【谷歌、英特爾、微軟三大巨頭的AI大會各有何不同？】這個五月不太平凡，谷歌、英特爾、微軟三大巨頭紛紛選擇在這個月舉辦自己的AI大會，展現(xiàn)自身的AI實力與戰(zhàn)略布局。

谷歌作為AI領(lǐng)域的領(lǐng)導者，谷歌在I/O大會上展現(xiàn)了AI戰(zhàn)略的四大方向，表現(xiàn)了全面押注AI的決心。

方向一：AI技術(shù)導入谷歌應(yīng)用中，核心產(chǎn)品優(yōu)先在過去一年中，我們切實感受到導入AI技術(shù)的谷歌翻譯愈發(fā)接近真人水平。在本屆I/O大會上，谷歌展示了AI技術(shù)加持的Gboard（谷歌輸入法）、Gmail、谷歌相冊如何變革。未來，谷歌必將把AI技術(shù)推廣到所有谷歌應(yīng)用中。因為谷歌會針對不同應(yīng)用開發(fā)不同的AI技術(shù)，因此核心產(chǎn)品會有AI導入的優(yōu)先權(quán)。

方向二：AI技術(shù)導入安卓系統(tǒng)，讓AI成智能機標配谷歌在I/O大會發(fā)布的下一代安卓系統(tǒng)AndroidP，融合了AI技術(shù)，將于今年夏天面市。加之手機處理器廠商為中高端處理器搭載了AI功能，兩者為AI成為智能機標配帶來了雙重保障。

方向三：堅持自研AI芯片，構(gòu)建云平臺生態(tài)系統(tǒng)I/O大會上推出了TPU3.0，相比2.0版本，性能提升8倍，速度高達100petaflops。

谷歌正努力擴張自己的云平臺業(yè)務(wù)，并與亞馬遜AWS和微軟Azure進行激烈競爭，打造性能強勁的AI芯片被視作取勝要素。谷歌希望借助TPU帶來的AI能力，吸引用戶進入谷歌的生態(tài)系統(tǒng)。

方向四：讓所有谷歌軟硬件產(chǎn)品都有谷歌助手加持谷歌的發(fā)展愿景是軟硬件產(chǎn)品都有谷歌助手加持。I/O大會演示了谷歌助手預定餐位等，證明它可以真正成為生活的助手。

微軟微軟在Build開發(fā)者大會上，發(fā)布了可加速實時AI計算的硬件架構(gòu)ProjectBrainwave預覽版，并將其整合到了Azure機器學習服務(wù)中。ProjectBrainwave是部署在英特爾FPGA上的。

據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，微軟認為機器學習正在快速演進，將目前的算法燒入芯片或許并不明智，這可能很快會過時，而采用可編程的FPGA芯片，可隨時導入最新算法，實現(xiàn)AI功能。這樣，微軟無須開發(fā)自家服務(wù)器設(shè)計芯片，直接向英特爾采購FPGA，并通過軟件編程的方式實現(xiàn)AI加速等功能。

微軟在北京舉行的2018人工智能大會上，著重強調(diào)了其新的“世界觀”，即智能云與智能邊緣。

公有云Azure、混合云AzureStack、物聯(lián)網(wǎng)AzureIoTEdge與AzureSphere組成的Azure生態(tài)將智能云與智能邊緣融會貫通。

因此，微軟的AI硬件戰(zhàn)略是押注于FPGA，發(fā)力智能云與智能邊緣。

英特爾英特爾作為一家硬件廠商，AI布局專注于硬件方面。在首屆AI開發(fā)者大會AIDC2018上，發(fā)布了新款云端AI芯片NNP（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）發(fā)布，其代號為“SpringCrest”，據(jù)悉其功耗將小于210瓦，比上一代產(chǎn)品LakeCrest在訓練方面有3-4倍的性能提升，該芯片可為云端訓練提供硬件支持。

除了云端AI能力，英特爾在開發(fā)者大會上還重點展示了去年推出的Movidius神經(jīng)計算棒。由于集成DNN加速器，邊緣推理可實現(xiàn)每秒超過1萬億次運算。

英特爾副總裁暨AI產(chǎn)品團隊總經(jīng)理NaveenRao在會中試圖將英特爾及其旗艦服務(wù)器處理器Xeon，定位為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓練及推論領(lǐng)域的領(lǐng)導者及產(chǎn)品線。據(jù)悉，英特爾將把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bfloat16數(shù)字格式延伸至英特爾Xeon處理器及FPGA。Rao指出，這是英特爾連貫且全面的戰(zhàn)略之一，讓自有芯片產(chǎn)品組合擁有AI訓練能力。

三巨頭的硬件戰(zhàn)略對比對于谷歌、微軟與英特爾，我們選取其共同爭奪的AI云端市場來進行對比。

先來科普一下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個主要階段是訓練和推理。在訓練過程，通常需要通過大量的數(shù)據(jù)輸入，或采取增強學習等非監(jiān)督學習方法，訓練出一個復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。因此，訓練環(huán)節(jié)只能在云端實現(xiàn)，而能勝任此工作的目前有GPU、ASIC(GoogleTPU1.0/2.0)等。因此，真正考驗AI能力的還是在云端的訓練能力，設(shè)備端的推理能力顯得“小兒科”了很多。當然，云端也可以進行計算推理，F(xiàn)PGA就被用作云端計算加速的關(guān)鍵芯片。

在云端推理方面，谷歌推進TPU的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)的導入，英特爾借助收購的NervanaSystems公司推出了NNP芯片改變了較落后狀況。英特爾AI產(chǎn)品組硬件副總裁CareyKloss表示，SpringCrest可對標谷歌第三代TPU（TPU3.0）產(chǎn)品。因此，谷歌與英特爾之間的對決將越來越精彩。

微軟押注FPGA通過軟件實現(xiàn)的辦法來進行云端服務(wù)。基于FPGA的微軟圖像辨識云端服務(wù)ProjectBrainwave被雀巢以及捷普科技采用，微軟表示：采用Brainwave的客戶可使用標準影像辨識模型，單一影像處理只需1.8毫秒。但業(yè)內(nèi)人士對Brainwave適用性表示質(zhì)疑，因為FPGA并未廣泛用在云計算上。

谷歌自研TPU，話題感十足，除了用于自身AI水平的提升，也希望獲得企業(yè)客戶；英特爾通過收購的方式，補齊AI芯環(huán)節(jié)，為贏得市場奠定基礎(chǔ)；微軟放棄自研AI芯，押注于FPGA，略顯謹慎。