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德甲竞猜官网-Nvidia的下一代GPU Volta。综合考虑到,我指出Google未来在AI硬件市场将遭遇不利挑战,主要原因有二:Cloud TPU的局限性首先,Cloud TPU将用户瞄准在了TensorFlow框架以及Google Cloud云服务中。伯恩斯坦研究公司高级分析师史蒂西·拉斯贡(Stacy Rasgon)说:“如果你用于的是TensorFlow框架,那么Cloud TPU有趣。

但如果你想用于TensorFlow框架呢?Nvidia的优势在于你会被它的服务锁,这一点很最重要。”Nvidia的GPU在Google、亚马逊、微软公司和IBM等主流云服务厂商的云端都是能用的。

开发者们可以根据自己的爱好自由选择,并随时替换云服务厂商。此外,Nvidia还对其硬件展开了优化,需要运营Caffe、Torch和PaddlePaddle等多种深度自学框架。AI市场目前还很年长,谁也不告诉哪种框架不会最后落败。

因此,将自己束缚在Google的TensorFlow框架中,对任何一家公司来说都是冒险。AI创业公司Clarifai的创始人兼任CEO Matt Zeiler回应:“很显著,Cloud TPU是Google更有你用于Google Cloud,并将你瞄准其中的一种策略。”虽然学术圈可以免费用于Cloud TPU,但不能用于TensorFlow框架这一容许,使其魅力大打折扣。加州大学伯克利分校副教授Alexei Efros在一封电子邮件中说:“对我们而言,用于Cloud TPU的仅次于阻力就在于它不能运营TensorFlow。

因为我的实验室中中用了很多有所不同的软件包,PyTorch或许最热门。Nvidia Titan X目前仍是我们的主力平台,至于未来,我们拭目以待吧”。即便对于那些早已全面使用TensorFlow的创业公司,阻力仍然不存在,那就是如何取得Cloud TPU。AI创业公司Bonsai的牵头创始人兼任CEO Mark Hammond回应:“我们的项目创建在TensorFlow框架之上,因此Cloud TPU认同是我们正在探寻的。

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任何使AI基础架构更佳、更加慢、更加低廉的事物,都是Bonsai和Bonsai的客户深信其出的。”Google不出售芯片Google的另众多软肋在于,它会像Nvidia那样必要向客户出售芯片。

Zeiler回应,很多深度自学创业公司都讨厌用自己的硬件训练,因为在云端存储大量训练数据的成本有可能十分高昂。比如Clarifai就自由选择出售Nvidia 的GeForce游戏显示卡,在自己坐落于新泽西州的数据中心训练神经网络。Zeiler说:“我们之所以用于自己的硬件和GPU训练,就是因为它成本更加较低,特别是在是考虑到我们享有可观的实验量和数据集。

”Nvidia的确实竞争更加有可能来自芯片公司。目前,数十个AI芯片创业公司于是以冉冉升起,英特尔甚至为了并购顶级芯片创业公司Nervana,斥资多达4亿美元。

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Zeiler回应,随着时间推移,TPU可能会影响到GPU市场,但影响力某种程度源于Google,却是其他芯片制造商会腊坐着。AI芯片创业公司Cerebras Systems的牵头创始人兼任CEO Andrew Feldman指出,Nvidia仅次于的问题在于,GPU是为分解图形而非处置AI算法所设计的。Feldman说:“我不指出GPU很合适机器学习,它只是比英特尔的CPU更佳而已。

不过GPU在过去25年间针对有所不同问题展开了优化。”Nvidia也意识到了这一点。因此它在近期的图形芯片架构中重新加入了专门的Tensor Cores计算出来核心。

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Tensor Cores针对有利于深度自学操作者的数学运算展开了优化。有了Tensor Cores之后,Nvidia的GPU更加像专业的AI处理器了,而某种程度是用作分解图形的工具。Nvidia加快计算出来副总裁Ian Buck说:“你将看见我们在GPU中减少更好的AI功能以及专业化功能。”对于AI领域日益白热化的竞争,Nvidia回应,现在市场快速增长太快了,每家企业都有不存在的价值。

Buck说:“我指出这是一个爆炸式快速增长的市场,每个人都有发展的空间。”viaforbes版权文章,予以许可禁令刊登。

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