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2.3D感測從消費(fèi)電子擴(kuò)散至行業(yè)應(yīng)用
3.三星芯片和智能手機(jī)業(yè)務(wù)強(qiáng)勁 獎(jiǎng)勵(lì)員工半年薪水
4.對話英偉達(dá)首席科學(xué)家:解碼AI芯片戰(zhàn)局
5.夏普傳以100億日圓收購東芝PC事業(yè)
集微網(wǎng)推出集成電路微信公共號:“天天IC”,重大新聞即時(shí)發(fā)布,天天IC、天天集微網(wǎng),積微成著!掃描文末二維碼添加關(guān)注。
1.夏普傳以100億日圓收購東芝PC事業(yè)
集微網(wǎng)消息,去年底就曾傳出東芝(Toshiba)就業(yè)績持續(xù)低迷的個(gè)人電腦和電視等業(yè)務(wù)表示,未來這兩項(xiàng)產(chǎn)品把規(guī)劃退出市場納入營運(yùn)重整的范圍,徹底調(diào)查與評估各項(xiàng)業(yè)務(wù)獲利性。
據(jù)日經(jīng)新聞1月30日報(bào)導(dǎo),夏普(Sharp)已和東芝(Toshiba)展開協(xié)商,有意收購東芝的PC事業(yè)、收購額預(yù)估為100億日圓左右。據(jù)報(bào)導(dǎo),夏普曾以“Mebius”品牌販?zhǔn)酃P電等PC產(chǎn)品,不過因不賺錢,故于2010年退出該市場,而夏普計(jì)劃借此重返PC市場,且評估收購東芝PC事業(yè)是迅速開拓市場的良策。
鴻海幫美國HP、Dell代工生產(chǎn)PC產(chǎn)品,擁有能有效率生產(chǎn)PC的技術(shù)以及零件采購網(wǎng)絡(luò);另一方面,使用于PC、智能手機(jī)等用途的中小尺寸液晶面板是夏普的強(qiáng)項(xiàng),因此若夏普重返PC市場、就能擁有液晶面板的新出???。就整體策略來看,夏普收購東芝PC事業(yè)之后、是很有可能讓其重返成長軌道。
不過東芝并未關(guān)閉夏普以外的協(xié)商大門,因此若夏普、東芝無法就條件面談妥的話、雙方的協(xié)商也有可能破局。東芝之前也曾和華碩就出售PC事業(yè)一事進(jìn)行協(xié)商、不過協(xié)商未果。
目前,東芝PC事業(yè)年銷售量約180萬臺、全球市占率僅在1%左右。
2.對話英偉達(dá)首席科學(xué)家:解碼AI芯片戰(zhàn)局
英偉達(dá)又漲了。
從2017年1月底以來,英偉達(dá)的股價(jià)又從108美元一路飆升至240多美元,翻了一倍有多。而英偉達(dá)股價(jià)一飛沖天的背后,正是人工智能技術(shù)不斷興盛崛起、發(fā)展壯大的縮影。
英偉達(dá)成功的原因有很多,及時(shí)布局CUDA、積極推進(jìn)人工智能、不斷完善打造軟硬件生態(tài)等,這些一個(gè)個(gè)具體業(yè)務(wù)的背后,核心是對世界科技進(jìn)展的戰(zhàn)略性前瞻與決策;只有及時(shí)預(yù)判到了下一個(gè)技術(shù)熱點(diǎn),才能在所有人反應(yīng)過來之前積極搶占先機(jī),乃至最終引領(lǐng)行業(yè)。
這一切的背后,英偉達(dá)CEO黃仁勛自然是一個(gè)重要決策者;而除了他之外,另一個(gè)角色也扮演著至關(guān)重要的位置——英偉達(dá)首席科學(xué)家兼NVIDIA Research高級副總裁,Bill Dally博士。
(英偉達(dá)首席科學(xué)家兼NVIDIA Research高級副總裁,Bill Dally博士)
在EmTech China大會(huì)結(jié)束后,智東西與Bill Dally博士進(jìn)行了一場一對一的深度專訪,不僅詳細(xì)解讀了英偉達(dá)在云與端方面的戰(zhàn)略布局,還聊到了目前火熱的AI芯片話題——Dally博士認(rèn)為,目前云端AI芯片巨頭地位難以撼動(dòng),終端側(cè)的AI芯片是各類初創(chuàng)公司的機(jī)會(huì)所在。此外,他還提到了英偉達(dá)的幾個(gè)重點(diǎn)關(guān)注AI項(xiàng)目、以及中美兩國科技力量的相似與差異性等。
