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云端AI芯片GPU是主流 更多云端AI芯片成追赶之势
2018/12/29 17:27:00   中国安防行业网      关键字:云端,AI芯片,GPU      浏览量:
云端AI芯片是面向人工智能领域大规模数据中心和服务器提供的核心芯片。在AI芯片中,云端AI芯片的技术能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接,并且在连接时能够保持最大程度的稳定性。云端AI芯片的自身性能较强,并且能够同时支持大量运算共同运行。此外,它还能够支持图片、语音等多种不同的应用。

  随着人工智能的快速发展,对算力提出了更高的要求,传统CPU已经难以满足人工智能高性能并行计算的需求。云端AI芯片的出现解决了目前这一瓶颈问题。

  云端AI芯片GPU是主流

  云端AI芯片是面向人工智能领域大规模数据中心和服务器提供的核心芯片。在AI芯片中,云端AI芯片的技术能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接,并且在连接时能够保持最大程度的稳定性。云端AI芯片的自身性能较强,并且能够同时支持大量运算共同运行。此外,它还能够支持图片、语音等多种不同的应用。

  在安防领域,云端服务器提供的智能视频图像分析服务,主要核心是智能分析算法引擎,目前业内普遍采用的是基于深度学习的智能视频图像分析算法,在IaaS基础设施层面上,一般都会采用高性能的GPU服务器设备提升算法执行效率。因此,在安防云平台上,GPU服务器设备集群已经成为一个必须的资源池,为安防云平台提供高性能的计算基础。

  目前,行业中基于GPU的云计算平台已经非常普遍,大部分安防厂商都有相关的产品及解决方案。例如科达自主研发的智能分析GPU服务器提供了高密度高性能的GPU计算能力,在标准4U服务器架构上,可提供不少于12套高性能GPU分析处理单元,支持堆叠扩展,可充分满足各类深度分析智能分析算法集群化及高密度的应用需求。

  更多云端AI芯片出现

  除了英伟达的GPU之外,伴随着5G、物联网的快速发展,云端AI芯片发展潜力巨大,越来越多的公司加入到云端AI芯片的自主设计开发之中。

  谷歌、亚马逊等已经推出了相对成熟的云端AI芯片,在2017年的谷歌开发者大会上,谷歌发布了一款全新的硬件加速器CloudTPU,主要针对训练和应用两方面,它拥有四个处理芯片,将64个CloudTPU相互连接可组成谷歌称之为Pod的超级计算机。谷歌设计CloudTPU是为TensorFlow工作负载提供差异化的性能,使ML工程师和研究者实现更快迭代。

  今年10月份,华为自研的云端AI芯片昇腾系列,基于达芬奇架构的华为昇腾910和华为昇腾310,打通云端和终端,推出全场景、全栈AI解决方案。在年底,华为又推出了基于ARM的服务器芯片“Hi1620”,采用台积电7nm工艺制造,在ARMv8架构的基础上,华为自主设计了代号“TaiShan”(泰山)的核心,支持48核心、64核心+2.6/3.0GHz配置。百度发布AI“昆仑”芯片,它是目前行业内运行速度最快的智能芯片。

  成立于2016年的寒武纪,成立之初就发布了世界首款商用深度学习专用处理器寒武纪1A处理器(Cambricon-1A),并成为全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司,拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线。

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