来自 数据库 2020-05-07 08:48 的文章
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AI优化的处理器收入预计将达到404亿美元,创新的

IDC赋能技术和半导体研究团队研究主管Michael J. Palma表示:人工智能的成功在于部署到边缘的系统,在边缘位置,神经网络做出的即时决策是可以创造价值的,不受延迟和连接问题的限制,而这正是云解决方案所面对的一大挑战。边缘AI能否取得成功要取决于高效计算处理元件的开发,这些元件针对AI工作负载进行了优化,支持大多数边缘系统功率受限的特性。目前,离散加速器提供了最佳性能,但也增加了BOM成本,最终能否取得成功可能要取决于在主机处理器中AI优化处理元件的集成。

加速推出新服务、开启新一轮降价,AWS加速在华布局

专业硬件平台是每一等级人工智能、机器学习和深度学习的未来,也是我们今后生活的云到边缘世界中每一项任务的未来。

随着人工智能解决方案在网络边缘不断扩展,以及人工智能工作负载不再局限于基本的系统优化任务,对于这种AI优化的处理器来说,市场机会越来越多。2018年运行AI的边缘系统中只有5.1%采用了优化的处理器。到2023年,这一比例预计将达到40.5%。到2023年,AI优化的处理器收入预计将达到404亿美元,复合年增长率为86.4%。

6月20日,“全球首席执行官委员会”第七届圆桌峰会在北京召开。SAP CEO孟鼎铭(Bill McDermott)等19位世界500强公司负责人出席本次峰会,并受到李克强总理的会见。

人工智能加速器市场中的跨供应商合作伙伴关系变得越来越复杂和重叠。例如,可以看看中国科技巨头百度是怎样分别与英特尔和英伟达合作的。除了推出自己的NNPU芯片进行自然语言处理、图像识别和自主驾驶之外,百度还与英特尔合作,在其公共云中实现FPGA支持的人工智能工作负载加速,还有用于Xeon CPU的人工智能框架,配有人工智能的自动驾驶汽车平台,具有计算机视觉功能的零售相机,并采用了英特尔的nGraph硬件无关深度神经网络编译器。这些发布紧随英伟达类似的公告,例如,将Volta GPU引入到百度云计划中,对百度Volta的PaddlePaddle AI开发框架进行调整,以及向中国消费市场推出英伟达支持的人工智能等。

该预测中提到的边缘系统包括主要客户端,例如PC、手机、平板电脑;边缘基础设施网关和服务器;部署在企业、政府和家庭网络边缘的端点和物联网设备。边缘AI处理器的一些关键应用领域包括汽车高级驾驶员辅助系统、游戏系统、智能家居和视频监控,其他主要市场包括工业自动化、医疗设备、AR/VR设备、机器人和无人机等。

Slack 是纽交所史上第二家直接上市的公司。Slack 在招股书中披露数据称,截至 1 月底该公司旗下应用的每日活跃用户人数达到了 1000 万人以上,其中付费用户人数仅为 8.8 万人,但与去年同期相比则增长了近 50%。招股书显示,Slack 免费订阅计划已被 50 多万个组织采用,并称其 2019 财年营收达到了 4.006 亿美元,同比增长 82%;归属于普通股股东的净亏损为 1.407 亿美元,相比之下 2018 财年归属于普通股股东的净亏损为 1.81 亿美元。

创新的人工智能硬件加速器架构的范围在不断扩展。虽然你可能认为图形处理单元是主要的人工智能硬件架构,但这远非事实。在过去几年中,初创公司和成熟的芯片供应商都推出了令人印象深刻的新一代新硬件架构,适用于机器学习、深度学习、自然语言处理和其他人工智能工作负载。

人工智能的出现正在颠覆微处理器市场。

乐动卓越公司认为,涉案网站的行为侵犯了复制权、发行权、信息网络传播权。但该公司一直未找到涉案网站经营人的相关信息,经过进一步查找,发现该游戏内容存储于阿里云公司的服务器上,并通过该服务器提供游戏服务。2015年10月,乐动卓越两次致函阿里云,要求其删除涉嫌侵权内容,并提供服务器租用人的具体信息,阿里云未给予回应。随后,乐动卓越将阿里云告上法庭,并索赔100万元。法院一审判决阿里云赔偿乐动卓越公司经济损失及合理费用约26万元。事后阿里云向北京知识产权法院提起上诉。

人工智能加速器基准框架开始出现

人工智能的出现正在颠覆微处理器市场。虽然通用处理器和图形处理器单元的开发,给体积更小、移动性更高、由电池供电的设备带来了巨大的计算能力,但这些处理器并不是神经网络推理解决方案的理想平台。与通用架构相比,AI优化的处理器带有独立的加速器和主机处理器,在处理器中集成了神经网络加速器,使得运行AI解决方案的性能要高通用架构。如今主要的提供商都在顺应这一趋势,开发能够解决满足这一新计算模式的解决方案,一些新兴处理器提供商也进入这个市场,其中包括一系列风投支持的半导体初创公司发布了新的IP和加速器。

IDC报告显示,人工智能的出现正在颠覆微处理器市场。虽然通用处理器和图形处理器单元的开发,给体积更小、移动性更高、由电池供电的设备带来了巨大的计算能力,但这些处理器并不是神经网络推理解决方案的理想平台。与通用架构相比,AI优化的处理器带有独立的加速器和主机处理器,在处理器中集成了神经网络加速器,使得运行AI解决方案的性能要高通用架构。如今主要的提供商都在顺应这一趋势,开发能够解决满足这一新计算模式的解决方案,一些新兴处理器提供商也进入这个市场,其中包括一系列风投支持的半导体初创公司发布了新的IP和加速器。