除了擔(dān)任英偉達(dá)首席科學(xué)家、負(fù)責(zé)把控公司整體技術(shù)戰(zhàn)略發(fā)展外,Dally博士同時(shí)還是美國國家工程院院士、美國藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院院士、IEEE和ACM的會(huì)員;在2009年就任英偉達(dá)之前,他還曾擔(dān)任過MIT、斯坦福大學(xué)的教授。
在這眾多光環(huán)縈繞之下,是一個(gè)睿智、幽默、思維極其敏捷、并且語速飛快的科學(xué)家——語速飛快是什么概念呢?當(dāng)天速記的小姐姐拜托我千萬要讓Dally博士慢點(diǎn)說,因?yàn)閷?shí)在記不住……
云端芯片格局難以撼動(dòng),端智能AI芯片成機(jī)會(huì)所在
最近半年以來,人工智能的發(fā)展重心逐漸從云端向終端轉(zhuǎn)移,相伴而生的是人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的全面崛起。智東西已歷經(jīng)數(shù)月對人工智能芯片全產(chǎn)業(yè)鏈上下近百間核心企業(yè)進(jìn)行報(bào)道,范圍不僅涵蓋英偉達(dá)、谷歌、英特爾等科技巨頭,還有眾多如寒武紀(jì)、地平線、深鑒科技、Graphcore等國內(nèi)外AI芯片初創(chuàng)。
按照應(yīng)用場景,AI芯片可以簡單地分為用于云端服務(wù)器機(jī)房等地的云AI芯片,以及用于端智能設(shè)備、IoT設(shè)備的端AI芯片。
Dally博士認(rèn)為,現(xiàn)在云端AI芯片發(fā)展遇到的最大挑戰(zhàn)在于,在提供高性能計(jì)算的同時(shí),讓芯片保持處理新興AI模型和算法的靈活性,這些任務(wù)需要一個(gè)通用的可編程平臺和專門的指令來完成。
而在端側(cè)AI芯片發(fā)展的過程中,這種計(jì)算的靈活性并不那么重要,但終端側(cè)所帶來的效率、功耗等制約因素是更大的挑戰(zhàn)。
在云方面,英偉達(dá)以Volta系列為首的GPU產(chǎn)品專為云服務(wù)機(jī)房打造,并且推出了cuDNN,TensorRT等軟件服務(wù)完善AI生態(tài);目前英偉達(dá)的GPU支持如TensorFlow、Caffe等所有主流的深度學(xué)習(xí)框架。
在端方面,英偉達(dá)則推出了16nm的AI芯片XAVIER、自動(dòng)駕駛平臺DRIVE PX,并且開源了DLA深度學(xué)習(xí)加速器項(xiàng)目,廠商可以免費(fèi)下載這個(gè)專為IoT設(shè)備設(shè)計(jì)的AI架構(gòu),自己打造低功耗的AI芯片。
Dally博士說,人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用就是落地到各種終端設(shè)備上,比如汽車、電器、機(jī)器人、甚至是燈泡上,讓它們變得智能起來。端智能的大勢所趨自然毋庸置疑,但云智能也不會(huì)被取代,未來AI的發(fā)展趨勢將會(huì)是云+端共生的系統(tǒng)。
而當(dāng)談?wù)摰饺缟铊b科技、Graphcore等這些國內(nèi)外新興AI芯片初創(chuàng)企業(yè)是否會(huì)與英偉達(dá)形成競爭關(guān)系時(shí),Dally博士坦然表示,“是的,他們是競爭對手,但是競爭是健康的,英偉達(dá)正在努力保持其領(lǐng)先地位?!?/p>
不過他同時(shí)也提到,目前用于云端數(shù)據(jù)中心的芯片市場已經(jīng)較為成熟,各類巨頭紛紛有著扎實(shí)的積累,較難撼動(dòng)格局。AI芯片初創(chuàng)公司(及AI初創(chuàng)公司)更適宜將重心放在終端應(yīng)用上,尤其是未來的IoT設(shè)備,不僅種類繁多而且數(shù)量巨大,是初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)會(huì)所在——當(dāng)然,在這些領(lǐng)域里,如何收集到足夠的可用數(shù)據(jù)成了初創(chuàng)企業(yè)所面臨的最大挑戰(zhàn)之一。因?yàn)榇蠊就鶓{借著自身平臺積累下大量數(shù)據(jù),這些是初創(chuàng)公司所不具備的優(yōu)勢。
