论文英伟达收割AI是关于英伟达方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关英伟达论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
人工智能蹿红,让曾经的“游戏显卡”公司英伟达两年间市值超越了IBM和麦当劳.
现在,这个当红AI芯片一哥的前景有了变数.
云计算从业者李杰在2017年圣诞节第二天收到了英伟达显卡的一则消息,称英伟达规定,游戏显卡只能打游戏,不能放在数据中心跑深度学习.李杰难得爆了个粗口.“真是霸王条款啊！我买了把刷子,你难道还要管我是刷鞋还是刷马桶?”
这则消息迅速在国内人工智能圈炸了.“影响不小,因为不少人用英伟达游戏显卡跑深度学习.”李杰对《财经天下》周刊说.以后要做深度学习,只能买英伟达的Tesla产品了,最高是普通显卡的10多倍.
李杰身边搞AI创业的人几乎全在使用英伟达的GPU和平台.有人对《财经天下》周刊算过一笔帐,“一个小型AI创业团队在英伟达芯片上花费几十万元是很正常的.”
这跟美国硅谷类似.“我们投资了一大串各个领域做深度学习的创业公司,每一个都跑在英伟达的平台上.”硅谷明星投资人Andreessen Horowitz说,“这就像上世纪90年代,人们都基于Windows创业,或者在上个十年人们都在iPhone上创业一样.”
为什么人们都用显卡（GPU）做深度学习?因为深度学习对计算速度的要求是“暴力”的,英伟达GPU芯片可以让大量处理器并行做运算,这下它的速度比CPU快十倍甚至几十倍,因而成为绝大部分人工智能研究者和开发者的必备“”.有人戏称英伟达创始人黄仁勋为“核武狂魔”.
受益于这波深度学习热潮,英伟达股价从2015年7月的20美元一路飆升到如今的200美元上下,市值已超过IBM和麦当劳,这大大出乎人们的意料.
有业者对《财经天下》周刊预计,英伟达数据中心业务2018财年（你没看错,英伟达财年比一般公司提早一年）的销售额会达到20亿美元,增长率在100%以上.更让人眼馋的是它的毛利率高达60%.
不过,在高增长高股价下,英伟达这次的显卡禁令也好像在告诉大家,它的业绩增长遇到了难题.
所有人都虎视眈眈
英伟达的疯狂涨势,推醒了巨头和创业者,AI芯片成了大家争相抢夺的蛋糕.这种争抢甚至让它的客户变成对手.
谷歌是英伟达GPU目前的最大客户,据说占到英伟达1/3的市场.但现在,谷歌成为英伟达最大的潜在对手.
谷歌2016年对外开源了自己的深度学习框架TensorFlow.这个框架跑在芯片之上,就像一套积木,各个组件就是一个个模型或算法的一部分,用户可以使用这些积木去搭自己的深度学习系统,这降低了深度学习的门槛.
TensorFlow开源后大受欢迎,已占据人工智能框架的半壁江山.关键是谷歌还为TensorFlow设计了专用芯片TPU.2017年春天,谷歌发布TPU论文称,“TPU处理速度比当前GPU和CPU要快15到30倍.”
这下,英伟达急了.黄仁勋在博客上回应谷歌的对比数据,称英伟达GPU相关芯片速度是TPU的2倍.但这似乎已经不重要了.
“用户要跑AI应用,是跑在芯片上,还是跑在人工智能框架上?从谷歌的观点来看,底层跑的是英伟达、英特尔还是TPU都没关系,重要的是用户跑在它的TensorFlow上.”一位资深业者对《财经天下》周刊分析,“谷歌说,你不用关心我下面用的是什么芯片,谷歌就这样把英伟达屏蔽掉了.这对英伟达来说是比较可怕的.”
虽然谷歌TPU芯片仅供自己使用,部署在谷歌云环境下,“但也不排除谷歌有一天把TensorFlow和TPU打包,卖给亚马逊、阿里或者微软.对于使用者来说,他们其实不关注深度学习跑在什么上面.”这位资深业者进一步说.
