Como a inteligência artificial está mudando o mercado de chips

Em menos de 12 horas, três pessoas diferentes me ofereceram dinheiro para conversar com um estranho ao telefone por uma hora.

Todos disseram que gostaram do meu artigo sobre como o Google cria um novo chip de computador para IA e me pediram para discutir esse tópico com o cliente. Cada um descreveu seu cliente como gerente de um grande fundo de hedge, mas não deu seu nome.

As solicitações vieram das chamadas redes de especialistas - empresas de pesquisa que conectam investidores a pessoas que podem ajudar os primeiros a entender determinados mercados e fornecer uma vantagem competitiva (às vezes, aparentemente, através de informações privilegiadas)) Essas redes de especialistas queriam que eu explicasse como o processador de IA do Google afetará o mercado de chips. Mas primeiro, eles exigiram assinar um acordo de não divulgação para eles. Eu recusei.

Por iniciativa própria, solicitações específicas e assertivas - que ocorreram há três semanas - enfatizam as mudanças radicais que devem ser esperadas em um mercado muito lucrativo para chips de computador, mudanças inspiradas no desenvolvimento da IA. Os gerentes desses fundos de hedge viram essas mudanças, mas não sabem exatamente como vão jogar.

Naturalmente, ninguém sabe exatamente como eles vão jogar.

Hoje, gigantes da Internet como Google, Facebook, Microsoft, Amazon e Baidu estão explorando uma ampla gama de tecnologias que podem levar a avanços na IA, e suas decisões mudarão a receita de empresas como Intel e nVidia. Mas agora, mesmo os cientistas da computação desses gigantes on-line não sabem o que nos espera no futuro.

Vá mais fundo

As empresas gerenciam seus serviços on-line a partir de data centers contendo milhares de servidores, cada um equipado com um processador central, CPU. Mas gradualmente dominando uma das formas de IA chamadas redes neurais profundas , essas empresas complementam a CPU com outros processadores. As redes neurais são treinadas em tarefas, analisando grandes quantidades de dados, desde rostos e objetos em fotografias até a tradução entre idiomas , e precisam não apenas da energia do processador.

Portanto, o Google criou a unidade de processamento de tensor , ou TPU. A Microsoft usa um processador chamado FPGA ( Field-Programmable Gate Array ). Muitas empresas usam computadores equipados comGPUs , GPU. Todos eles estão procurando uma nova geração de chips que podem acelerar o trabalho da IA ​​em smartphones e outros dispositivos.

Devido ao amplo escopo das atividades dessas empresas, todas as decisões que tomam são importantes. Eles compram e usam mais hardware do que todos os outros no planeta, e essa lacuna só aumentará devido à crescente importância da computação em nuvem. Se o Google escolher um processador, isso poderá mudar os fundamentos da indústria de chips.

As TPUs são uma ameaça para empresas como Intel e nVidia, como o Google faz elas mesmas. Mas as GPUs desempenham um grande papel no Google e em empresas similares, e a nVidia é o principal fabricante desses chips. Enquanto isso, a Intel entra no setor adquirindo a Altera, uma empresa que vende FPGAs na Microsoft. Esta foi a maior compra da Intel de todos os tempos (16,7 bilhões de dólares) e destaca como o mercado de chips está mudando.

Primeiro, treinando, então, fazendo

Entender tudo isso é difícil - por exemplo, devido ao fato de as redes neurais operarem em dois estágios. O primeiro é o treinamento, no qual uma empresa como o Google ensina à rede neural como executar uma tarefa, por exemplo, reconhecer rostos em uma foto ou traduzir de um idioma para outro. A segunda é a execução, durante a qual pessoas comuns, como você e eu, usam uma rede neural - publicamos uma foto da reunião de ex-alunos no Facebook e ela marca automaticamente as pessoas. Esses dois estágios são muito diferentes e cada um deles requer abordagens diferentes, incluindo e processador.

Hoje, as GPUs são mais adequadas para treinamento. Eles foram desenvolvidos para renderizar imagens em jogos e outras aplicações gráficas, mas nos últimos anos, o Google descobriu que esses chips podem processar de forma eficiente, em termos de energia, grandes quantidades de dados necessárias para treinar redes neurais. Isso significa que mais redes neurais podem ser treinadas usando menos equipamentos. O pesquisador da Microsoft em inteligência artificial Xuedong Huang [XD Huang] chama a GPU de "arma real". Recentemente, sua equipe concluiu a criação de um sistema que reconhece a fala humana, o que levou um ano. Sem uma GPU, ele disse, levaria cinco anos. Depois de publicar o trabalho nesse sistema, ele abriu o champanhe em sua casa com Jen-Hsun Huang, diretora da nVidia.

Para smartphones

Ao mesmo tempo, outras empresas estão criando chips para a operação de redes neurais em smartphones e outros dispositivos. A IBM está trabalhando nesse chip, embora muitos tenham dúvidas sobre sua eficácia. A Intel decidiu adquirir a Movidius, que já está fornecendo chips para dispositivos móveis.

A Intel entende que o mercado está mudando. Há quatro anos, a empresa afirmou ter vendido mais processadores de servidor no Google do que as outras quatro empresas. Isso mostra como o Google e outras empresas similares podem influenciar o mercado de chips. A Intel agora está apostando em todas as áreas. Além de adquirir a Altera e a Movidius, ela também decidiu comprar a Nervana, uma empresa de chips de IA.

Isso faz sentido, pois o desenvolvimento do mercado está apenas começando. "Estamos no pé de uma nova grande onda de crescimento", disse-me o vice-presidente da Intel, Jason Waxman, "e isso é alimentado pela IA". A única questão é para onde essa onda nos levará.

Source: https://habr.com/ru/post/pt399021/