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Der Aufstieg der AI zwingt Google und Microsoft Chiphersteller werden



HOTLITTLEPOTATO
Jetzt unsere Zukunft ist klar: Wir sind gepflegt, unterhalten und durch künstliche Intelligenz monetarisiert werden. Bestehender Industrien wie Gesundheitswesen und Fertigung wesentlich effizienter geworden; wie die neue augmented-Reality-Brille und Roboter-Taxis werden möglich.
Aber wie die Tech-Industrie sich mit Gebäude, mutig neue künstlich intelligent und Gewinn zu steigern, diesseits beschäftigt, trifft es eine Bremsschwelle: Computer sind nicht mächtig und effizient genug, auf die spezifische Art der Mathematik benötigt. Während die meiste Aufmerksamkeit des AI-Booms verständlicherweise auf die neuesten Heldentaten von Algorithmen schlagen Menschen bei Poker oder Pilotierung Juggernautsfokussiert ist, gibt es eine weniger offensichtliche Gerangel los, eine neue Generation von Computer-Chip benötigt, um Kraft aufzubauen unsere zukünftigen AI.
Ein Datenpunkt, der zeigt, wie groß dieses Bedürfnis ist: Software-Unternehmen Google und Microsoft werden in die unordentlich Aufgabe erstellen ihre eigenen Chips verstrickt. Sie sind durch eine neue Generation von Start-ups hausieren eigenen AI-centric Silizium, Gefahren – und wahrscheinlich Apple zu. Sowie unser Leben zu verändern, mit intelligenten Maschinen, konnte der Wettbewerb der etablierten Chipindustrie aufrütteln.
Microsoft enthüllt seine AI-Chip-Herstellung-Projekt spät am Sonntag. An einem Computer augmented Vision Konferenz in Hawaii, Harry Shum, der Microsofts Forschungsanstrengungen führt, zeigte einen neuen Chip für die HoloLens erstellt Realität Googles. Der Chip, welche Shum demonstriert Tracking Handbewegungen, enthält ein Modul, das speziell für die effiziente Ausführung die Tiefe Lernsoftware hinter den letzten Fortschritte in sprach-und Bild. Microsoft möchte, dass Sie in der Lage, problemlos erreichen und Interaktion mit der virtuellen Objekte überlagert, Ihre Vision und sagt, dass nichts auf dem Markt Machine-Learning-Software effizient genug für das batteriebetriebene Gerät laufen konnte, die auf dem Kopf sitzt.
Microsofts Projekt kommt im Zuge des Google eigenen Tiefe lernen Chip, kündigte im Jahr 2016. Die TPU Tensor Processing Unit, wurde geschaffen, um tiefe Lernen innerhalb des Unternehmens Wolke noch effizienter zu gestalten. Das Unternehmen fest VERDRAHTET in diesem Jahr, dass es die Firma von Gebäude 15 neue Rechenzentren gespeichert, da stieg die Nachfrage für die Spracherkennung. Im Mai kündigte Google es eine leistungsfähigere Version von seiner TPU gemacht hatte und dass es Zugriff auf die Chips Vermietung an Kunden für seine Cloud-computing-Geschäft wäre.
Nachricht, dass Microsoft ein tiefes lernen Prozessor für Hololens gebaut hat schlägt Redmond nicht brauchen, von vorne, eine eigene Server-Chip, um im Wettbewerb mit Google Quellen prep anfangen. Microsoft hat mehrere Jahren seine Wolke bei tiefen lernen effizienter Verwendung von so genannten Ort programmierbare Gate Arrays, eine Art von Chip, die umgestaltet werden kann, nachdem es hergestellt ist, um ein bestimmtes Stück Software oder Algorithmus laufen schneller. Es will diejenigen Kunden Cloud-nächstes Jahr anbieten. Aber vor kurzem gefragt, ob Microsoft einen benutzerdefinierte Server-Chip wie Googles, Doug Burger, die technischen Drahtzieher hinter Microsofts Roll-out von FPGAs, sagte machen würde, er würde nicht ausschließen. Stücke von der Planung und Lieferung-Chain-Prozess verwendet für den HoloLens Tiefe lernen-Chip könnte für einen Server-Chip verwendet werden.

