Der Aufstieg der AI zwingt Google und Microsoft Chiphersteller
werden
HOTLITTLEPOTATO
Jetzt unsere Zukunft ist klar: Wir sind gepflegt, unterhalten und durch
künstliche Intelligenz monetarisiert werden. Bestehender Industrien wie
Gesundheitswesen und Fertigung wesentlich effizienter geworden; wie die
neue augmented-Reality-Brille und Roboter-Taxis werden möglich.
Aber wie die Tech-Industrie sich mit Gebäude, mutig neue künstlich
intelligent und Gewinn zu steigern, diesseits beschäftigt, trifft es
eine Bremsschwelle: Computer sind nicht mächtig und effizient genug, auf
die spezifische Art der Mathematik benötigt. Während die meiste
Aufmerksamkeit des AI-Booms verständlicherweise auf die neuesten
Heldentaten von Algorithmen schlagen Menschen bei Poker oder Pilotierung
Juggernautsfokussiert ist, gibt es eine weniger offensichtliche Gerangel
los, eine neue Generation von Computer-Chip benötigt, um Kraft
aufzubauen unsere zukünftigen AI.
Ein Datenpunkt, der zeigt, wie groß dieses Bedürfnis ist:
Software-Unternehmen Google und Microsoft werden in die unordentlich
Aufgabe erstellen ihre eigenen Chips verstrickt. Sie sind durch eine
neue Generation von Start-ups hausieren eigenen AI-centric Silizium,
Gefahren – und wahrscheinlich Apple zu. Sowie unser Leben zu verändern,
mit intelligenten Maschinen, konnte der Wettbewerb der etablierten
Chipindustrie aufrütteln.
Microsoft enthüllt seine AI-Chip-Herstellung-Projekt spät am Sonntag. An
einem Computer augmented Vision Konferenz in Hawaii, Harry Shum, der
Microsofts Forschungsanstrengungen führt, zeigte einen neuen Chip für
die HoloLens erstellt Realität Googles. Der Chip, welche Shum
demonstriert Tracking Handbewegungen, enthält ein Modul, das speziell
für die effiziente Ausführung die Tiefe Lernsoftware hinter den letzten
Fortschritte in sprach-und Bild. Microsoft möchte, dass Sie in der Lage,
problemlos erreichen und Interaktion mit der virtuellen Objekte
überlagert, Ihre Vision und sagt, dass nichts auf dem Markt
Machine-Learning-Software effizient genug für das batteriebetriebene
Gerät laufen konnte, die auf dem Kopf sitzt.
Microsofts Projekt kommt im Zuge des Google eigenen Tiefe lernen Chip,
kündigte im Jahr 2016. Die TPU Tensor Processing Unit, wurde geschaffen,
um tiefe Lernen innerhalb des Unternehmens Wolke noch effizienter zu
gestalten. Das Unternehmen fest VERDRAHTET in diesem Jahr, dass es die
Firma von Gebäude 15 neue Rechenzentren gespeichert, da stieg die
Nachfrage für die Spracherkennung. Im Mai kündigte Google es eine
leistungsfähigere Version von seiner TPU gemacht hatte und dass es
Zugriff auf die Chips Vermietung an Kunden für seine
Cloud-computing-Geschäft wäre.
Nachricht, dass Microsoft ein tiefes lernen Prozessor für Hololens
gebaut hat schlägt Redmond nicht brauchen, von vorne, eine eigene
Server-Chip, um im Wettbewerb mit Google Quellen prep anfangen.
Microsoft hat mehrere Jahren seine Wolke bei tiefen lernen effizienter
Verwendung von so genannten Ort programmierbare Gate Arrays, eine Art
von Chip, die umgestaltet werden kann, nachdem es hergestellt ist, um
ein bestimmtes Stück Software oder Algorithmus laufen schneller. Es will
diejenigen Kunden Cloud-nächstes Jahr anbieten. Aber vor kurzem gefragt,
ob Microsoft einen benutzerdefinierte Server-Chip wie Googles, Doug
Burger, die technischen Drahtzieher hinter Microsofts Roll-out von
FPGAs, sagte machen würde, er würde nicht ausschließen. Stücke von der
Planung und Lieferung-Chain-Prozess verwendet für den HoloLens Tiefe
lernen-Chip könnte für einen Server-Chip verwendet werden.
