深度學習芯片領域的競爭從未停止過,2018年將開啟深度學習硬件大戰(zhàn)，在這場戰(zhàn)局中英偉達、AMD、英特爾誰能笑到最后。

隨著英偉達TItan V的發(fā)布，我們邁入了深度學習硬件發(fā)展的動蕩期。NVIDIA能否在2018年保住深度學習硬件首要供應商的地位還未可知，AMD和Intel Nervana都仍有機會。

所以對于想買硬件的消費者，最精明的選擇就是等上3至9個月，到這種不確定的狀態(tài)過去之后再決定。

NVIDIA決定在競爭初現(xiàn)端倪之前，先將自己的壟斷地位變現(xiàn)。通過這種方式，他們希望在未來1-2年內確保行業(yè)領先，所以他們的TItan V的售價高達3000美元！

雖然TItan V的深度學習專用核心Tensor Core有著獨特的性能，但性價比實在太糟，使其市場吸引力不足，只是現(xiàn)階段除此之外又沒有別的選擇，所以至少當前就有什么用什么吧。

AMD的硬件水平已經趕超NVIDIA了，而且他們計劃再開發(fā)出相匹配的深度學習軟件。如果這一步實現(xiàn)的話，其性價比會輕松超越NVIDIA，并在此領域成為新的標桿。而屆時NVIDIA就會憑借著雄厚的資金實力來拼市場，所以我們或許會在未來看到非常便宜的NVIDIA產品。注意這種情況是建立在AMD推出高質量軟件的基礎上——如果AMD跳票，則喪失了搶走桂冠的機會，而NVIDIA的產品將仍停留在高價位。

市場上還有另一位新晉競爭者：Intel Nervana的神經網(wǎng)絡處理器（NNP）。憑借著幾種迎合CUDA開發(fā)者需求的獨特性能，它表現(xiàn)得還比較有競爭力。NNP處理器可以解決優(yōu)化深度學習的CUDA內核中絕大多數(shù)的問題，這款芯片才真正稱得上第一枚深度學習芯片。

通常意義上，對于單一芯片之間的排名，我們會按照Nervana 》 AMD 》 NVIDIA的順序來排，因為NVIDIA的芯片不得不在游戲、深度學習和高性能運算中維持平衡，AMD也需要同時考慮游戲和深度學習，只有Nervana可以聚焦于深度學習，這是一個巨大的優(yōu)勢，使得他們的芯片較其他兩家少了很多無用的結構設計。

然而，獲勝者往往不是取決于純粹的性能或者性價比，而是要綜合考慮性價比+周邊生態(tài)+深度學習框架。

讓我們來仔細了解一下這三家公司產品的優(yōu)劣，看看它們到底處于什么位置。