Как развитие искусственного интеллекта превращает Google и Microsoft в производителей чипов

Сегодня наше будущее предельно ясно и понятно: о нас будет заботиться и развлекать искусственный интеллект. Существующие отрасли, такие как здравоохранение и производство, повысят эффективность, а новые направления, вроде очков дополненной реальности и роботов за рулем такси, станут возможными. 

Но в то время как технологическая индустрия занимается созданием нового искусственного интеллекта и получает прибыль от этого, мир не успевает за таким стремительным развитием: современные компьютеры не обладают достаточной мощностью и эффективностью для осуществления нужных вычислений. Все внимание общества приковано к становлению искусственного интеллекта, его алгоритмам и способности, например, обыгрывать людей в покер. Но существует и менее заметная борьба за создание нового вида компьютерного чипа, который сможет обеспечить будущее ИИ.

Одним из доказательств важности подобных разработок является то, что такие компании, как Google и Microsoft, стараются разобраться в задачах создания собственных чипов. В этой гонке с ними участвуют стартапы, предлагающие собственные решения и, возможно, Apple. Такой конкурс имеет все шансы не только изменить нашу жизнь с помощью искусственного интеллекта, но и встряхнуть индустрию производства чипов.

Недавно Microsoft анонсировал свой проект по созданию микросхем для искусственного интеллекта. Во время компьютерной конференции на Гавайях, Гарри Шум, глава исследовательского департамента Microsoft, представил новый чип для очков дополненной реальности HoloLens. Этот чип способен отслеживать движения руками. Кроме того, он оснащен специальным модулем, запускающим программное обеспечение для распознавания речи и изображений.

Проект Microsoft был запущен после того, как в 2016 году Google представил свой чип для работы с алгоритмами глубокого обучения (deep learning) TPU. Чип для тензорной обработки был создан для того, чтобы сделать глубокое обучение более эффективным внутри облака компании. По словам самого Google, использование TPU помогло избежать строительства 15 новых дата-центров по мере увеличения спроса на алгоритмы распознавания речи. В мае Google объявил о разработке более мощного TPU и своем намерении сдавать в аренду доступ к чипам пользователям облачных вычислений.

Новость о разработке Microsoft процессора глубокого обучения для HoloLens говорит нам, что компании не придется начинать с нуля процесс создания конкурента TPU. Microsoft потратила несколько лет, чтобы сделать свое облако более эффективным в глубоком обучении, используя так называемую программирую пользователем вентильную матрицу (field-programmable gate arrays, FPGA) – вид чипа, который можно переконфигурировать, чтобы ускорить работу определенного программного обеспечения или алгоритма. Компания планирует предложить эту разработку своим облачным клиентам в следующем году. Когда у Microsoft спросили, намерена ли компания создавать собственный серверный чип, Дуг Бюргер, технический руководитель компании по выпуску FPGA, отметил, что он не стал бы исключать этого. Процесс производства чипа для HoloLens можно использовать и для серверного чипа.

Проекты Google и Microsoft – самая заметная часть индустрии новых чипов для ИИ, которая бросает вызов таким гигантам как Intel и Nvidia. Apple уже несколько лет разрабатывает процессоры для своих мобильных устройств и, как предполагается, работает над созданием нового чипа, который поможет существенно улучшить будущие iPhone с точки зрения искусственного интеллекта. Многие стартапы сегодня самостоятельно разрабатывают чипы глубокого обучения. Один из них Groq, основанный бывшими инженерами Google, которые работали над TPU. По словам Линли Гвеннапа, основателя компании Linley Group, Intel и Nvdia пытаются продолжать продавать то, что они уже продают. Современные стартапы и ведущие облачные компании двигаются быстрее, поскольку они видят потребность в собственных дата-центрах и более широком рынке.

Производитель графических чипов Nvdia в последние несколько лет наблюдал рост продаж и прибыли, поскольку его чипы, по сравнению с обычными процессорами, больше подходят для тестирования программ глубокого обучения. Гвеннап отмечает, что компания сделала выбор в пользу модернизаций и расширений уже существующих чипов.

Можно предположить, что ведущие компании-производители чипов будут стараться идти в ногу с конкурентами. Так, корпорация Intel, крупнейший в мире производитель микросхем, прошлым летом купила стартап Nervana и сейчас работает над созданием чипа глубокого обучения. Intel обладает самым сложным и дорогостоящим производством чипом в мире. Но начинающие крупные и средние разработчики утверждают, что у них есть критические преимущества. И одно из них – отсутствие необходимости делать что-то, что будет соответствовать существующей экосистеме чипов и программного обеспечения, изначально созданным для выполнения других задач.

«У нас более легкое задание, потому что мы работаем только над одной вещью и можем строить ее с нуля», — отмечает Найджел Тоон, генеральный директор и сооснователь Graphcore, британского стартапа, разрабатывающего чип для искусственного интеллекта. На прошлой неделе компания раскрыла подробности своего финансирования на сумму $30 млн. Инвесторами проекта стали Демис Хассабис, генеральный директор подразделения Google DeepMind, несколько лидеров OpenAI и исследовательский институт, основанный Илоном Маском.

С другой стороны, большие облачные компании могут использовать свой внушительный опыт в запуске и разработке сервисов и технологий машинного обучения. Норм Жуппи, инженер Google, возглавляющий проект TPU, отмечает, что преимуществом его компании является возможность напрямую сотрудничать с разработчиками приложений, например, для распознавания речи. По словам Жуппи, работа рука об руку с некоторыми клиентами действительно сокращает время разработки.

Google и Microsoft стали успешными, создавая программное обеспечение, работающее на чипах, спроектированных другими компаниями. По мере все большего распространения ИИ, модель работы компаний в технологической индустрии меняется. И вот, как это происходит.