Гиганты ИТ-рынка, включая Google, Microsoft, Facebook, Amazon, Alibaba и др., усиленно разрабатывают собственные аппаратные средства для различных сегментов, со ссылкой на собственные источники сообщает портал DigiTimes. По замыслу, это поможет им уменьшить зависимость от сторонних компаний, в частности, от Intel. Кроме того, специализированные решения могут быть эффективнее универсальных. К примеру, Google уже несколько лет использует собственные ASIC Tensor Processing Unit (TPU), созданные для ускорения процессов машинного обучения.

В рамках конференции для разработчиков Google I/O 2018 было представлено третье поколение тензорных процессоров. Новое 100-Пфлопс решение в восемь раз производительнее по сравнению с предшественником. Каждая плата TPU 3.0 подключается к слоту PCI Express 3.0×16.

Microsoft, как сообщается, будет использовать специальный процессор HPU (Holographic Processing Unit) собственной разработки в гарнитуре HoloLens второго поколения. Помимо этого стало известно, что последние несколько лет компания тайно вела работу над собственным процессором с кодовым именем E2, использующим передовую архитектуру EDGE (Explicit data graph execution). Эта архитектура предусматривает объединение отдельных процессорных инструкций в массивные блоки с параллельным их выполнением, снимает некоторые ограничения к конструкции чипов и позволяет увеличить производительность компьютеров в сотни раз.

В июне представители Microsoft сообщили о портировании на EDGE собственной ОС Windows 10, а кроме того Linux, Busybox и FreeRTOS и набора базовых инструментов для разработки приложений. По данным The Register, в этом проекте не обошлось без участия Qualcomm, которая помогла редмондовцам в создании реально работающих чипов и систем на их основе.

Китайский интернет-гигант Baidu выпустил процессор Kunlun, предназначенный для работы с задачами ИИ в рамках центров обработки данных. Модель Kunlun 818-300 будет использоваться для обучения ИИ, а Kunlun 818-100 — для вывода данных. Baidu создала свой первый процессор ещё в 2011 г. Новый Kunlun в 30 раз быстрее первого решения компании: его производительность достигает 260 TOPS, а пропускная способность памяти составляет 512 Гб/с. Также известно, что производится данное решение по 14-нм техпроцессу на мощностях Samsung, а TDP составляет 100 Вт.

Что касается других компаний, пока точно неизвестно, какие именно аппаратные решения они разрабатывают. Facebook, не исключено, может направить усилия на разработку процессоров для собственных серверов, в которых в настоящее время используются решения Nvidia. По слухам, крупнейшая соцсеть также работает на созданием процессора для искусственного интеллекта. Тем временем Amazon самостоятельно разрабатывает чипы для Echo — «умных» колонок под управлением Alexa. Компания рассчитывает, что с ИИ-чипом домашние помощники станут работать эффективнее и быстрее, чем раньше, когда все вычисления производились исключительно облачными мощностями.

Переход на собственные комплектующие превращается в тренд. Недавно Илон Маск признался, что Tesla разрабатывает собственное железо и софт для беспилотников. Он также пообещал, что компания представит лучший в мире ИИ для беспилотников.