旷视科技:“黄定律”决定GPU远景

  下流厂商喊得再欢,落地到千人千面的行业场景中也要由处理计划商来帮助,不管是GPU、FPGA照样TPU,终究照样要听听客户的应用感触感染。为此,我们采访了人工智能产品和行业处理计划供给商旷视科技。旷视科技应用自立研发的深度进修算法引擎Brain++,效劳于金融平安、城市安防、手机AR、贸易物联、工业机械人等五大年夜中间行业。

  在旷视科技看来,GPU、FPGA、TPU在通用性和能效比之间的弃取分歧。个中,GPU最成熟,但也最耗资本,经常使用于练习神经收集和效劳端;FPGA最灵敏,能支撑应用中出现的特别操作,但要思考灵敏度和效力之间的trade-off;TPU相对最不灵敏,但假设场景适宜则能发扬出十分功用。

  假设拿汽车类比,GPU是大年夜巴车,适宜多人同目标;FPGA是小轿车,能就任何中央,但得自己会开;而TPU是火车,只能在比公路少的多的铁轨上开,但开的飞快。人工智能还在快速开展,还处于在各个行业落地的过程当中。这个阶段对GPU,FPGA和TPU都有需求。

  今朝,旷视科技选择的是T型技妙策划,即在保持必然广度的同时,深耕某些应用处景,因此在算法实践落地的过程当中,天然则然地发生了从GPU/CPU到FPGA的需求。GPU主要用于练习,而FPGA能在端上能供给比GPU更好的功用功耗比。CPU则是无处不在的“默许"选择。未来,不清除采取TPU的计划来进一步提高端上的才华。

  从行业来看,以后IoT范围对AI芯片的需求最为急切,启事是IoT范围请求在有限的功耗下完成响应的AI义务,最需求功用功耗比高的AI芯片。至于未来要借助AI赋能各个行业,旷视科技认为,最后阶段能够都邑先用GPU的AI计划,因为和泉源(即神经收集练习阶段)连接最好。其余关于中间化的应用,只需GPU按现在的“黄定律”的速度迭代行进,基于GPU在大年夜批量处理数据的场景下依然经常是地下可得的最好计划。

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  下流厂商喊得再欢,落地到千人千面的行业场景中也要由处理计划商来帮助,不管是GPU、FPGA照样TPU,终究照样要听听客户的应用感触感染。为此,我们采访了人工智能产品和行业处理计划供给商旷视科技。旷视科技应用自立研发的深度进修算法引擎Brain++,效劳于金融平安、城市安防...