新時代高科技不計其數越來越發達，小伙伴們看過不少科技新聞吧，在我們生活中應該也用到很多這些高科技東西，有哪些小伙伴值的關注的呢，今天就跟大家分享一篇有關科技方面知識，希望大家會喜歡。

隨著企業開始采用AI和機器學習策略，像NVIDIA，Intel和AMD這樣的芯片制造商正在努力成為標準的硬件提供商。

人工智能正在成為大多數分布式計算體系結構不可或缺的功能。因此，AI硬件加速器已成為高科技領域的主要競爭戰場，而NVIDIA，AMD和Intel等半導體制造商則位居前列。

近幾個月來，AI硬件加速芯片的供應商加強了競爭。最新的里程碑之一是英特爾發布了經過AI優化的新一代Ponte Vecchio圖形處理單元(GPU)，這是來自更大XeGPU系列的幾款產品中的第一款，這些產品還將加速游戲和高性能計算的發展。工作量。

GPU在云中的AI加速器優勢

在AI硬件加速方面，由于NVIDIA在GPU方面的巨大市場領先地位以及芯片性能，成本，效率和其他功能的不斷增強，因此NVIDIA已成為領先的芯片供應商。盡管NVIDIA在其核心GPU堡壘和其他AI加速器領域(最著名的是移動，物聯網和其他邊緣部署)都面臨著日益激烈的競爭，但它在AI芯片大戰中占據了自己的位置，現在看來已準備就緒進一步增長和采用。

在接下來的幾年中，NVIDIA仍將是為各種AI工作負載優化的芯片組的供應商，從培訓到推理，并支持云數據中心，企業服務器和邊緣部署中的部署。幾個主要趨勢將推動NVIDIA在AI硬件加速器中繼續占據主導地位。

首先，云將仍然是AI的重心。根據麥肯錫最近的預測，到2025年，支持數據中心和基于服務器的AI工作負載的硬件加速器解決方案將構成大部分機遇。盡管推理應用程序將穩步增長，并且其中更多的工作負載將向移動，嵌入式和其他邊緣設備轉移，但模型訓練仍將是云中AI的主要工作負載。

NVIDIA的GPU已經成為基于云的培訓的主要平臺，并且在未來10年內，似乎沒有其他硬件加速技術可以取代GPU。盡管如此，基于邊緣的推理將成為未來AI機會的主要增長部分。麥肯錫預測，到2025年，僅數據中心中的AI推理硬件機會將是AI培訓硬件的機會的2倍($ 9B-10B，$ 4B-5B)，并且在邊緣設備部署中將是3倍同年，推理和培訓的費用要大一些。

NVIDIA支持的第二個趨勢是GPU的云優勢將使該技術在邊緣應用程序中具有持久的作用。對于基于云的AI工作負載，GPU仍然是迄今為止采用最廣泛的硬件技術。Liftr Cloud Insights估計，2019年5月排名前四的云通過專用加速器在其基礎架構即服務計算實例類型的97.4%中部署了NVIDIA GPU。在本世紀中葉，AMD和英特爾的競爭對手GPU解決方案不太可能對NVIDIA的市場份額產生重大影響。

NVIDIA(英偉達)正在利用這種云優勢，將其帶入新的邊緣機會，最近宣布的備受矚目的合作伙伴關系證明了這一點，該合作伙伴關系可在針對特定行業，混合和虛擬化部署的云到邊緣計算環境中為AI工作負載運行GPU服務器。即使競爭對手的硬件AI芯片組技術(例如CPU，FPGA和神經網絡處理單元)搶占了邊緣設備的份額，由于它們在云到邊緣應用程序環境中的關鍵作用，GPU仍將留在游戲中自動駕駛汽車和工業供應鏈。

最后但并非最不重要的一點是，NVIDIA令人印象深刻的行業標準AI硬件加速基準測試將使其具有全面的競爭優勢。最值得注意的是，最近發布的MLPerf AI行業基準測試表明NVIDIA的技術在訓練和推理性能方面均創下新紀錄。MLPerf已成為AI培訓的事實上的標準基準，并且借助新的MLPerf Inference 0.5基準，可以實現從云到邊緣的推理。