Google und Microsoft Projekte sind der sichtbarste Teil einer neuen
AI-Chip-Industrie sprießen, etablierten Halbleiter-Giganten wie Intel
und Nvidia herauszufordern. Apple hat seit mehreren Jahren die
Prozessoren für seine mobilen Geräte konzipiert und wird allgemein
angenommen, auf die Schaffung eines neuen Chips um zukünftige iPhones
besser auf künstlicher Intelligenzmachen zu arbeiten. Zahlreiche
Start-ups arbeiten an Tiefe lernen Chips von ihren eigenen,
einschließlich Groq, gegründet von Ex-Google-Ingenieure, die an der TPU
gearbeitet. "Unternehmen wie Intel und Nvidia versucht haben, weiter
verkaufen zu halten, was sie bereits verkauft haben," sagt Linley
Gwennap, Gründer der Halbleiter-Industrie-Analysten Linley Group. "Wir
haben gesehen, diese führende Cloud Unternehmen und Startups schneller
bewegen, weil sie, müssen auf ihre eigenen Rechenzentren und den Markt
sehen können."
Grafik-Chip-Hersteller Nvidia hat Umsatz und Gewinne steigen in den
letzten Jahren, weil seine Chips besser geeignet als herkömmliche
Prozessoren zur Ausbildung tiefer Lernsoftware sind. Aber das
Unternehmen meist ausgewählt hat, ändern und erweitern ihre bestehenden
Chipdesigns anstatt Herstellung spezialisierte etwas eng, Tiefe lernen
von Grund auf neu, Gwennap sagt.
Es erwartet Sie die bewährte Chip-Unternehmen zu wehren. Intel, der
weltweit größten Chiphersteller, ein AI-Chip-Startup namens Nervana
letzten Sommer gekauft und arbeitet an einer engagierten tiefen lernen
Chip auf die Technologie des Unternehmens errichtet. Das Unternehmen hat
die aufwendige und teuren Chip Herstellung Betrieb auf dem Planeten.
Aber Vertreter der große und kleine Start-ups auf der Chip-Industrie
sagen, dass sie entscheidende Vorteile. Eine ist, dass sie nicht etwas
zu machen, die in einem bestehenden Ökosystem von Chips und Software,
die ursprünglich für etwas anderes passt.
"Wir haben eine einfachere Aufgabe, weil wir versuchen, eine Sache zu
tun und Dinge aus dem Boden, aufbauen können", sagt Nigel Toon, CEO und
Mitbegründer von Graphcore, ein UK-Startup arbeiten auf einem Chip für
künstliche Intelligenz. Letzte Woche das Unternehmen offengelegt $ 30
Millionen neue Mittel, einschließlich der Mittel von Demis Hassabis, CEO
von Google DeepMind AI-Forschungsabteilung. Über die Finanzierung auch
in Runde: einige Führer von OpenAI, die Forschung Institut von Elon Musk
mitbegründet.
Am anderen Ende der Skala können die große Wolke Unternehmen ihre
Erfahrungen bei Lauf- und Machine Learning Services und Techniken zu
erfinden nutzen. "Eines der Dinge, die wir wirklich davon bei Google
profitiert war wir könnten arbeiten direkt mit den Anwendungsentwicklern
in sagen, Spracherkennung und Street View," sagt Norm Jouppi, der
Ingenieur, der Googles TPU Projekt führt. "Wenn Sie sind auf ein paar
Kunden konzentriert und arbeiten hand in hand mit ihnen es wirklich
verkürzt sich die Bearbeitungszeit etwas zu bauen."
Google und Microsoft baute sich mit der Erfindung von Software, die neue
Dinge mit Chips von anderen entworfen und gebaut hat. Wie mehr ist auf
AI gesetzt, die Silizium-Substrat der Tech-Branche verändert sich – und
so ist, woher es kommt.
https://www.wired.com/story/the-rise-of-ai-is-forcing-google-and-microsoft-to-become-chipmakers/