Google und Microsoft Projekte sind der sichtbarste Teil einer neuen AI-Chip-Industrie sprießen, etablierten Halbleiter-Giganten wie Intel und Nvidia herauszufordern. Apple hat seit mehreren Jahren die Prozessoren für seine mobilen Geräte konzipiert und wird allgemein angenommen, auf die Schaffung eines neuen Chips um zukünftige iPhones besser auf künstlicher Intelligenzmachen zu arbeiten. Zahlreiche Start-ups arbeiten an Tiefe lernen Chips von ihren eigenen, einschließlich Groq, gegründet von Ex-Google-Ingenieure, die an der TPU gearbeitet. "Unternehmen wie Intel und Nvidia versucht haben, weiter verkaufen zu halten, was sie bereits verkauft haben," sagt Linley Gwennap, Gründer der Halbleiter-Industrie-Analysten Linley Group. "Wir haben gesehen, diese führende Cloud Unternehmen und Startups schneller bewegen, weil sie, müssen auf ihre eigenen Rechenzentren und den Markt sehen können."
Grafik-Chip-Hersteller Nvidia hat Umsatz und Gewinne steigen in den letzten Jahren, weil seine Chips besser geeignet als herkömmliche Prozessoren zur Ausbildung tiefer Lernsoftware sind. Aber das Unternehmen meist ausgewählt hat, ändern und erweitern ihre bestehenden Chipdesigns anstatt Herstellung spezialisierte etwas eng, Tiefe lernen von Grund auf neu, Gwennap sagt.

Es erwartet Sie die bewährte Chip-Unternehmen zu wehren. Intel, der weltweit größten Chiphersteller, ein AI-Chip-Startup namens Nervana letzten Sommer gekauft und arbeitet an einer engagierten tiefen lernen Chip auf die Technologie des Unternehmens errichtet. Das Unternehmen hat die aufwendige und teuren Chip Herstellung Betrieb auf dem Planeten. Aber Vertreter der große und kleine Start-ups auf der Chip-Industrie sagen, dass sie entscheidende Vorteile. Eine ist, dass sie nicht etwas zu machen, die in einem bestehenden Ökosystem von Chips und Software, die ursprünglich für etwas anderes passt.
"Wir haben eine einfachere Aufgabe, weil wir versuchen, eine Sache zu tun und Dinge aus dem Boden, aufbauen können", sagt Nigel Toon, CEO und Mitbegründer von Graphcore, ein UK-Startup arbeiten auf einem Chip für künstliche Intelligenz. Letzte Woche das Unternehmen offengelegt $ 30 Millionen neue Mittel, einschließlich der Mittel von Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind AI-Forschungsabteilung. Über die Finanzierung auch in Runde: einige Führer von OpenAI, die Forschung Institut von Elon Musk mitbegründet.
Am anderen Ende der Skala können die große Wolke Unternehmen ihre Erfahrungen bei Lauf- und Machine Learning Services und Techniken zu erfinden nutzen. "Eines der Dinge, die wir wirklich davon bei Google profitiert war wir könnten arbeiten direkt mit den Anwendungsentwicklern in sagen, Spracherkennung und Street View," sagt Norm Jouppi, der Ingenieur, der Googles TPU Projekt führt. "Wenn Sie sind auf ein paar Kunden konzentriert und arbeiten hand in hand mit ihnen es wirklich verkürzt sich die Bearbeitungszeit etwas zu bauen."
Google und Microsoft baute sich mit der Erfindung von Software, die neue Dinge mit Chips von anderen entworfen und gebaut hat. Wie mehr ist auf AI gesetzt, die Silizium-Substrat der Tech-Branche verändert sich – und so ist, woher es kommt.


https://www.wired.com/story/the-rise-of-ai-is-forcing-google-and-microsoft-to-become-chipmakers/