科技的發展依賴於處理晶元 AI也不是例外

深度神經網路專用晶元對 AR 和 VR 的發展同樣重要：識別物體、人臉都有對 AI 的需求。但處理圖像數據若全部直接與雲端連接，那麼無疑對於續航的影響非常之大，解決方案就是獨立晶元在本地處理數據。

1992 年，一位名叫 Yann LeCun 的貝爾實驗室研究員和數位同事設計了一款能夠運行深度神經網路的晶元，後來的事情我們都知道了，他們比時代領先了二十多年。

現在 LeCun 領導著 Facebook 的 AI 實驗室。

深度神經網路不是新鮮事物，但直到近些年才被認為是 AI 發展的重要方向。專門用於深度神經網路的處理晶元也是近年來這個行業的主要研究項目之一，不管是 Facebook，還是谷歌、亞馬遜都是如此。

當然這個領域還有更多玩家。CNBC 報道，幾位谷歌 TPU 的開發者離職創辦了類似的公司 Groq。英特爾去年收購一家初創公司 Nervana。IBM 從 2015 年就開始了。高通現在開始和 Facebook 合作。

另一方面，運行深度神經網路上更有效率的 GPU 也面臨著威脅。英偉達將 AI 定為未來重點發展方向之一，上個月他們招募了 Clément Farabet——一位 LeCun 在紐約大學的學生，後來創辦了深度學習公司 Madbits，這家公司 2014 年被 Twitter 收購。

深度神經網路專用晶元對 AR 和 VR 的發展同樣重要：識別物體、人臉都有對 AI 的需求。但處理圖像數據若全部直接與雲端連接，那麼無疑對於續航的影響非常之大，解決方案就是獨立晶元在本地處理數據。

谷歌最近表示 TPU 對於能源消耗的節省異常可觀，LeCun 也打趣地比喻道：「如果你不想把小湖燒乾，那麼最好是換上專用的硬體。」