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NVIDIA GPU大幅领先AI时代 英特尔、AMD尾随追赶

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GPUS Lady
发布2018-04-02 10:28:13
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发布2018-04-02 10:28:13
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NVIDIA已经远非昔日刻板印象中一家小型的GPU处理器供应商,在执行长黄仁勋的带领转型下,如今已经跃居独立型GPU(discrete GPU)市场的领跑者,更重要的是,NVIDIA把GPU的应用导入数据中心(data center)和车用电子(automotive)等领域,不再仅限于PC、笔记型计算机、平板计算机等的应用、大幅领跑人工智能(AI)时代,尤其正当NVIDIA积极跨足将GPU引入、增加企业对于AI的采用之际,更引来夙敌英特尔(Intel)、AMD等对手的尾随追赶。

NVIDIA结盟微软与IBM,快马加鞭精进GPU加速器

NVIDIA日前公布该公司2017会计年度第3季(8~10月)财报结果,受惠于市场对于该公司最新PascalGPU处理器的强劲需求所赐,NVIDIA创下单季营收高达20亿美元的新高纪录,更预期2017会计年度第4季(2016年11月~2017年1月底)业绩可望再接再厉攀上21亿美元营收破纪录。

甚且,在NVIDIA锁定高阶、高获利率的Pascal GPU产品策略挹注下,该公司创下的强劲营收增长也同样贡献公司获利大增,而在随后与微软(Microsoft)和IBM就AI领域缔结伙伴关系之后,更带领NVIDIA股价在2016年11月25日创下历来的94美元新高纪录,盘中一度甚至触及95美元以上的水平。

NVIDIA的财报佳绩,可说是由以下两种产品所贡献:其一是应用在电竞PC、数据中心、车用电子等市场的GPU处理器,其二则是应用在游戏主机、车用电子以及平板计算机领域的Tegra处理器。GPU实为NVIDIA的核心产品,挹注公司整体营收占比高达85%,值得注意的是,以NVIDIA在2017年第3季财报数据来看,拜Pascal GPU在电竞PC和数据中心领域等强劲需求所赐,该公司GPU营收年增率高达53%,在此同时,NVIDIA在全球GPU市场占有率也进一步提升了2.2个百分点,然劲敌英特尔和AMD却在2016年7~9月间,GPU市占率分别走跌1.6个百分点和0.6个百分点。

值得一提的是,上述Jon Peddie Research所发布的全球GPU市占率相关数据,仅只包括了用于PC、笔记型计算机和平板计算机的GPU而已,并未含括NVIDIA的GPU处理器导入数据中心和车用电子等市场的数据,而上述这两大市场却正是NVIDIA立意为其GPU所开发的新应用市场。事实上,在NVIDIA有了微软和IBM的奥援之际,AMD也正在扩增该公司GPU在数据中心领域的应用,而AMD日前与Google结盟,将为其云端平台供应GPU加速器,亦可说是AMD积极追赶NVIDIA的动作之一。 NVIDIA另辟蹊径,将GPU导入数据中心成通用运算平行处理器

相较于英特尔固守整合型GPU处理器市场,并未踏入独立型GPU市场一步,以及AMD以优先锁定中低阶主流的独立型GPU市场而言,多年来,NVIDIA一直尝试另辟蹊径,企图将其GPU处理器转型成通用型的处理器(general purpose processors),改采平台模式(platform)策略,此举,也成功地在全球PC市场增长疲软之际,带领GPU导入数据中心和车用电子领域,立下新典范(new paradigms)转移。

上述的转型分为三阶段进行:其一,是绘图和应用的视觉化;其二,则是导入计算机科学使得GPU成为适合于用来进行通用科学运算(general scientific computing);其三,则是导入资料科学使得将GPU用于深度学习(deep learning)和人工智能领域成为可能。从NVIDIA的角度来说,有鉴于越来越多的云端公司和超级计算机等开始使用GPU作为AI应用,该公司上述这三阶段的努力,可说从2017会计年度(2016年2月~2017年1月)起开始开花结果。

其实,只要检视财报资料中,NVIDIA旗下数据中心部门近5季的营收数据便可发现,该部门从2016会计年度第3季营收8,200万美元,快速扩增到2017会计年度同期的2.4亿美元,增长幅度高达2倍之多。事实上,NVIDIA也不讳言该部门的高速成长大多来自云端服务供应商,包括亚马逊(Amazon)的AWS云端服务、微软的Azure以及阿里巴巴的阿里云对于AI应用的强劲需求所致。

在此同时,NVIDIA还同时推出了TensorRT深度学习架构,不仅可以用来加速训练过程,亦可用于加速数据中心里对于AI工作运算的速度。NVIDIA执行长黄仁勋指出,将GPU加速器导入数据中心的优点,不仅仅是加快2成或5成的运算速度,而是加快20倍到50倍之谱,他认为,NVIDIA旗下数据中心部门业务的快速增长,目前才只是开始而已,尤其是随着连网时代导致资料大爆炸之际,数据中心导入GPU加速器的需求将会水涨船高,如此高的资料增速将在几乎各领域包括金融、医疗、零售和运输等创造出对于实时分析与AI的高度需求。

AI市场需求强劲,引来英特尔、AMD觊觎商机器

根据市调机构Tractica调查显示,人工智能未来将成为每一种产业的一部分,未来将立基于深度学习的全新商业模式,以取代目前旧有的商业模式。该机构估计全球人工智能市场规模可望从2016年的6.437亿美元,进一步增长到2025年时的368亿美元规模,商机不容小觑。事实上,随着AI的加速采用也使得NVIDIA的竞争对手包括英特尔和AMD,积极打造出自家的运算加速器来与NVIDIA抢食市场大饼,但不可讳言的是,NVIDIA过去几年来已经打造出一套生态系统而非仅仅硬件芯片而已,英特尔和AMD的追赶之路并不容易。

英特尔号称将在2020年以前打造出比起GPU运算效能超出100倍的芯片,该公司将导入FPGA加速器,宣称可以提供远比GPU来得更佳的效能以及更低的功耗。事实上,英特尔目前正与Google合作开发深度学习芯片,该芯片将导入近来新购AI初创公司Nervana的技术,并进一步替Google的TensorFlow人工智能软件进行最适化,据说,此种芯片将从2017上半年展开测试,预计到2017年底可望出货给客户。

然而,值得注意的是,FPGA芯片诚然能够提供远比GPU高出10倍的效能,但相较于通用运算的目的而言,FPGA意味着是替客制化应用所打造。如前所述,NVIDIA长久以来立意打造的是,在导入其GPU技术下,创造出一种适合通用运算的平行处理器,如此方能处理各式各样的运算任务。至于英特尔到了2017年能否真能打造出远超GPU加速器的FPGA芯片并使得Google满意,尚待后续观察。

至于在AMD方面,就在英特尔企图走FPGA的路子的同时,AMD则想开发以GPU加速器与NVIDIA一争长短。诚然,AMD近来也与Google结盟,未来将提供GPU给Google云端平台。尽管AMD也注意到生态系统的构建,而在人工智能领域,AMD也已经推出其Radeon Open Compute平台,但AMD虽然已经有数据中心应用的软件到位,然其用于高效能运算的FirePro GPU处理器还未能受到多方接受,在硬件方面仍落后NVIDIA一截。但无论如何,在当前快速增长的人工智能市场需求而言,的确容得下三家GPU供应商,包括英特尔、NVIDIA、AMD彼此互争长短,而以目前NVIDIA领先的态势来看,英特尔和AMD的追兵在后,却也不容小觑。

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原始发表:2016-12-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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