• 快科技
  • 中文科技资讯专业发布平台
ARM服务器计划流产后 高通在AI加速器的胜算不高
2019-04-29 14:41:28  作者:CLY 编辑:CLY   点击可以复制本篇文章的标题和链接

随着AI人工智能在科技领域越发重要,高通也在近期举办了首届AI Day人工智能大会,除了发布三款面向消费领域的芯片产品外,高通还宣布了自家首款AI加速器:Cloud AI 100,而此举也引发人工智能圈的关注。

[MD:Title]
高通Cloud AI 100加速器产品 (图 / 网络)

由于此次Cloud AI 100只发布了型号,高通希望借此了解市场对其反应,因此Cloud AI 100目前仍未有详细的技术参数。Cloud AI 100预计要到今年底才出样片,明年才会有相关的终端设备上市。年底“出样”,出样这个词似乎透露了一些微妙的信息,又有一些PPT产品的意味。

高通发力云端AI加速器,在NVIDIA面前胜算有多少?

据报道称,高通Cloud AI 100采用了类似谷歌TPU系列(Tensor Processing Units,机器学习芯片)的人工智能推理ASIC基础架构。高通并非首家采用该种架构的厂商,但相对于其他采用AI ASIC架构厂商专注于高性价比产品的做法,以高通一贯的市场策略来说,其产品定价多是面向高端。而在高端AI加速器市场,我们就不得不提及熟悉的NVIDIA(英伟达)。

[MD:Title]
NVIDIA创始人黄仁勋发布新品(图 / 网络)

高通目前的图形处理器(GPU)Adreno系列是基于2009年从ATI公司收购的技术研发(而ATI在显卡市场与NVIDIA竞争败北后2006年被AMD收购),因此甚至连“Adreno”这个名字也是由ATI显卡系列名称Radeon变换字母顺序而来。可以说高通的Adreno GPU技术和ATI是一脉相承的。

高通刚刚发布的Cloud AI 100加速器本质上与NVIDIA的GPU加速器一样均是为了提升云端数据中心的AI运算速度,但相比于高通才刚刚宣布进军这一领域,NVIDIA早已经成为该领域的主要巨头,NVIDIA Tesla T4、P4和P40加速器构成了目前数据中心AI推理处理器的支柱。

目前NVIDIA在深度学习方面已经有超过20000家合作伙伴,他们覆盖金融、汽车、教育、互联网等领域,其中就包括华硕、思科、惠普、华为等科技企业,已然形成了一个庞大的AI生态圈。

[MD:Title]
NVIDIA在加速计算方面的合作伙伴(图 / 网络)

据NVIDIA公布的2019财年第四季度(截至2019年1月27日)财报显示,其数据中心业务收6.79亿美元,同比增长12%,仅次于最赚钱的游戏部门。NVIDIA的数据中心业务主要是GPU加速计算平台,这是通过GPU里数以千计的高效核心(专为处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构,以完成需要机器学习的工作,提升云端数据中心的AI运算效能。

虽然数据中心AI加速器市场到了2025年的规模可达170亿美元,为2018年的10倍之多,但从目前来看,高通的Cloud AI 100加速器无论在产品技术还是市场合作层面均无法与NVIDIA的产品相媲美。如果高通未来在云端AI加速器上无法提升竞争力,恐怕高通在AI加速器领域只会重蹈ATI显卡败北的覆辙。

[MD:Title]
AI加速器市场到了2025年的规模可达170亿美元(图 / 网络)

过分追求跑分数据,AI体验恐成高通的技术遗珠

事实上,虽然高通在手机芯片领域拥有Adreno系列GPU,但这让高通过分留恋于技术的“舒适区”,缺乏创新的动力,导致高通在技术和产品上经常与行业主流背道而驰。

如高通在手机SoC上仍然过分追求CPU、GPU的性能表现,忽视了AI带来的体验提升。今年高通最新的骁龙855芯片上仍然为了追求更高的跑分数据,刻意在原来“大小核”的基础上加入了一枚不常用但为跑分而生的“超核”,跑分数据是增加了,但在越发影响手机使用体验的AI性能上,骁龙855仍然还是“祖传”的AI Engine(人工智能引擎)方案,即通过算法调配CPU+GPU+DSP来完成AI相关的运算任务。

