Seuraava AI:n sota ei ehkä ole pelkästään GPU:n sota!
Monet ajattelevat heti tekoälystä kuullessaan Nvidiaa ja uskovat, että AI:n kehitys ei onnistu ilman GPU:ta.
Viime aikoina AMD:n ja Intelin x86-prosessoriekosysteemi sekä PyTorchin, oneDNN:n ja muiden AI-ohjelmistojen optimointitekniikat ovat herättäneet uudelleen huomiota.
Mitä tämä tarkoittaa?
Yksinkertaisesti sanottuna se tarkoittaa, että ohjelmisto- ja alhaisen tason laskentatekniikoiden optimoinnin avulla CPU voi tehokkaammin suorittaa osan AI-laskentatehtävistä.
Aiemmin markkinat keskittyivät siihen, kenellä on tehokkain laskentateho; tulevaisuudessa markkinoiden on myös kiinnitettävä huomiota siihen, kuka pystyy muuttamaan laskentatehon tuottavaksi mahdollisimman alhaisilla kustannuksilla.
Jos AI pystyy toimimaan tehokkaasti useammissa tavallisissa tietokoneissa ja yrityspalvelimissa, se voi alentaa joidenkin sovellusten käyttöönoton kynnystä ja tehdä AI:sta edullisemman useammille yrityksille.
Lisäksi tämä asia koskee paitsi AMD:ta ja Inteliä, myös koko puolijohdeteollisuuden arvoketjua.
Nvidian GPU:illa on edelleen tärkeä rooli, mutta CPU, GPU, erikoistuneet AI-piirit ja ohjelmistojen optimointi muodostavat todennäköisesti yhdessä tulevaisuuden AI-infrastruktuurin.
Todella tutkittavaa on, miten koko teollisuusketju kehittyy, kuka pystyy jatkuvasti parantamaan suorituskykyä, alentamaan kustannuksia ja muuttamaan tekniset edut konkreettisiksi tuloiksi.
Tietenkään teknologinen kehitys ei takaa osakekurssin nousua, lopulta ratkaisee yrityksen tulos, arvostus ja kilpailukyky.
AI:n tarina ei ole vielä ohi. Seuraava kilpailukierros ei ole pelkästään laskentatehosta, vaan tehokkuudesta ja kustannuksista!
$INTC$AMD
