谷歌三大佬都有啥不同？

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，展現自身的AI實力與戰略佈局。

谷歌作為AI領域的領導者，谷歌在I/O大會上展現了AI戰略的四大方向，表現了全面押注AI的決心。

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

方向二：AI技術導入安卓系統，讓AI成智能機標配谷歌在I/O大會發布的下一代安卓系統Android P，融合了AI技術，將於今年夏天面市。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。

谷歌正努力擴張自己的雲平臺業務，並與亞馬遜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。谷歌希望藉助TPU帶來的AI能力，吸引用戶進入谷歌的生態系統。

方向四：讓所有谷歌軟硬件產品都有谷歌助手加持谷歌的發展願景是軟硬件產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。

微軟在Build開發者大會上，發佈了可加速實時AI計算的硬件架構Project Brainwave預覽版，並將其整合到了Azure機器學習服務中。Project Brainwave是部署在英特爾FPGA上的。

據業內人士透露，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並不明智，這可能很快會過時，而採用可編程的FPGA芯片，可隨時導入最新算法，實現AI功能。這樣，微軟無須開發自家服務器設計芯片，直接向英特爾採購FPGA，並通過軟件編程的方式實現AI加速等功能。

公有云Azure、混合雲Azure Stack、物聯網Azure IoT Edge與Azure Sphere組成的Azure生態將智能雲與智能邊緣融會貫通。

因此，微軟的AI硬件戰略是押注於FPGA，發力智能雲與智能邊緣。

英特爾英特爾作為一家硬件廠商，AI佈局專注於硬件方面。在首屆AI開發者大會AIDC 2018上，發佈了新款雲端AI芯片NNP（神經網絡處理器）發佈，其代號為“Spring Crest”，據悉其功耗將小於210瓦，比上一代產品Lake Crest 在訓練方面有3-4倍的性能提升，該芯片可為雲端訓練提供硬件支持。

除了雲端AI能力，英特爾在開發者大會上還重點展示了去年推出的Movidius神經計算棒。由於集成DNN加速器，邊緣推理可實現每秒超過1萬億次運算。

英特爾副總裁暨AI產品團隊總經理Naveen Rao在會中試圖將英特爾及其旗艦服務器處理器Xeon，定位為在神經網絡算法訓練及推論領域的領導者及產品線。據悉，英特爾將把神經網絡bfloat16數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略之一，讓自有芯片產品組合擁有AI訓練能力。

三巨頭的硬件戰略對比對於谷歌、微軟與英特爾，我們選取其共同爭奪的AI雲端市場來進行對比。

先來科普一下，神經網絡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據輸入，或採取增強學習等非監督學習方法，訓練出一個複雜的深度神經網絡模型。因此，訓練環節只能在雲端實現，而能勝任此工作的目前有GPU、ASIC(Google TPU1.0/2.0)等。因此，真正考驗AI能力的還是在雲端的訓練能力，設備端的推理能力顯得“小兒科”了很多。當然，雲端也可以進行計算推理，FPGA就被用作雲端計算加速的關鍵芯片。

在雲端推理方面，谷歌推進TPU的發展與產業的導入，英特爾藉助收購的Nervana Systems公司推出了NNP芯片改變了較落後狀況。英特爾AI產品組硬件副總裁Carey Kloss表示，Spring Crest可對標谷歌第三代TPU（TPU 3.0）產品。因此，谷歌與英特爾之間的對決將越來越精彩。

微軟押注FPGA通過軟件實現的辦法來進行雲端服務。基於FPGA的微軟圖像辨識雲端服務Project Brainwave被雀巢以及捷普科技採用，微軟表示：採用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。但業內人士對Brainwave適用性表示質疑，因為FPGA並未廣泛用在雲計算上。

谷歌自研TPU，話題感十足，除了用於自身AI水平的提升，也希望獲得企業客戶；英特爾通過收購的方式，補齊AI芯環節，為贏得市場奠定基礎；微軟放棄自研AI芯，押注於FPGA，略顯謹慎。

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