Nvidia發(fā)布GPU新品TeslaV100，英特爾將觸手伸到5G領域，微軟以FPGA為機器學習軟件提供動力，Google也在去年夏天表示已經(jīng)在使用內部開發(fā)芯片TPU……如今，芯片市場戰(zhàn)火愈演愈烈。

北京時間5月10日早間消息，英偉達在5月9日公布了第一季度財報，業(yè)績遠遠超出華爾街預期。在周二即5月9日美國股市的盤后交易中，英偉達股價上漲超過13%。

財報顯示，第一季度，英偉達營收為19.4億美元，每股收益0.79美元，而分析師的平均預期分別為19.1億美元和0.66美元。更重要的是，英偉達營收同比增長48%，而美國通用會計準則每股收益的同比增長達到126%。

英偉達CEO黃仁勛表示：“人工智能革命正在快速推進，并持續(xù)加速。隨著全球更多計算機科學家參與深度學習技術，我們的數(shù)據(jù)中心GPU計算業(yè)務同比達到了近3倍。不斷有新的行業(yè)注意到GPU深度學習和人工智能的力量，這是我們時代最重要的技術動力。”

從這位CEO的話語中，我們不難感覺到，英偉達對于數(shù)據(jù)中心GPU業(yè)務，以及在人工智能行業(yè)前景的樂觀態(tài)度?？梢哉f，英偉達此次股價大漲的背后，是人工智能的大潮。而對于英偉達而言，最新的GPU芯片——TeslaV100及其TensorCore，就是推動這一大潮的全新技術。

在近日舉行的GTC大會上，Nvidia發(fā)布了基于其下一代圖形架構Volta的，針對服務器市場的GPU新品TeslaV100。據(jù)了解，該芯片擁有超過210億個晶體管和5,120個計算機內核。但是對于AI來說，最重要的是，特斯拉V100配備了640個Tensor內核，它們是專為運行深入學習網(wǎng)絡中使用的數(shù)學運算而設計的。這些Tensor內核為TeslaV100提供了高達120teraflops的、驚人的深度學習能力。

為了使深度學習應用在其硬件上更加高效的運行，Nvidia提供了很多軟件工具。它發(fā)布了一款針對深度學習框架TensorFlow和Caffe的編譯器——TensorRT，用于改進推理性能。Nvidia表示，TeslaV100的推理性能要比英特爾的SkylakeCPU架構快15到25倍。

這對于雄踞半導體榜首二十多年的英特爾來說，無疑是一個巨大挑戰(zhàn)。面對日益激烈的芯片市場競爭，英特爾一方面加強AI芯片的研發(fā)。日前，Intel便以超過4億美元的價格收購了AI芯片初創(chuàng)企業(yè)Nervana，并聲稱將在2020年之前將深度學習訓練速度提升100倍。

另一方面英特爾還將觸手伸到了5G領域。不久前，英特爾宣布要從一家PC公司轉型為一家驅動云計算和數(shù)以億計的智能、互聯(lián)計算設備的公司，而其中的關鍵技術就是5G。

英特爾院士、設備與通信事業(yè)部無線標準首席技術專家吳耕表示，從現(xiàn)在5G開始到6G、7G，英特爾要把今天的終端變成下一代的移動網(wǎng)絡節(jié)點。這意味著，英特爾在5G上將做持續(xù)的投入。

在今年MWC世界移動通信大會上，英特爾發(fā)布了全面的移動邊緣計算產品組合，如英特爾凌動處理器C3000產品系列、英特爾至強處理器D-1500產品系列-網(wǎng)絡系列、25GbE英特爾以太網(wǎng)適配器XXV710，這一產品組合能夠幫助通信服務供應商進行網(wǎng)絡轉型，為5G做好準備。

除了英偉達、英特爾之外，芯片市場上其他幾大巨頭也在行動。微軟以FPGA為機器學習軟件提供動力，并將其做為云端平臺Azure的核心部分。Google也在去年夏天表示已經(jīng)在使用內部開發(fā)，為人工智能訂制的芯片TPU。如今，芯片市場競爭愈演愈烈，一場“腥風血雨”即將到來。

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