[MD:Title]
高通骁龙855处理器芯片(图 / 网络)

由于CPU本身并不擅长于深度学习计算,其运算效率低功耗高,同时也会影响CPU原来的处理效能,因此高通一直坚持的AI Engine在人工智能领域绝非最优的主流方案。

目前市场上苹果、联发科和华为等芯片厂商更多采用独立的AI处理单元(AI专核)来处理AI任务,华为称之为NPU,联发科称其为APU。如联发科Helio P90上的独立AI专核(APU 2.0)能够比AI Engine方案更高效地处理AI任务,其高达1165GMAC/s的AI算力能轻松比肩骁龙855,同时更低的功耗表现对手机设备来说也是尤为重要。

[MD:Title]
联发科Helio P90内置了独立的AI专核 (图 / 网络)

“服务器+AI加速器”策略难奏效,这锅高通要怪5G?

目前半导体行业领先的三星、苹果、联发科和华为均在积极进行创新布局,高通在产品上没有抓住市场转型需求痛点,因此高通在手机芯片领域的优势不断的减少,导致高通2019年第一季度(统计周期为2018年第四季度)营收降至48.42亿美元,同比下降20%。

[MD:Title]
高通2019年第一季度财报数据,同比下降20% (图 / 高通官网)

虽然高通和苹果的专利案最终以和解收场,但在手机行业竞争不断加剧的情况下,高通也不得不谋求新的增长点。高通除了推出Cloud AI 100以进军云端AI加速器市场外,高通早在2014年就开始布局ARM服务器市场,先是在2014年成立数据中心事业部(QDT),2016年在我国组建合资华芯通半导体(HXT),后来还发布了自家的Centriq服务器处理器芯片,将提供云端服务供应商和技术公司使用。

[MD:Title]
高通的Centriq服务器处理器芯片(图 / 网络)

目前高通的手机处理器芯片会捆绑着自家基带一起使用,而高通的基带也多会和其处理器芯片一起推荐给终端厂商购买。同理,高通希望通过Centriq处理器芯片+Cloud AI 100加速器的组合相互拉动促进,以提升高通在服务器和AI加速器等专业商用市场(to B)的份额,果然还是同样的营销套路。

不过,在5G商用前的技术研发期,高通把众多的资源投入到5G网络的专利之中,对ARM服务器和AI加速器的支持并不充足,面对在服务器市场有着95%以上份额的英特尔,高通QDT在高管离职、大规模裁员后名存实亡。在这一链锁反应之下,由高通投资组建的华芯通半导体也将在2019年4月底关闭。这也宣告着高通的专业商用市场的第一次尝试的失败。

[MD:Title]
华芯通的芯片产品研发样机(图 / 网络)

而在云端AI加速器市场,除了前面提及的NVIDIA外,英特尔、谷歌也是不得不提及的竞争对手,他们不仅拥有多年AI相关的技术积累,更有更新多代的成熟产品。面对这些竞争对手,高通的胜算又能有多大呢?

AI加速器是高通曲线切入专业商用市场的的无奈之举,同时也很可能是其最后的尝试。倘若,最终高通在AI加速器不能成功的话,恐怕高通将要彻底告别服务器和数据中心等商用市场。

微信公众号搜索" 驱动之家 "加关注,每日最新的手机、电脑、汽车、智能硬件信息可以让你一手全掌握。推荐关注!【微信扫描下图可直接关注

文章价值打分
当前文章打分0 分,共有0人打分
文章观点支持

+0
+0