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CES2017高通、英特尔、NVIDIA的野心与暗战

发布：互联网
来源：互联网
时间：2017-01-09 14:31

济南it培训小编:过去一周,全球的目光都聚焦在了CES 2017,国内外的科技企业纷纷应景在这一舞台上花式秀了一把肌肉,这其中,最受关注的莫过于高通、英特尔和NVIDIA这三家芯片商之间的较量.

    在PC、移动互联网时代,这三家企业行业基石般的地位是众人皆知的,不过按照常人逻辑,高通与英特尔、NVIDIA本应是井水不犯河水,他们之间并没有太多的正面竞争,但从这次CES来看,三者的交集似乎越来越多了,人工智能、物联网以及无人驾驶等领域将成为下一个火药味十足的战场.

    高通用骁龙835宣告入场人工智能

    早在CES 2017开幕前的几天,也就是1月3日,高通的年度旗舰处理器骁龙835的PPT就被国内外媒体传的满天飞,而这款处理器也确实没有让大家失望,性能的进一步提升已经让骁龙835坐稳了最强移动处理器的位置.

    先来看看骁龙835的配置:

    它是首款采用三星10nm FinFET(LPE)工艺的处理器,集成了高通自主研发的8核Kryo 280架构(相比骁龙820的第一代Kryo架构有不小的提升),4大核最高主频2.45GHz,4小核最高频1.9GHz,此外,骁龙835配备Adreno 540GPU,并且集成下行速率高达1Gbps的X16通信基带,支持QC4.0快充技术等等...

    用数据量化一下这一配置的带来的提升:骁龙835的体积比骁龙820缩小了30%,而且整个处理器的功耗降低了40%,性能大幅提升27%;另外,搭载该处理器的工程机在安兔兔上的跑分更是达到了残暴的181434,吊打市面上任何一款移动处理器都不在话下.

    看到这里,或许你已经有所意识,骁龙835毫无疑问将成为今年高端手机的标配.但雷锋网想说的是,上述按部就班的配置性能提升并不是这款处理器的关键所在.

    根据高通官方的介绍,骁龙835加入了机器学习的特性,它集成了一个骁龙神经处理引擎,而该引擎的SDK都可以向第三方提供.该SDK支持现在流行的神经网络框架,例如Caffe和Google Tensorflow的支持,同时还支持基本的神经网络模型,以及对具有Hexagon向量扩展(HVX)特性的Hexagon DSP的增强.

    这些特性意味着什么?

    智能化的电池管理以及提升设备的安全性都是机器学习带来的好处,但高通这次是想向外界传达的信息是骁龙835已经不仅仅是一款手机处理器,他们宣称这款处理器完全适合无人驾驶、VR/AR等更复杂的领域.显然,在英特尔、NVDIA双双占领人工智能应用高地之后,高通也不甘心沦为看客.

    英特尔祭出芯海战术,CPU、基带、FPGA一个都不能少

    相比高通,英特尔刷存在感的欲望更加强烈,他们用"芯海战术"赚足了眼球,CPU、基带、FPGA...不一而足.

    CES开幕前夕,在高通发布骁龙835的同时,英特尔用一系列第七代Kaby Lake处理器吊了一下观众的胃口.事实证明这只不过是一个烟雾弹罢了,英特尔的大招其实还在后面.

    1月5日,英特尔推出了业界首款同时支持6GHz以下频段和毫米波频段的5G调制解调器.凭借这款调制解调器,英特尔在高通最擅长的领域先下一局,顿时业界一片哗然.

    高通曾在去年10月推出了一款5G调制解调器,但这款调制解调器只支持毫米波频段,而当时高通也对外表示,他们的下一步计划就是要实现6GHz以下频段的支持.但现实很残酷,英特尔抢在了高通前面.

