要性，英特爾研究院院長宋繼強本月接受媒體新智元採訪時指出，我們需要用技術去處理大量數據，使其對客戶產生價值，在這個過程中無疑晶元是極其重要的：

到2020年，保守估計，全世界會有500億設備互聯。未來的數據來源於各種設備終端。不再靠我們人打電話、玩手機、發郵件這些數據。無人車、智能家居，攝像頭等都在產生數據。

以後每一台無人駕駛汽車都是一台伺服器，每台車每天會超過4000個GB的數據，這些數據都不可能通過5G來傳輸，所以一定很多數據是在本地處理和分析然後選擇性的往上走，本地你會使用很多技術，超越現代伺服器的技術。

作為傳統的晶元龍頭製造商，英特爾今年7月推出了新一代Xeon伺服器晶元，性能大幅提升，深度學習能力是上一代伺服器的2.2倍，可接受培訓和推理任務。此外，英特爾還展示了將在未來AI領域發揮重大作用的現場可編程門陣列(FPGA)技術，同時，計劃推出Lake Crest處理器，旨在深度學習代碼。

聯想

聯想集團總裁楊元慶表示，「AI通用處理器晶元是人工智慧時代的戰略制高點「，聯想集團高級副總裁、聯想創投集團總裁賀志強也指出：

智能互聯網時代，AI晶元是人工智慧的引擎，對於智能互聯網的發展將起到決定性作用。

就在上周，聯想創投與阿里巴巴創投等頂尖投資方一起，聯合投資了有「全球AI晶元界首個獨角獸」之稱的寒武紀科技。

英偉達

英偉達在過去幾年中將其業務重心轉移到AI和深度學習領域，今年5月，英偉達發布了一款針對人工智慧應用的重量級處理器：Tesla V100。

該晶元擁有210億個晶體管，性能比英偉達一年前發布的帶150億個晶體管的Pascal處理器強大得多。雖然只有Apple Watch智能手錶的表面那麼大，但它擁有5120個CUDA（統計計算設備架構）處理核心，雙精度浮點運算性能達每秒7.5萬億次。英偉達CEO黃仁勛表示，英偉達花了30億美元打造這款晶元，售價將會是14.9萬美元。

谷歌

宣布戰略轉向「AI first」的谷歌，在去年就發布了專門為機器學習定製的TPU（張量處理單元），與CPU、GPU相比，TPU效率提高了15-30倍，能耗降低了30-80倍。

今年5月的谷歌開發者大會上，谷歌發布了新款產品——Cloud TPU，它擁有四個處理晶元，每秒可完成180 tflops計算任務。將64個Cloud TPU相互連接可組成谷歌稱之為Pod的超級計算機，Pod將擁有11.5 petaflops的計算能力（1 petaflops為每秒進行1015次浮點運算）——這對AI領域的研究來說將是非常重要的基礎性工具。

目前，TPU已經部署到了幾乎所有谷歌的產品中，包括Google搜索、Google Assistant，甚至在AlphaGo與李世石的圍棋大戰中，TPU也起到了關鍵作用。

微軟

上月，媒體報道稱，微軟將為下一代HoloLens加入一款自主設計的AI協處理器，可以在本地分析用戶在設備上看到和聽到的內容，再也不需要浪費時間把數據傳到雲端進行處理。這款AI晶元目前正在開發，未來將被包含在下一代HoloLens的全息處理單元（HPU）當中。微軟表示，這款AI協處理器將會是微軟為移動設備設計的首款晶元。

近幾年來，微軟一直在致力於開發自己的AI晶元：曾為Xbox Kinect遊戲系統開發了一套動作追蹤處理器；為了在雲服務方面與Google、亞馬遜競爭，微軟專門定製了一套現場可編程門陣列（FPGA）。此外，微軟還從英特爾的子公司Altera處購置可編程晶元，寫入定製化的軟體來適應需求。

去年，微軟曾在一次大會上使用數千個AI晶元，把所有英文維基百科翻譯成西班牙語，大概有500萬篇文章，而翻譯時間不到0.1秒。接下來，微軟希望能讓使用微軟雲的客戶通過AI晶元來完成任務，比如從海量數據中識別圖像，或者通過機器學習演算法來預測消費者的購買模型。

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