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集微网消息(文/Jimmy),上世纪八九十年代,微软凭借运行在英特尔处理器上的Windows操作系统的成功,一跃成为行业霸主。现在,微软希望另一个软硬件组合能帮助它重获成功,并在通过云提供尖端人工智能的竞争中赶上亚马逊和谷歌。
据arsTECHNICA报道,微软希望通过一种为人工智能时代设计的新型电脑芯片,来扩大其Azure云平台的受欢迎程度。从现在开始,微软将为Azure用户提供英国初创公司Graphcore生产的芯片。
Graphcore于2016年在英国成立,吸引了人工智能研究人员的大量关注,并获得了数亿美元的融资。该公司表示,其芯片将加速人工智能所需的计算速度。但是到目前为止,该公司还没有公开这些芯片,也没有展示其早期测试的结果。
去年12月,Graphcore获得了两亿美元的融资,其中就包括微软。微软急需硬件,使其云服务对人工智能应用的客户更具吸引力。与大多数用于人工智能的芯片不同,Graphcore的芯片是从零开始设计的,以支持帮助机器识别人脸、理解语音、解析语言、驾驶汽车和训练机器人的计算。
微软和Graphcore发布的基准测试结果显示,该芯片的性能与英伟达和谷歌的顶级人工智能芯片有过之而无不及。采用专为Graphcore硬件编写的代码可能会使其更高效。他们声称某些图像处理任务在Graphcore芯片上比其竞争对手的速度快很多倍。他们还表示,能够训练出一种流行的人工智能语言处理模型——BERT,其速度与任何现有硬件不相上下。
BERT对于涉及语言处理的人工智能应用非常重要。谷歌最近表示,它正在利用BERT为其核心搜索业务提供动力。而微软目前正将Graphcore的芯片用于涉及自然语言处理的内部人工智能研究项目。
跟踪人工智能芯片市场的Moor Insights公司的Karl Freund表示,研究结果表明,这种芯片虽然先进,但仍具有灵活性。高度专业化的芯片可能比英伟达或谷歌芯片表现更好,但其可编程性不足以让工程师开发新的应用程序。Graphcore在可编程方面做的很好。
Freund补充说,与微软的协议对Graphcore的业务至关重要,它为客户提供了一个尝试新硬件的入口。但为新平台重新开发AI代码需要大量的工作,除了几个个例外,该芯片的基准测试还不足以吸引公司和研究人员放弃他们已经习惯使用的硬件和软件。
近年来,人工智能的蓬勃发展已经深入影响了电脑芯片市场,拥有数百个简单处理核心的图形芯片能更有效地完成并行数字计算。英伟达借助人工智能浪潮发家致富,谷歌在2017年宣布开发自己的芯片张量处理单元(TPU),Facebook也在研发自己的AI芯片,亚马逊一年前曾透露也正进军芯片制造领域。
人工智能的浪潮引发了一波硬件初创公司开发专业芯片的热潮,其中一些是针对特定应用进行优化的,比如自动驾驶或监控摄像头。但真要为自身打开一片天地仍是有着千难万阻。(校对/ Jurnan )
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