    6GHz以下频段是全球通用的频段,这对设备商的重要性不言而喻.根据英特尔官方的资料,这款5G调制解调器除了基本的支持超宽频操作、超低延迟的千兆级网络吞吐量之外,它还与英特尔6GHz以下频段5GRFIC和28GHz 5G RFIC(去年的MWC上发布)搭配来使用,这也是其能实现同时支持两个频段的主要原因.

    英特尔还填补了5G应用在汽车领域的空白,他们在CES现场推出了GO?智能驾驶5G车载通信平台.该平台提供的就是连接作用,例如把汽车传感器数据上传到机器学习系统、实时下载高清地图、进行空中固件和软件升级等等.

    不仅如此,英特尔CEO科再奇还在全球科技媒体的见证下展示了英特尔芯片在VR/AR上的成果.众所周知,英特尔于去年的IDF大会上推出的一套移动MR(Merged Reality)头显方案Project Alloy,其内置RealSense,可实现Inside-out 6自由度空间定位.半年之后,该方案的生态雏形已经出来了.科叔宣布Project Alloy将开放给开发者,并计划与顶级OEM合作,并且将在2017年Q4推出Project Alloy的消费版产品,第三方厂商都可以推出基于这套方案的产品.

    除此之外,在汽车领域,英特尔还推出了Arria 10FPGA汽车解决方案(收购Altera还是有回报的);在物联网领域,推出了包含系统级芯片、内存、存储以及无线连接的模块化计算卡...总之,英特尔在试图告诉我们:他们已经不再是死守PC市场的那个芯片供应商了.

    NVIDIA的野心:要成为计算能力的新代表?

    历年CES开展前的主题演讲,CTA都会挑选出那些产业链中影响力最大,同时又代表消费电子潮流的玩家,前两届英特尔的主题演讲都占据了这个黄金地段上的黄金时段,但风水轮流转,GPU制造商NVIDIA拿下了CES 2017的压轴演讲.

    不过仔细想想,这并不让人感到意外.人工智能是2016年最热的词,而GPU已经被公认为是比CPU更适合人工智能运算的形态,在这一风口之下,NVDIA的股价在过去一年里从30美元猛涨了3倍多,至今已经稳定在100美元之上,这足以说明市场已经肯定了NVIDIA在人工智能领域的地位.

    过去两年,NVIDIA分别推出了Drive PX、 Drive PX 2这两个计算平台,而在今年的CES上,NVDIA更是有备而来,发布了一个更大的人工智能汽车平台(AI car platform),它包括最底层的Drive PX计算平台,上层是DNN深度神经网络支持的应用层Auto-Pilot(自动驾驶神经网络)、协同驾驶系统Co-Pilot、NLU等.

    其中Co-Pilot包括面部识别、头部追踪、视线追踪以及读唇技术,据黄仁勋介绍,它的读唇识别率达到95%,相比之下,人类的读唇准确率只有53%,至少在无人驾驶之前,这一功能可以大大降低驾驶员犯错带来的事故概率.

    当然NVIDIA也在现场秀出了恐怖的超强计算能力--车载超级计算机Xavier.据雷锋网了解,Xavier内置了512 CUDA核的Volta GPU,8核心的Nvidia定制ARM64 CPU.而其性能相当亮眼:在峰值性能达到30TOPS的情况下,功耗只有30W,也就是说,其能量效率达到了1TOPS/W,在无人驾驶汽车上本地运算似乎不再是梦了.

    目前,NVDIA已经成功圈下了一众合作伙伴,他们将和Bosch、ZF合作将自动驾驶计算方案提供给车厂,而且和奥迪合作的自动驾驶汽车也将在3年内量产,看来无人驾驶还是要再等等了.

    除此之外,NVIDIA还宣布了以下消息:

    游戏计算云平台GeForce Now;

    新版娱乐主机Shield;

    内置了Google Assistant的Android TV和Nvidia Spot;

    GeForce与Facebook Live平台合作;

    游戏、AR/VR、数据中心和自动驾驶是NVIDIA的四大业务,而计算能力在这几个领域中都将发挥重要作用,这不禁让人想起以计算能力着称的英特尔.

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