エヌビディア【NVDA】の掲示板 2018/11/30〜2018/12/14
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>>556
>503 ー >557からの続き
Cambriconは、中国科学アカデミーの教授が2016年に創設した10億ドルユニコンで、2017年8月「世界初」と称す商用AIチップ1Aを出し、モバイル、ドローン、監視、ウエアラブル、自律運転に利用できると公表した。1Aは、
160億仮想ニューロ/秒、最大2兆シナプシス/秒の容量をもち、画像と音声を認識する。
推論AIのエッジ側チップの独自開発は、GoogleやApple、Intelだけではない。2017年半ば、Microsoftもサーバー向けにチップメーカーになる路線を選んだ。
マイニング収益と微細化の動機付けを失って、中国や米国の大手クラウド業者に太刀打ちするだけの最新の技術開発の投資マネーをどこから捻出できるか。
大手クラウド業者がAIエッジのチップメーカーになって競合は、既に2017年秋には広く知られていた。株価が絶好調では、競走の経営環境が急激に変わっていることが気にされなかった。
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M40は 当時のトレーニング用の世界最速アクセラレータ。それまでAIは画像認識や自然言語処理に利用されていたが、ニューラルマシン翻訳や画像分類など、大きなエネルギーを要する推論にも利用されれ初め、Webサービスプロバイダに提供された。
2017年、NVDAはクラウド用とデバイス用の推論AIのトレーニング・アルゴリズムのエンジンのTensorRT 3を発表した。 iFlyTekにとって、5億人が毎日15分の会話をするためのサーバーに1510億ドルかかっていた。グーグルは日あたり1400億語を訳し2兆メッセージを処理する。150のCPUサーバーの音声認識サーバーを8つのHGX serverにできる。
資料
Meet China’s first AI unicorn, Aug-24-17
China Challenges Nvidia's Hold on AI Chips, 11-20-17
China’s Huawei Seeks to Chip Away at Silicon Valley’s AI Supremacy, Oct-10-18
The Rise of AI Is Forcing Google and Microsoft to Become Chipmakers, 7-25-17
x1y2x2q5p1 2018年12月8日 22:05
>>538
2017年半ば、推論AIチップの開発競走は、クラウドサーバ用から、エッジ側に移った。
NVDAは、車載を含めエッジ用AIをAGXとして分類し、HGXをクラウド用、GTXをゲームなどグラフィックボード(RTXをray tracing)、DGXを高性能スパコンに分けた。売上の分類と異なるので、どこに割り振られるかわからない。AGXには、ヤマハ発動機、富士フィルムの医療診断、トヨタ、コマツ、ファナックなどで、エッジ用開発目的では、トヨタやファナックなどはプリファードネットワークと共同作業している。
Googleは既にクラウド用AI半導体を製品化していたが、クラウド用サービスの一環で外販を目的にしていなかった、というにすぎない。
2018年10月、Googleは> に説明の通り、エッジ用AIチップを開発して、外販を始めた。
2018年10月、HUAWEI子会社のHisiliconはMate 20 Pro用に、iPhone XS の推論AIを備えるA12 Bionicチップと性能面で互角の推論AIチップKirin 980をつくった。エッジAIでは6年足らずでAppleに追いつき、TSMCで7nmプロセス製造の技術をもち、ZTEはクワルコムのMPUをsnapdragonに依存しなければならないが、HUAWEIは子会社でAI半導体を作っており、外販していない。
2018年10月10日(WSJ)、HUAWEIはクラウド用のAIアプリを動かすチップを公表し、顧客向けクラウドビジネスの一環ととして外販すると報じられた。
2017年秋、アリババ、テンセント、Baiduは、Volta GPUのクラウド用AIにNvidiaを使うと報道されていたが、アリババは2018年にはAIチップを出す計画を発表した、他方、中国政府は、2017年11月、NvidiaのM40チップの20倍の性能と低消費電力のエッジ推論AIを2021年までに作るために投資すると公表し、アリババらと共にCambriconに1億ドル投資し、打倒Nvidiaを旗揚げした。ビットメインやSenseTime(本田と協業)らが競っている。