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        CES2017高通、英特爾、NVIDIA的野心與暗戰

          過去一周,全球的目光都聚焦在了CES 2017,國內外的科技企業紛紛應景在這一舞臺上花式秀了一把肌肉,這其中,最受關注的莫過于高通、英特爾和NVIDIA這三家芯片商之間的較量。

        CES2017高通、英特爾、NVIDIA的野心與暗戰

          在PC、移動互聯網時代,這三家企業行業基石般的地位是眾人皆知的,不過按照常人邏輯,高通與英特爾、NVIDIA本應是井水不犯河水,他們之間并沒有太多的正面競爭,但從這次CES來看,三者的交集似乎越來越多了,人工智能、物聯網以及無人駕駛等領域將成為下一個火藥味十足的戰場。

          高通用驍龍835宣告入場人工智能

        CES2017高通、英特爾、NVIDIA的野心與暗戰

          早在CES 2017開幕前的幾天,也就是1月3日,高通的年度旗艦處理器驍龍835的PPT就被國內外媒體傳的滿天飛,而這款處理器也確實沒有讓大家失望,性能的進一步提升已經讓驍龍835坐穩了最強移動處理器的位置。

          先來看看驍龍835的配置:

          它是首款采用三星10nm FinFET(LPE)工藝的處理器,集成了高通自主研發的8核Kryo 280架構(相比驍龍820的第一代Kryo架構有不小的提升),4大核最高主頻2.45GHz,4小核最高頻1.9GHz,此外,驍龍835配備Adreno 540GPU,并且集成下行速率高達1Gbps的X16通信基帶,支持QC4.0快充技術等等…

          用數據量化一下這一配置的帶來的提升:驍龍835的體積比驍龍820縮小了30%,而且整個處理器的功耗降低了40%,性能大幅提升27%;另外,搭載該處理器的工程機在安兔兔上的跑分更是達到了殘暴的181434,吊打市面上任何一款移動處理器都不在話下。

          看到這里,或許你已經有所意識,驍龍835毫無疑問將成為今年高端手機的標配。但雷鋒網想說的是,上述按部就班的配置性能提升并不是這款處理器的關鍵所在。

          根據高通官方的介紹,驍龍835加入了機器學習的特性,它集成了一個驍龍神經處理引擎,而該引擎的SDK都可以向第三方提供。該SDK支持現在流行的神經網絡框架,例如Caffe和Google Tensorflow的支持,同時還支持基本的神經網絡模型,以及對具有Hexagon向量擴展(HVX)特性的Hexagon DSP的增強。

          這些特性意味著什么?

          智能化的電池管理以及提升設備的安全性都是機器學習帶來的好處,但高通這次是想向外界傳達的信息是驍龍835已經不僅僅是一款手機處理器,他們宣稱這款處理器完全適合無人駕駛、VR/AR等更復雜的領域。顯然,在英特爾、NVDIA雙雙占領人工智能應用高地之后,高通也不甘心淪為看客。

          英特爾祭出芯海戰術,CPU、基帶、FPGA一個都不能少

        CES2017高通、英特爾、NVIDIA的野心與暗戰

          相比高通,英特爾刷存在感的欲望更加強烈,他們用“芯海戰術”賺足了眼球,CPU、基帶、FPGA…不一而足。

          CES開幕前夕,在高通發布驍龍835的同時,英特爾用一系列第七代Kaby Lake處理器吊了一下觀眾的胃口。事實證明這只不過是一個煙霧彈罷了,英特爾的大招其實還在后面。

          1月5日,英特爾推出了業界首款同時支持6GHz以下頻段和毫米波頻段的5G調制解調器。憑借這款調制解調器,英特爾在高通最擅長的領域先下一局,頓時業界一片嘩然。

          高通曾在去年10月推出了一款5G調制解調器,但這款調制解調器只支持毫米波頻段,而當時高通也對外表示,他們的下一步計劃就是要實現6GHz以下頻段的支持。但現實很殘酷,英特爾搶在了高通前面。