人工智能加速器硬件架构并非单一化。它们是如此的多样化,发展的如此之快,以至于人们很难跟上这一市场不断创新的步伐。

责任编辑:李丽

100%的中国企业已经开启数字化转型工作,但只有14%达到数字化转型成熟阶段。

MLPerf框架非常灵活,因此可以想象基于GPU的图像分类训练能够针对在不同硬件加速器上运行的相同任务进行基准测试但是要在基本相同的软件/硬件堆栈中进行。

IDC对人工智能边缘处理器的首个预测显示,2019年全球面向边缘系统的AI优化处理器出货量将达到3.401亿个,比2018年增长170.0%,到2023年出货量将达到15个,实现64.9%的五年复合年增长率。

IDC:到2023年,边缘AI处理器出货量预计达到15亿个

幸运的是,人工智能行业正在开发开放的、透明的、与供应商无关的框架,以便在不同的工作负载中评估不同硬件/软件堆栈的相对性能。

《网络安全漏洞管理规定》于6月18日正式向社会公开征求意见,这意味着国内网络安全管理措施将更加严格化和规范化。

作者:James Kobielus是SiliconAngle Wikibon的人工智能、数据科学以及应用开发首席分析师。

【产业互联网周报是由钛媒体TMTpost发布的特色产品,将整合本周最重要的企业级服务、云计算、大数据领域的前沿趋势、重磅政策及行研报告。】

反映了人工智能工作负载向边缘的移动,一些人工智能基准测试方案完全集中于测量部署到这一等级的硬件/软件堆栈的性能。例如,行业联盟EEMBC最近开始了一项新工作,定义一个用于机器学习的基准测试套件,这些机器学习运行在功率受限的边缘设备的优化芯片组中。由英特尔主持,EEMBC的机器学习基准测试套件部门将使用来自虚拟助手、智能手机、物联网设备、智能扬声器、物联网网关和其他嵌入式/边缘系统的实际机器学习工作负载,以便确定用于加速机器学习推断工作的处理器内核的性能和功效。

6月21日消息,两年前,北京市石景山区人民法院对阿里云被诉侵权案作出一审判决,判处阿里云赔偿乐动卓越公司26万元。阿里云当时发表声明,称即使输掉官司也要保护用户隐私。日前,该案件二审改判,北京知识产权法院驳回一审原告的所有诉讼请求,阿里云公司不承担法律责任。

新兴的人工智能应用场景将需要更多的专业芯片

澳门三合彩票 ,国内首例云服务器侵权案二审改判,阿里云不担责

人工智能的市场承受能力

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● 苹果公司正在开发一款人工智能处理器,用于Siri和FaceID。

就在今年1月,SAP启动了“中国加速计划”,标志着对中国市场长期承诺的进一步深化。与中国高质量的发展目标相呼应,这一新的五年计划旨在加强SAP“在中国、为中国”的创新实力,推动在华业务发展,提升向客户交付商业价值。它涵盖了一系列战略举措,包括培育新型生态系统、深耕中小企业市场,以及加大人才和设施投入。作为SAP全球CEO,孟鼎铭认为,中国有非常多的产业正在面临进一步发展,拥有巨大潜力,特别是在医疗行业、科技领域、可持续发展、绿色环保等这些领域。同时,孟鼎铭也强调,SAP并不会因某些行业增速放缓,而失去对中国市场的信心。

人工智能加速器开始渗透到分布式云到边缘、高性能计算、超融合服务器和云存储架构的每一等级中。一股新的硬件创新浪潮正源源不断地涌向所有这些领域,以支持更快速、高效和准确的人工智能处理。

87%的中国企业认为自己不再能从分析数据当中获得实际裨益。

为能够让人工智能芯片组适用于如此众多的工作负载,供应商在其系列产品中甚至在特定的嵌入式人工智能部署中混合了各种各样的技术,例如驱动智能机器人和移动应用的SOC。

产业互联网(Industrial Internet)是从消费互联网引申出的概念,是指传统产业借力大数据、云计算、智能终端以及网络优势,来帮助帮助传统产业进行转型升级。目前,以BAT为首的科技巨头都在着手布局产业互联网。

在这方面最值得注意的进展之一是英伟达进一步增强了其Jetson Xavier AI系列芯片的人工智能片上系统。英伟达已经发布了Isaac软件开发工具包,以帮助构建运行在其专用机器人硬件中的机器人算法。

SAP全球CEO孟鼎铭再度访华,重申中国市场重要性

人工智能等级

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人工智能的快速发展促进了机器学习和深度学习等新一类硬件加速器的爆炸式发展。

就此轮融资的用途,微脉创始人裘加林表示:“融资将重点用于三个方面:一是继续扩大在本地化医疗资源上的优势,加快城市布局,拓展合作城市和医院;二是持续驱动创新服务升级和技术迭代,并以打通医疗服务闭环为目标在“创新医疗健康服务运营”上进行突破;三是继续完善和打造更专业、更高效的人才梯队,完善业务板块。”

每一人工智能加速硬件创新必须是可生存的,必须能够满足相关运行和经济承受能力指标。

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