最佳 AI 芯片公司:不要小看这些 NVIDIA 竞争对手

时间:2024-06-25来源:半导体产业纵横

集成电路的发展、芯片的升级换代一直是依靠工艺、架构和应用三方面来拉动的。随着摩尔定律接近极限,工艺改进已经难以降低成本,人工智能的密集计算型需求已成为当前芯片技术的主要驱动力之一。通用处理器的架构无法适应人工智能算法的高需求,各种新的架构已然成为当前处理器芯片性能提升的关键手段。

处理器芯片面向人工智能硬件优化升级,目前有两种发展路径:一种是延续传统计算架构,主要以三种类型的芯片为代表,即 GPU、FPGA、ASIC,但 CPU 依旧发挥着不可替代的作用;另一种是颠覆经典的冯诺依曼计算架构,采用神经拟态工程,利用电子技术模拟已经被证明的生物脑的运作规则,从而构建神经拟态芯片。为满足不同场景的应用需求,AI 芯片的发展逐渐呈现出专用化、多样化的特点。

如今 AI 芯片公司不断发展,其中英伟达(Nvidia)占据市场主导地位。不过,英伟达的几家竞争对手最近在 AI 芯片市场上也取得了长足进步。

随着生成式人工智能的兴起和深度学习模型的日益复杂,对人工智能芯片的需求不断增加,这刺激了芯片制造商之间的竞争,以开发更快、更高效、更专业的人工智能工作负载硬件。

一起探索一下这些关键人物及其对该领域的贡献。

英伟达竞争对手有哪些?

最佳 AI 芯片公司的市场在不断发展,正如在 2024 年中国台湾国际电脑展上看到的那样,英伟达等老牌公司面临着来自 AMD、英特尔、公共云提供商和创新型初创公司日益激烈的竞争。

随着生成式人工智能的进步以及人工智能模型的日益复杂,对人工智能硬件的需求不断增长,从而加剧了这种竞争。

但是已经存在的竞争对手又如何呢?事实上,英伟达的竞争对手名单已经相当拥挤了!

AMD:强劲竞争对手

超微半导体公司 (AMD) 已迅速成为 AI 芯片市场的有力竞争者。他们的 MI325 芯片于 2024 年 6 月亮相,在 AI 训练工作负载方面获得了显著的吸引力。初创公司、研究机构,甚至像微软这样的科技巨头都已转向 AMD 的硬件,以替代英伟达通常有限的供应。与 Hugging Face 等公司的合作进一步巩固了 AMD 在 AI 生态系统中的地位。

英特尔:老牌企业崛起

作为 CPU 市场的巨头,英特尔正在利用其专业知识进军 AI 芯片领域。他们的 Gaudi3 AI 加速器处理器和 Lunar Lake 处理器于 2024 年 4 月发布,前景看好,尽管基准测试仍然有限。英特尔对芯片设计和制造的深刻理解,加上其丰富的资源,使其成为 AI 芯片竞赛中值得关注的公司。

谷歌(Alphabet):推动人工智能创新

谷歌的张量处理单元 (TPU) 改变了人工智能领域,为 Gemini 等谷歌的许多人工智能驱动服务提供支持。借助最新的 TPU Trillium,谷歌继续在人工智能芯片开发方面进行创新,为基于云和边缘的人工智能应用提供强大而高效的解决方案。

亚马逊 (AWS):云计算巨头的人工智能野心

领先的云提供商亚马逊网络服务 (AWS) 也凭借其 Trainium 和 Inferentia 芯片进入了 AI 芯片市场。Trainium 专为训练大规模 AI 模型而设计,而 Inferentia 则针对高性能推理进行了优化。AWS 进军 AI 芯片领域凸显了专用硬件对于基于云的 AI 工作负载日益增长的重要性。

SambaNova Systems:重新定义人工智能计算

SambaNova Systems 是一家初创公司,其 SN40L 芯片和独特的「AI 平台即服务」模式引起了轰动。这种方法使其强大的 AI 系统更容易被企业和研究人员使用,从而促进了尖端 AI 技术的更广泛采用。

Cerebras Systems:突破 AI 芯片设计的极限

Cerebras Systems 是另一家凭借其庞大的 WSE-3 芯片引起轰动的初创公司,该芯片拥有令人印象深刻的内核和晶体管数量。该芯片特别适合基因组学和药物研发等要求苛刻的 AI 工作负载,为 AI 在科学研究中开辟了新的可能性。

Groq:简化 AI 推理

Groq 由前 Google 员工创立,开发了一种名为 LPU(语言处理单元)的独特架构,旨在简化和加速 AI 推理任务。他们专注于 LLM(大型语言模型)推理,并且 Llama-2 70B 的基准测试成绩令人印象深刻,这表明他们致力于突破 AI 性能的极限。

随着各公司继续在研发上投入,我们可以期待在不久的将来看到更强大、更高效、更专业的 AI 芯片进入市场。这种良性竞争不仅会为企业和研究人员提供更广泛的选择,从而让他们受益,还会推动该领域的创新,最终带来更强大、更易获得的 AI 解决方案。

关键词: AI

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