今年1月,新创数据平台CrunchBase所推出的2018年AI市场报告指出,亚马逊、Google与微软等网络公司已经主宰了企业AI这个市场,三巨头分别推出的人工智能即服务(AI as a Service),已经让机器学习的新创难以独立生存。企业AI需要数据中心级的大规模投资,提升每单位电力所能换来的计算量,用更小的空间就能带来更多的计算,这是云端服务商所追求的市场,也给了Google等科技巨头除了GPU与CPU之外,开发专为数据中心进行深度学习加速芯片的好理由。
在Google以TPU这类特殊应用逻辑芯片(ASIC)提高人工智能应用训练能力的同时,云服务业者也期望将推论应用门坎降低,让推论能力渗透到更多终端应用,如此也可以回过头来进一步拉高训练需求。这也是为什么除了云端服务巨头们如Facebook、苹果,甚至中国的百度、阿里巴巴都纷纷宣布要发展自己的AI芯片,连鸿海董事长郭台铭都喊出:「半导体我们自己一定会做。」
无论是训练或推论,深度学习所推起的人工智能应用需求,无疑推动了许多公司评估各种芯片解决方案的可能性。「这将是百家争鸣的盛会,是计算器架构与封装技术的复兴,我们将在接下来1年看到比过去10年更多、更有趣的计算器。」计算架构权威、加州大学柏克莱校区的荣誉教授戴维·帕特森(David Patterson)非常乐观看待近来兴起的运算芯片热潮。陈良基也非常期待,台湾若能开发应用在各类智能终端装置上的关键技术与组件芯片,将可以使具有半导体制造、设计,并能够整合终端装置制造供应链的我们,再次居于世界领先地位。
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