2017年是人工元年，人工智能技術(shù)開始走入我們的生活，對于AI粉絲和AI采用者來說，2017是令人振奮的一年。當(dāng)我們進(jìn)入2018年的時(shí)候，有一點(diǎn)是肯定的：我們剛剛開始這個(gè)旅程，今后一年AI會有很大的成功和巨大的失敗，2018年全球AI芯片領(lǐng)域會有哪些變化？福布斯深度學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算領(lǐng)域分析師Karl Freund做了如下預(yù)測。

首先看看2017年AI領(lǐng)域的十大事件：

1、NVIDIA在數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)三位數(shù)增長，達(dá)到約15億美元的收入運(yùn)行率。

2、NVIDIA?（英偉達(dá)?）使用NVIDIA?（英偉達(dá)?）V100 GPU和用于機(jī)器學(xué)習(xí)的云服務(wù)令市場大吃一驚，TensorCores-6X能夠以每秒125萬億次的運(yùn)算速度超越一年前的PASCAL前身。

3、NVIDIA也宣布推出自己的Deep Learning ASIC，將其納入該公司下一代DrivePX汽車平臺。如承諾的那樣，公司在第三季度發(fā)布了規(guī)格為開源技術(shù)。

4、AMD推出了其AI GPU和軟件Vega Frontier Edition。該公司宣布了幾項(xiàng)大規(guī)模部署，包括百度的GPU和微軟的的Azure EPYC CPU。

5、谷歌宣布自己的AI芯片用于人工智能深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，Cloud TensorFlow處理單元，每個(gè)芯片提供45個(gè)TeraOps，以及一個(gè)用于其數(shù)據(jù)中心和云服務(wù)的4芯180 TeraOps卡。這一消息引發(fā)了人們對ASIC可能對NVIDIA?（英偉達(dá)?）的統(tǒng)治地位帶來威脅的猜測。

6、微軟公司在內(nèi)部使用Intel INTCAltera FPGA進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和其他應(yīng)用程序方面取得了令人印象深刻的成果。這提高了賽靈思在數(shù)據(jù)中心的預(yù)期。

7、Amazon.comAWS宣布了AWS Marketplace Solutions針對其賽靈思應(yīng)用加速（用于視頻，基因組學(xué)，分析和機(jī)器學(xué)習(xí)）的F1實(shí)例。百度、華為等公司也采用了賽靈思的FPGA用于深度學(xué)習(xí)。

8、英特爾錯(cuò)失2016年4億美元收購的Nervana Engine產(chǎn)品發(fā)布最佳時(shí)間窗，Nervana的業(yè)務(wù)著眼于基于云的深度學(xué)習(xí)服務(wù)，其主要深度學(xué)習(xí)框架Neon在主流的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)例如AlexNet、VGG、GoogLeNet上均性能優(yōu)異；具備強(qiáng)大的易用性及可擴(kuò)展性，支持CNN、RNN、LSTM、GRU、BatchNorm等模型。Neon在卷積計(jì)算時(shí)采用了Winograd算法，在數(shù)據(jù)載入層面也做了很多優(yōu)化。Nervana表示，Neon的計(jì)算速率是Caffe的兩倍。

9、Intel I取消了Knights Hill Xeon Phi芯片，這要么是因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)至強(qiáng)處理器非常好，要么是因?yàn)楣居?jì)劃將其人工智能轉(zhuǎn)移到Nervana。在我看來，毫無疑問，開發(fā)費(fèi)用的顯著節(jié)省是最終決定因素。

10、最后，有關(guān)AI的ASIC芯片數(shù)量急劇增長，其中包括六家中國初創(chuàng)公司，六家美國風(fēng)險(xiǎn)投資公司以及其他幾家大公司包括高通、華為和東芝。

2018年AI芯片十大預(yù)測

作者用現(xiàn)高，中，低概率來說明預(yù)測。

1、谷歌將公布其TPU在谷歌GOOGL計(jì)算云中的可用性，以及新的API和工具服務(wù)，以更好地與微軟的和亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù)競爭。 （高概率）

2、英特爾終于會推出Nervana引擎，可能在第二季度或者第三季度。在KNH取消之后，公司就不能再等待了，然而，我懷疑英特爾會利用芯片的裸片結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗胍N售盡可能多的至強(qiáng)芯片 。 （高概率）

3、NVIDIA將預(yù)先發(fā)布跟隨Volta的芯片。既然沃爾是如此的新穎，并且仍然保持領(lǐng)先的地位，那么會在十一月SC'18會議上不是在三月份的GTC會議上公布。 （中概率）

4、Xilinx將贏得至少一個(gè)AI推理的高端客戶，盡管我不認(rèn)為這將是微軟。 （高概率）

5、雖然2017年是人工智能在數(shù)據(jù)中心昂首闊步的一年，但2018年人工智能在物聯(lián)網(wǎng)和其他邊緣應(yīng)用將處于領(lǐng)先地位，這對于NVIDIA 來說至關(guān)重要，因?yàn)樗枰谶吘壉３诸I(lǐng)先的地位。 （中概率）

6、雖然戴爾，HPE和聯(lián)想都提出了新的基礎(chǔ)設(shè)施來支持人工智能，但在企業(yè)中采用人工智能將持續(xù)滯后，直到2019年或更晚。 （高概率）

7、有人會購買至少一個(gè)ASIC初創(chuàng)公司，如Wave Computing，Cerebras或Groq。收購價(jià)格更高的可能是戴爾或惠普，因?yàn)橄到y(tǒng)業(yè)務(wù)模式更為深入。（中概率）

8、NVIDIA將為機(jī)器學(xué)習(xí)帶來全面的ASIC產(chǎn)品（不僅僅是開源的DLA邏輯）。 2018年，不過我認(rèn)為這個(gè)概率很低，因?yàn)槲也徽J(rèn)為NVIDIA將會在2019年之前受到像谷歌這樣的ASIC TPU的威脅。（低概率）

9、2018年底，至少有一家大型中國云供應(yīng)商（百度，騰訊或阿里巴巴）將收購眾多中國ASIC初創(chuàng)廠商之一。（中概率）

10、雖然AMD的EPYC CPU在數(shù)據(jù)中心獲得巨大的推動力，但公司難以在AIGPU中建立有意義的（兩位數(shù)增長）市場份額。該公司的高端Vega GPU仍然比NVIDIA的Volta落后一代，建立一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)需要時(shí)間。 AMD會非常專注于2018年將APU推向市場。（高概率）