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201909/29

云到AI云,阿里芯片“含光”背后的产业逻辑是什么?

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长期使用Google翻译的人应该感觉到它可能是2010年左右的分水岭。此后,翻译的准确性和人性化越来越好,尤其是对上下文的整体理解。 
相反,中文和英文之间的翻译并不完美,但是德语和英语等同一种语言的准确性已经很高。 
这是因为Google在翻译引擎中添加了AI人工智能技术,例如Google Neural Machine Translation。 
在AI时代,机器深度学习在自然语义处理的效果上产生了质的飞跃。  
 Cloud到AI云,阿里芯片背后的工业逻辑是什么在这两天中,阿里巴巴发布了采用AI算法的芯片,名为800,采用12nm工艺,这是一款NPU嵌入式神经网络处理器,性能测试约为10倍。 GPU,专注于图像智能。 
在国内的新兴企业中,寒武纪专门研究人工智能芯片,而华为手机使用的是寒武纪NPU。  
过去,该芯片通常是一家半导体公司像Intel和ARM。互联网公司大多浮动在应用程序层。 
现在,互联网公司拥有自己开发的芯片,它们已经从消费互联网级别渗透到最低硬件级别。这种技术进步已在国内技术界引起广泛关注。 
但是,从芯片技术的发展到年底的批量生产,再到工业层的应用,都需要短暂的着陆时间,因此该芯片尚未在芯片上留下深刻的印象。 C端消费者组。  
 Cloud到AI云,阿里芯片背后的工业逻辑是什么?   
但是该芯片\\ u0027的AI算法和计算能力一直在悄悄影响C端消费者的应用体验。 
例如,手机淘宝中有一个名为Polari Tao的功能,该功能调用相机拍摄您周围的物体。您可以通过AI算法在超过30亿的背景图片库中找到匹配的产品,然后反馈给用户相应的产品页面。 
某些用户喜欢用它来计算商品价格。 
公司中有2000万活跃用户,这是一个相对较大的计算项目。 
根据Ali \\ u0027的工程师介绍,使用传统的GPU识别10亿张图像需要1个小时,而包含800 NPU的光线可以缩短为5分钟。 
反映在消费者方面是为了更快地打开搜索页面并提高匹配精度。  
这也就像失控的作者Kevin Kelly预测未来:人工智能将在生活中无处不在,但是就像电一样,您不容易发现它的存在。  
除了宝丽来的消费级AI场景之外,还有更复杂的事物现实中挑战AI算法和计算能力的场景。 
例如,在对阿里云城市大脑中地面交通的智能调节中,系统的操作逻辑是首先识别并监视正在移动的目标车辆,提取车辆轮廓,然后跟踪车辆实时提取目标物体的特征。 
重新识别标题,最后进行分析并反馈到前端。
。 
此过程需要更多的计算能力和算法智能,并且AI芯片可以代替传统的CPU来完成此计算任务。  
 Cloud to AI cloud,什么是工业阿里(Ali)芯片背后的逻辑? 
 IoT收入预测,您可以看到红色Internet代表行业Internet,而消费者Internet中的可穿戴设备仅占一小部分。    
应该说芯片的核心竞争力是计算能力,但不限于计算能力。场景定制的AI能力对计算能力有明显影响。 
现在,iPhone的处理器已升级为A13。苹果从iPhone8推出了神经网络引擎A11,并且神经网络一直持续到今天。这也是AI的祝福,它希望处理器更快,更智能。 
因此,将AI算法加载到芯片中并通过大量数据刺激机器学习和反馈已成为行业趋势。 
这就是为什么Ali \\ u0027的芯片是由芯片团队的平头硬件和Dharma \\ u0027的部分软件共同开发的原因。  
因此,促使Ali开发芯片的原因? 
为什么专注于消费者互联网的公司会渗透到处理器的底层硬件层? 
作为IaaS基础架构身份的云计算还不够吗?  
阿里云的成立最初是由于公司内部服务器成本压力所致;双十一电商促销将每年刺激与业务有关的阿里云和支付宝实时处理能力的上限。 
同样,人工智能芯片和平头团队也与公司内部业务的刺激有关。 
阿里巴巴现在每天调用多达1600万个视觉智能应用程序。最常见的是支付宝面部识别,大约是三年前的1/50。  
云计算专注于软件级别。阿里云主导了国内云计算市场,但是随着它的发展,纯软件层的瓶颈将变得更加明显,计算能力的进一步提高最终将落在硬件创新上。 
因此,在阿里首席技术官张建峰接管阿里云之后,一个明确的战略方向是下放SaaS并交给第三方,并在底层IaaS之外进入诸如芯片之类的核心组件层以制造软件和硬件。整合发展。 
但是,对于芯片硬件的批量生产而言,Ali \\ u0027s模型的特征不应该由公司本身构建,而应该交给第三方半导体公司进行生产。  
 Cloud to AI cloud,Ali芯片背后的工业逻辑是什么? 
 Zhang Jianfeng手持光800芯片    ## #这是工业领域的策略。它类似于Apple端到端,云到端集成,消费者端软件和硬件集成的开发。 
不同之处在于,乔布斯一直坚持使用封闭系统,以便完全控制Apple产品的使用体验;阿里云选择了与微软类似的开放策略。  
在此策略下,达摩与平头之间的分工很明确,阿里云的作用成为技术输出窗口前两个。 
例如,这次,包含光的800芯片将部署到阿里云的数据中心和边缘服务器。
供阿里自己的业务和阿里云客户使用。  
因此,芯片,AI算法,云计算这三者是集成开发的逻辑,该芯片配备人工智能算法更加智能,计算能力得到加速;云计算扩展了AI芯片的应用场景,使这种计算能力和人工智能能力可以进入工业层,只有深入工业层才能摆脱实验室土壤。 
可以看出,此逻辑的基础仍然是云计算行业。  
除了上述提到的宝丽来,城市大脑等案例外,业务该AI芯片的场景还包括广告推荐,智能服装设计,搜索,新零售智能商店等。可以看出,它始于Ali系统中的业务场景。 
着陆,该芯片的技术功能也根据这些企业的需求进行设计。 
但是将来,它的行业多功能性应继续扩大,以服务于更多场景。  
 Lip-Bu Tan,著名的电子设计自动化平台Cadence Design Systems的首席执行官美国硅谷的一位科学家说,人工智能现在是美国科学和工程大学中最受欢迎的专业,在实习期间,许多毕业生被公司挖了。 
行业从高薪开始。  
从阿里巴巴和平头的团队组成来看,出国留学和实习背景的人才比例相对较高,吸引了一批华县胜达医院人工智能负责人等掌握尖端技术的人。 
在国内市场,阿里从领导到人工智能引领着云。除了依靠管理层的战略前瞻性意识来抢占先发优势外,它还依靠垂直领域核心人才的融合。 
在薪酬体系+平台愿景的影响下,大公司在这方面的优势将越来越明显,从而为人才和知识储备建立了更高的障碍。 
 Ali已经过转型,正在从电子商务公司发展成为综合技术公司,以进行B端产业布局,这也是下一个竞争点。
 

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