          6GHz以下頻段是全球通用的頻段,這對設備商的重要性不言而喻。根據英特爾官方的資料,這款5G調制解調器除了基本的支持超寬頻操作、超低延遲的千兆級網絡吞吐量之外,它還與英特爾6GHz以下頻段5GRFIC和28GHz 5G RFIC(去年的MWC上發布)搭配來使用,這也是其能實現同時支持兩個頻段的主要原因。

          英特爾還填補了5G應用在汽車領域的空白,他們在CES現場推出了GO™智能駕駛5G車載通信平臺。該平臺提供的就是連接作用,例如把汽車傳感器數據上傳到機器學習系統、實時下載高清地圖、進行空中固件和軟件升級等等。

          不僅如此,英特爾CEO科再奇還在全球科技媒體的見證下展示了英特爾芯片在VR/AR上的成果。眾所周知,英特爾于去年的IDF大會上推出的一套移動MR(Merged Reality)頭顯方案Project Alloy,其內置RealSense,可實現Inside-out 6自由度空間定位。半年之后,該方案的生態雛形已經出來了??剖逍糚roject Alloy將開放給開發者,并計劃與頂級OEM合作,并且將在2017年Q4推出Project Alloy的消費版產品,第三方廠商都可以推出基于這套方案的產品。

          除此之外,在汽車領域,英特爾還推出了Arria 10FPGA汽車解決方案(收購Altera還是有回報的);在物聯網領域,推出了包含系統級芯片、內存、存儲以及無線連接的模塊化計算卡…總之,英特爾在試圖告訴我們:他們已經不再是死守PC市場的那個芯片供應商了。

          NVIDIA的野心:要成為計算能力的新代表?

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          歷年CES開展前的主題演講,CTA都會挑選出那些產業鏈中影響力最大,同時又代表消費電子潮流的玩家,前兩屆英特爾的主題演講都占據了這個黃金地段上的黃金時段,但風水輪流轉,GPU制造商NVIDIA拿下了CES 2017的壓軸演講。

          不過仔細想想,這并不讓人感到意外。人工智能是2016年最熱的詞,而GPU已經被公認為是比CPU更適合人工智能運算的形態,在這一風口之下,NVDIA的股價在過去一年里從30美元猛漲了3倍多,至今已經穩定在100美元之上,這足以說明市場已經肯定了NVIDIA在人工智能領域的地位。

          過去兩年,NVIDIA分別推出了Drive PX、 Drive PX 2這兩個計算平臺,而在今年的CES上,NVDIA更是有備而來,發布了一個更大的人工智能汽車平臺(AI car platform),它包括最底層的Drive PX計算平臺,上層是DNN深度神經網絡支持的應用層Auto-Pilot(自動駕駛神經網絡)、協同駕駛系統Co-Pilot、NLU等。

          其中Co-Pilot包括面部識別、頭部追蹤、視線追蹤以及讀唇技術,據黃仁勛介紹,它的讀唇識別率達到95%,相比之下,人類的讀唇準確率只有53%,至少在無人駕駛之前,這一功能可以大大降低駕駛員犯錯帶來的事故概率。

          當然NVIDIA也在現場秀出了恐怖的超強計算能力——車載超級計算機Xavier。據雷鋒網了解,Xavier內置了512 CUDA核的Volta GPU,8核心的Nvidia定制ARM64 CPU。而其性能相當亮眼:在峰值性能達到30TOPS的情況下,功耗只有30W,也就是說,其能量效率達到了1TOPS/W,在無人駕駛汽車上本地運算似乎不再是夢了。

          目前,NVDIA已經成功圈下了一眾合作伙伴,他們將和Bosch、ZF合作將自動駕駛計算方案提供給車廠,而且和奧迪合作的自動駕駛汽車也將在3年內量產,看來無人駕駛還是要再等等了。

          除此之外,NVIDIA還宣布了以下消息:

          游戲計算云平臺GeForce Now;

          新版娛樂主機Shield;

          內置了Google Assistant的Android TV和Nvidia Spot;

          GeForce與Facebook Live平臺合作;

          游戲、AR/VR、數據中心和自動駕駛是NVIDIA的四大業務,而計算能力在這幾個領域中都將發揮重要作用,這不禁讓人想起以計算能力著稱的英特爾。

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