國外科技巨頭的AI戰略布局及技術現狀
基于傳統 PC GPU業務漸于飽和、及對 AI 潛在市場強烈看好,NVIDIA正積極謀求戰略轉型。2015 年 Q1已不再提及傳統PC GPU 業務,并將戰略重點投向游戲、專業工作站、數據中心和汽車電子等四大市場,NVIDIA GPU 芯片目前在虛擬現實、人工智能和無人駕駛汽車等領域位于重要中心。2016 年Q2 ,NVIDIA 實現 營收高達14.3 億美元,同比上年增長24% ,同比 2016年Q1增長9% , 這主要是受游戲、數據中心及專業虛擬化、Tegra無人駕駛系等產品強勁需求驅動。AI 芯片市場需求旺盛,呈現爆發增長態勢。


與CPU相比,GPU 具有數以千計的計算核心,及強大、高效并行計算能力, 可實現 10-100倍應用吞吐量,特別適用于AI 海量訓練數據情形。目前深度學習解決方案幾乎完全依賴 NVIDIA GPU。根據艾瑞咨詢,2020年全球AI 市場規模達1190 億元,市場潛力巨大。據機構預測,硬件市場占AI市場份額將達30%。此外,NVIDIA還專門設計了全球首款針對深度學習的GPU架構(Pascal 架構) 。


AI領域,NVIDIA不想做單純的硬件或者軟件廠商,致力于打造于基于AI平臺化公司,構建端到端的深度學習平臺。NVIDIA CEO黃仁勛表示,未來NVIDIA 將是基于人工 智能平臺化的公司,業務將涵蓋智慧城市、交通、超級運算等領域。


NVIDIA在AI 和自動駕駛領域,形成了以Tesla P100 和 和 DGX-1 為核心的訓練體系,以 P4/P40 和Tensor-RT 為核心的數據中心推理體系, 及以Jetson TX1 與Jetpack 2.3、 DRIVEPX 2與Driveworks 為核心的智能設備體系。NVIDIA 在上述領域從硬軟件到解決方案 上都進行了全面布局,構建了端到端的深度學習平臺。


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