- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Как искусственный интеллект меняет рынок чипов

Как искусственный интеллект меняет рынок чипов - 1

Менее, чем за 12 часов, три разных человека предложили мне деньги за то, чтобы я час разговаривал с незнакомым человеком по телефону.

Все они сказали, что им понравилась моя статья про то, как Google создаёт новый компьютерный чип для ИИ [1], и все они упрашивали меня обсудить эту тему с их клиентом. Каждый описал своего клиента как менеджера большого хедж-фонда, но не назвал его имени.

Запросы пришли от так называемых экспертных сетей – исследовательских фирм, связывающих инвесторов с людьми, которые могут помочь первым понять определённые рынки и обеспечить конкурентное преимущество (иногда, судя по всему, через инсайдерскую информацию [2]). Эти экспертные сети желали, чтобы я объяснил, как ИИ-процессор от Google повлияет на рынок чипов. Но сначала они потребовали подписать для них соглашение о неразглашении. Я отказался.

Эти сделанные по собственной инициативе, конкретные и напористые запросы – случившиеся три недели назад – подчёркивают радикальные изменения, которых следует ожидать на весьма доходном рынке компьютерных чипов, изменения, вдохновлённые развитием ИИ. Управляющие тех хедж-фондов увидели эти изменения, но не знают, как конкретно они сыграют.

Естественно, никто не знает, как конкретно они сыграют.

Сегодня интернет-гиганты типа Google, Facebook, Microsoft, Amazon и Baidu изучают широкий спектр технологий, могущих привести к прорывам в ИИ, и их решения изменят доходы таких фирм, как Intel и nVidia. Но сейчас даже специалисты по информатике этих онлайн-гигантов не знают, что ждёт нас в будущем.

Берём глубже

Компании управляют своими онлайн-сервисами из дата-центров, содержащих тысячи серверов, каждый из которых оборудован центральным процессором, CPU. Но постепенно осваивая одну из форм ИИ под названием глубокие нейросети [3], эти компании дополняют CPU другими процессорами. Нейросети обучаются задачам при помощи анализа больших объёмов данных, от лиц и объектов на фотографиях [4] до перевода между языками [5], и им нужна не только процессорная мощность.

Поэтому Google создал Tensor Processing Unit [1], или TPU. Microsoft используют процессор под названием «программируемая пользователем вентильная матрица» (Field-Programmable Gate Array [6], FPGA). Множество компаний используют компьютеры, оборудованные графическими процессорами [7], GPU. Все они ищут новое поколение чипов, способное ускорить работу ИИ в смартфонах и других устройствах.

Из-за большого размаха деятельности этих компаний, имеют значение все решения, принимаемые ими. Они покупают и используют больше компьютерного оборудования, чем все остальные на планете, и этот разрыв будет только увеличиваться благодаря увеличению важности облачных вычислений. Если Google сделает выбор в пользу какого-то процессора, это может изменить основы индустрии чипов.

TPU – угроза таким компаниям, как Intel и nVidia, поскольку Google делает его сам. Но GPU играют большую роль в Google и подобных компаниях, а nVidia – главный производитель этих чипов. Тем временем Intel входит в индустрию, приобретая компанию Altera, продающую FPGAs в Microsoft. Это была крупнейшая покупка Intel за всё время ($16,7 млрд), и это подчёркивает, как сильно меняется рынок чипов.

Сначала, тренировка, затем, выполнение

Разобраться во всём этом тяжело – например, из-за того, что нейросети работают в два этапа. Первый – тренировка, в котором компания вроде Google обучает нейросеть выполнению задачи, например, распознаванию лиц на фото или перевода с одного языка на другой. Второй – выполнение, во время которого обычные люди, вроде нас с вами, используют нейросеть – мы размещаем фото встречи выпускников в Facebook, а он автоматически отмечает людей на нём. Два этих этапа сильно различаются, и каждый из них требует разных подходов, в т.ч. и процессорных.

Сегодня для тренировки лучше всего подходят GPU. Их разрабатывали для рендера картинок в играх и других графических приложений, но в последние годы Google обнаружили, что эти чипы могут эффективно, с точки зрения энергии, обрабатывать огромные массивы данных, что требуется для тренировки нейросетей. Это значит, что можно натренировать больше нейросетей, используя меньше оборудования. Исследователь ИИ из Microsoft Сюэдон Хуан [XD Huang] называет GPU «настоящим оружием». Недавно его команда закончила создание системы, распознающей человеческую речь, на которую у них ушёл год. Без GPU, по его словам, на это ушло бы пять лет. После публикации работы по этой системе он открыл шампанское дома у Дженьсунь Хуана [Jen-Hsun Huang], директора nVidia.

К смартфонам

В то же время другие компании создают чипы для работы нейросетей на смартфонах и других устройствах. Над таким чипом работает IBM, хотя у многих есть сомнения в его эффективности. Intel решила приобрести компанию Movidius, уже поставляющую чипы для мобильных устройств.

Intel понимает, что рынок меняется. Четыре года назад компания рассказывала, что продаёт больше серверных процессоров в Google, чем всем остальным компаниям, за исключением четырёх. Из этого видно, как Google и другие подобные компании могут влиять на рынок чипов. Сейчас Intel делает ставки уже во всех областях. Кроме приобретения Altera и Movidius, она также решила купить компанию Nervana, производящую ИИ-чипы.

Это имеет смысл, поскольку развитие рынка только начинается. «Мы находимся у подножия новой большой волны роста,- сказал мне вице-президент Intel Джейсон Ваксман,- и она подпитывается ИИ». Вопрос лишь в том, куда эта волна занесёт нас.

Автор: SLY_G

Источник [8]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/zhelezo/207268

Ссылки в тексте:

[1] моя статья про то, как Google создаёт новый компьютерный чип для ИИ: https://www.wired.com/2016/05/googles-making-chips-now-time-intel-freak/

[2] через инсайдерскую информацию: http://dealbook.nytimes.com/2012/11/26/knowledge-is-money-but-the-peril-is-obvious/?_r=0

[3] глубокие нейросети: https://www.wired.com/2015/04/jeff-dean/

[4] лиц и объектов на фотографиях: https://www.wired.com/2015/10/facebook-artificial-intelligence-describes-photo-captions-for-blind-people/

[5] перевода между языками: https://www.wired.com/2016/09/google-claims-ai-breakthrough-machine-translation/

[6] Field-Programmable Gate Array: https://www.wired.com/2016/09/microsoft-bets-future-chip-reprogram-fly/

[7] графическими процессорами: https://www.wired.com/2015/12/facebook-open-source-ai-big-sur/

[8] Источник: https://geektimes.ru/post/282314/