2018年开启深度学习硬件大战 英伟达/AMD/英特尔谁能笑到最后

来源: 作者:2018年01月11日 13:19
深度学习芯片领域的竞争从未停止过,2018年将开启深度学习硬件大战,在这场战局中英伟达、AMD、英特尔谁能笑到最后。 随着英伟达TItan V的发布,我们迈入了深度学习硬件发展的动荡期。NVIDIA能否在2018年保住深度学习硬件首要供应商的地位还未可知,AMD和Intel Nervana都仍有机会。 所以对于想买硬件的消费者,最精明的选择就是等上3至9个月,到这种不确定的状态过去之后再决定。 2018年开启深度学习硬件大战 英伟达/AMD/英特尔谁能笑到最后

深度学习芯片领域的竞争从未停止过。

NVIDIA决定在竞争初现端倪之前,先将自己的垄断地位变现。通过这种方式,他们希望在未来1-2年内确保行业领先,所以他们的TItan V的售价高达3000美元! 虽然TItan V的深度学习专用核心Tensor Core有着独特的性能,但性价比实在太糟,使其市场吸引力不足,只是现阶段除此之外又没有别的选择,所以至少当前就有什么用什么吧。 AMD的硬件水平已经赶超NVIDIA了,而且他们计划再开发出相匹配的深度学习软件。如果这一步实现的话,其性价比会轻松超越NVIDIA,并在此领域成为新的标杆。而届时NVIDIA就会凭借着雄厚的资金实力来拼市场,所以我们或许会在未来看到非常便宜的NVIDIA产品。注意这种情况是建立在AMD推出高质量软件的基础上——如果AMD跳票,则丧失了抢走桂冠的机会,而NVIDIA的产品将仍停留在高价位。 市场上还有另一位新晋竞争者:Intel Nervana的神经网络处理器(NNP)。凭借着几种迎合CUDA开发者需求的独特性能,它表现得还比较有竞争力。NNP处理器可以解决优化深度学习的CUDA内核中绝大多数的问题,这款芯片才真正称得上第一枚深度学习芯片。 通常意义上,对于单一芯片之间的排名,我们会按照Nervana 》 AMD 》 NVIDIA的顺序来排,因为NVIDIA的芯片不得不在游戏、深度学习和高性能运算中维持平衡,AMD也需要同时考虑游戏和深度学习,只有Nervana可以聚焦于深度学习,这是一个巨大的优势,使得他们的芯片较其他两家少了很多无用的结构设计。 然而,获胜者往往不是取决于纯粹的性能或者性价比,而是要综合考虑性价比+周边生态+深度学习框架。 让我们来仔细了解一下这三家公司产品的优劣,看看它们到底处于什么位置。
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  1. 第 1 页:2018年开启深度学习硬件大战 英伟达/AMD/英特尔谁能笑到最后
  2. 第 2 页:Nervana的神经网络处理器
  3. 第 3 页:AMD:便宜又强大,软件方面还需努力
  4. 第 4 页:NVIDIA: 地位坚固的硬件界大佬
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