人工智能對于很多公司、很多行業(yè)都具備顛覆性的力量,大公司如果反應(yīng)不夠及時(shí)、又或是做錯(cuò)了某些決定,則很可能在這一波技術(shù)浪潮中落后、甚至失敗。
三大重點(diǎn)關(guān)注AI項(xiàng)目:自動(dòng)駕駛、新一代芯片、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡化
作為首席科學(xué)家,Dally博士與英偉達(dá)公司中的眾多項(xiàng)目都有不同程度的參與。當(dāng)智東西詢問到最近最關(guān)注的是哪幾個(gè)項(xiàng)目時(shí),Dally博士給出了幾個(gè)答案:
1)自動(dòng)駕駛平臺
2)新一代深度學(xué)習(xí)加速器
3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮與簡化
關(guān)于自動(dòng)駕駛,Dally博士用了一個(gè)巧妙的比喻——“自動(dòng)駕駛其實(shí)就像一場游戲,但與AlphaGO這種一輸一贏的游戲不同,在這個(gè)游戲里你要保證所有車都不能輸,但與此同時(shí)你也要和別人競爭,誰最快到達(dá)終點(diǎn)?!?/p>
與此同時(shí),機(jī)器還要像德?lián)溆螒蛞粯訉W(xué)會(huì)“察言觀色”,準(zhǔn)確地給對面的玩家(司機(jī))分類,這個(gè)人究竟是激進(jìn)的還是保守的?是刻薄的還是友好的?如果我超車的話他是會(huì)退讓還是不讓?等等。
至于新一代深度學(xué)習(xí)加速器項(xiàng)目,則包括了Dally博士及團(tuán)隊(duì)為人工智能算法處理所設(shè)計(jì)的一個(gè)新型架構(gòu),這一項(xiàng)目目前進(jìn)展非常好,但是涉及新一代產(chǎn)品的發(fā)布,不方便透露更多。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮與簡化則是一個(gè)學(xué)術(shù)界與工程界都在研究討論的重要問題。目前的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)普遍較大,無論是在云端還是在終端,都會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)速度,增大功耗。
在演講與采訪中Dally博士都提到了這一領(lǐng)域的兩大研究方向:一個(gè)是降低計(jì)算精度(比如從32比特到8比特),另一個(gè)則是剪枝(Purne)先構(gòu)造好整個(gè)算法網(wǎng)絡(luò),然后再嘗試消除多余的節(jié)點(diǎn),壓縮網(wǎng)絡(luò)大小。
此外,Dally博士還提到,英偉達(dá)的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)前陣子開始了一個(gè)機(jī)器人協(xié)作工作室,在一個(gè)廚房大小的空間里,讓機(jī)器人和人類協(xié)作,目標(biāo)是最后成功地做出一頓飯來。
不過,目前機(jī)器要達(dá)到人類希望的標(biāo)準(zhǔn)還有很長的路要走。很多對人類來說很簡單的動(dòng)作——比如打開抽屜——對于機(jī)器來說有困難,因?yàn)樗麄兺狈ΤWR判斷,當(dāng)面前有個(gè)水瓶時(shí),它們不會(huì)像人類一樣下意識地繞開這個(gè)瓶子。
除了自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、深度學(xué)習(xí)這類業(yè)務(wù)外,對于一些吸引人注意的新興項(xiàng)目,Dally博士也會(huì)帶領(lǐng)著一小隊(duì)英偉達(dá)科學(xué)家組成“特工小組”來研究這個(gè)問題,比如前陣子他們就組了一個(gè)專攻量子計(jì)算的科學(xué)家小分隊(duì),一群科學(xué)家花了六個(gè)月時(shí)間讀論文、解方程、拜訪業(yè)內(nèi)人士,力求全面了解這一領(lǐng)域。
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