除了谷歌,芯片行业老大英特尔也醒悟了,在2015年结束了对AI市场的观望.一位英特尔相关负责人对《财经天下》周刊透露,正是由于人工智能技术在过去40年中起起伏伏,始终没有突破性进展,英特尔才疏忽大意了.确实,2012年,当深度学习技术悄然兴起时,英特尔还在与高通扳手腕——争夺移动芯片市场.
在发现AI市场蹿红后,如梦方醒的英特尔启动了全方位的AI战略.首先是设法让自己的X86与英伟达跑得一样快.这样,英伟达不就没戏了吗?然后是并购专用芯片,这些芯片完全为深度学习而生,像神经网络处理器Nervana、计算机视觉Movidius、自动驾驶技术方案Mobileye等.接下来,就是做生态,这是英特尔最擅长的事.
“我们在战略上的广度和深度都超过我们的对手.”英特尔人工智能产品事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed对《财经天下》周刊强调说.
为了狙击英伟达,英特尔甚至还联合它的老冤家AMD,因为AMD也生产GPU芯片.这是20世纪80年代以来英特尔与AMD的首次合作,AMD的GPU将装入英特尔的系统芯片中,在2018年第一季度交付给客户.
“实际上,英伟达是在英特尔X86生态沃土里,长出的一颗奇葩,这完全超乎英特尔的想象.”资深业者说.在过去20年中,整个IT基础设施生态完全由英特尔架构起来,它建立了成员的分工合作,离开英特尔,英伟达的GPU也玩不转.英伟达得承认,英特尔是它现实中最大的对手.
新竞争者还在源源不断入场.深度学习分两大场景,先是训练深度学习模型,后是部署到实际生产环境中,这叫AI的推理和识别（AI inference）.过去两年,英伟达在训练市场占据了绝对份额,但随着AI部署到实际生产环境中,另一件让英伟达害怕的事情正在发生.在实际生产中,比拼的不仅是速度,还有性价比、性能功耗比和低延迟.
2014年,微软在自己的云端加入了一张FPGA卡进行计算,在相同算力情况下,成本降低了一倍.FPGA是现场可编程门阵列芯片,此前多用于通信基站等产品.此后,亚马逊AWS也把FPGA应用到了自己的数据中心上.2016年,AWS首席布道者Jeff Barr在一个开发者预告中公布了AWS实例,称在基因组排序、地震分析、金融风险分析等应用,采用FPGA解决方案能带来30倍的速度提升.
总结:这是一篇与英伟达论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
参考文献：
1、 奥迪联手英伟达打造全自动驾驶汽车 大众汽车旗下豪华汽车子公司奥迪公司正联手英伟达开发全自动驾驶汽车，从而加入到汽车制造商和科技公司的竞争中。奥迪周三表示，该公司已经与英伟达建立。
2、 看懂英特尔AI布局 英特尔用一场开发者大会，宣示芯片巨人AI时代的进取之心。当地时间5月23日，英特尔在美国旧金山召开首届AI开发者大会。英特尔副总裁、人工智能。
3、 医疗AI新风口 在人工智能场景下，图像识别、深度学习等前沿技术的应用，有助解决就医效率和医疗资源分布不均难题。医疗和人工智能（AI）的结合，或将成为撬动互联网。
4、 AI医疗如何做好一只被风吹上天猪 历史没有只吹不停的风，反复表演着居高摔重的戏码，AI+医疗也概莫能外。这是一场持久战，活下来比什么都重要人工智能在医疗领域被资本的风吹上九尺云。
5、 英格瓦·坎普拉德 源自瑞典的宜家家居，在中国可算是家喻户晓。这种知名度既是源于那些时尚简洁的家具，也经常是因为现身宜家的我们。我们中某些贪睡客曾经颇喜欢在它精致的。
6、 潘建伟入选自然年度科学人物 12月18日，英国《自然》杂誌公佈其评选的2017年全球十大科学人物，中国“墨子号”量子科学实验卫星首席科学家潘建伟入选。该杂誌说，潘建伟帮助中。