Google 開始做自己的晶片了，Intel、nVidia誰該 - 3C

By Edith
at 2016-08-02T22:55

Table of Contents

※ 引述《mesmerising (mesmerising)》之銘言：
: Google 開始做自己的晶片了，Intel、nVidia誰該比較擔心？

短期內google可能只會考慮先取代自己買過的東西,

那就只是Titan(傳說google一年至少買五萬張)
Xeon Phi的銷量大減

但不用很長期,google也明示這東西最終會產品化,

會有soc的機器學習晶片或者視覺晶片
放進手持系統

比如說google和Movidius,

http://www.eettaiwan.com/ART_8800720268_676964_NT_923edcb6.HTM

這東西是啥?

每秒2T/INT16的計算能力,晶片本身只耗0.5W
同樣28nm,每秒2T/FLOAT32的GPU,晶片本身應該在30-50W之間吧

這樣只差能做到甚麼程度,
如果單晶片能完成視覺功能,不怕沒用途
甚麼吃電的東西不能因為加上視覺功能而產生新的用途的?沒有吧

反正現在要因為這類東西市場大洗牌的可能性也有
二線IC Design翻身也不是不可能吧 ??

--

Tags: 3C

All Comments

By Lydia
at 2016-08-05T19:11

一年買五萬張Titan…

By Harry
at 2016-08-07T13:19

特殊用途的都超快但是只能自己用~~

By Damian
at 2016-08-07T20:08

還好GOOGLE超大XD

By Hazel
at 2016-08-07T21:47

我認為引入這種晶片　那AlphaGO可能可以2000w以下
變成家用電器,但黃世傑雖然是我大學同學可是我們
不熟..XD　去問他大概排隊都輪不到我......XD

By Belly
at 2016-08-11T23:19

所以說Google自己做晶片，損失最大的是nv和i社？

By Lydia
at 2016-08-14T08:01

某些公司的額外業務會縮　但是會推動不下於
SmartPhone的新市場,所以是大洗牌(我無法預測

By David
at 2016-08-18T19:43

結論:AMD重返榮耀

By Dora
at 2016-08-22T22:48

NV近年在機器學習真的投資不少，AMD光要活下來就很

By Michael
at 2016-08-23T11:36

勉強了。不看好AMD能後來居上

By Daniel
at 2016-08-27T08:07

就 TPU 而言n社的確會損失不小, 過去是CUDA的天下

By Irma
at 2016-08-30T21:07

Intel 暫時問題不大, 那個天文數字的伺服器需求量

By Hazel
at 2016-08-30T22:45

還只是 Google 一家, 大型業者都是幾萬顆幾萬顆在訂

By Susan
at 2016-09-03T12:08

應該沒人相信 ARM 拿來做雲生意有搞頭吧 @@

By Regina
at 2016-09-05T11:01

中國這幾天發布了一顆號稱可以打平E5－2699v3的ARM
處理器

By Edwina
at 2016-09-05T19:41

Amazon、Google還有Facebook也都有在研究類似的東西

By Odelette
at 2016-09-07T23:27

ARM64現在軟體生態系還蠻不完整的

By Elvira
at 2016-09-12T15:17

但有越來越好的趨勢

By Erin
at 2016-09-16T22:12

這種東西看看就算了有搞頭的話 Amazon/FB 一定幹的

By Edith
at 2016-09-21T03:23

Amazon/FB 有在幹啊XD

By Ida
at 2016-09-21T14:03

一直有Amazon、FB和Google都有想自己搞的消息

By Kelly
at 2016-09-25T01:29

Amazon去年買下Annapurna labs
應該是有在搞些自己的晶片

By Ina
at 2016-09-25T16:43

負責 AWS 的頭頭不久前才說過怎麼算都還差很遠

By Puput
at 2016-09-27T14:28

要替換會是整機換整機, 不是 CPU 跑分賽豬公而已

By Puput
at 2016-10-02T06:10

amazon自己弄arm晶片只是策略而已喇跟人家講價
有點像台灣自己作飛彈飛機不用然後跟美國殺價

By Robert
at 2016-10-04T02:55

Google TPU 走的路線跟深藍那個年代其實有點類似

By Odelette
at 2016-10-04T19:18

tpu這種東西已經算偏向asic的範圍惹QQ

By Zanna
at 2016-10-07T11:06

樓上教主開示

By Kyle
at 2016-10-08T09:26

程式庫和專門晶片是一起開發的, 就把 GPU 換掉了

By Skylar DavisLinda
at 2016-10-10T19:17

感謝教主開示

By Jake
at 2016-10-12T04:03

這個 TPU 也幹不了別的事情, 就專門伺候這套程式庫

By Agnes
at 2016-10-12T11:13

Google什麼時候要把AlphaGo拿去給台積tape out

By Caitlin
at 2016-10-15T02:54

AI 的計算需求和一般 HPC 不太一樣, 大量低精度運算

By Selena
at 2016-10-20T00:34

拿 Titan 當然可以做但是很浪費, 完全是殺雞用牛刀

By Liam
at 2016-10-21T15:13

量產阿發狗裝進會放電人造女子高中生的身體

By Edward Lewis
at 2016-10-23T11:04

AlphaGo 並不是完全靠 TPU, CPU 的使用量還是不少

By Connor
at 2016-10-26T07:48

所以單機還是別想了, 堆數量還是有差

By Christine
at 2016-10-28T06:30

用FPGA或asic只差在市場規模而已
google夠大錢多可以這樣玩

By Lily
at 2016-11-02T03:32

同樣的功能 asic大概效能/成本是fpga四倍
fpga又是cpu/gpu的四倍一般論喇很粗略的數字

By Candice
at 2016-11-03T14:18

教主安安，請問我要先買好altera的股票嗎?

By James
at 2016-11-05T04:05

過幾天我去alera門口幫你問警衛QQ

By Daniel
at 2016-11-05T22:40

ASIC vs FPGA 都打了幾十年了 XD 商業化 ASIC 穩贏

By Quintina
at 2016-11-09T15:15

FPGA 只有沒量的東西純開發佔的到便宜而已

By Mason
at 2016-11-11T23:09

ALTR 被 INTC 併ㄌ八怎買?

By Selena
at 2016-11-13T18:03

Intel 表示: 最後還不是要買我

By Connor
at 2016-11-18T15:05

專用IC真的是ASIC天下，快又穩定，一個Watch Dog就
能處理問題，用軟體寫得在是....

By Frederic
at 2016-11-19T23:28

推 JK專業文

By Wallis
at 2016-11-22T00:13

推個

By Susan
at 2016-11-23T02:45

股票該買了

By Hazel
at 2016-11-27T03:28

推

By Gary
at 2016-11-30T15:27

想買股票的那位不用看惹

By Hedy
at 2016-12-04T22:01

altera被intel收購惹QQ

By Jacob
at 2016-12-08T06:36

真要說的話，GPU影響比較大，
因為訂製平行運算晶片是在搶GPGPU市場

By Doris
at 2016-12-12T02:30

不過現實兩者市場不同，谷歌晶片不適合民用

By Rae
at 2016-12-14T00:00

TPU無法取代家用GPU, GPU卻可以強化
int16/Half float低精度運算
雖然效率仍有差，但一般人夠用了。

By Ophelia
at 2016-12-17T20:40

就像影片解碼晶片如果專用化肯定比GPU強
但一般人用消費型GPU就很夠了。

By Edith
at 2016-12-20T01:57

jk大好久不見！推文長知識

Google 開始做自己的晶片了，Intel、nVidia誰該 - 3C

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