马斯克首度承认自研AI芯片,或与英伟达“分手“

简介: 昨天,特斯拉CEO Elon Musk在NIPS上公开承认,特斯拉正在开发专用的AI芯片。而同时,英伟达也在NIPS上发布了迄今为止最强大的“TITAN V” PC GPU。Musk此番之举,是否可视为与英伟达的“分手宣言”?

Musk公开承认特斯拉正在自研AI芯片

昨天,特斯拉CEO Elon Musk公开承认,特斯拉正在开发专用的AI芯片。而同时,英伟达也在NIPS上发布了迄今为止最强大的“TITAN V” PC GPU。此番Musk之举,或可视为与英伟达的“分手宣言”。

Musk昨天在NIPS上说,“Jim正在开发专用的人工智能芯片,我们认为这将会成为世界上最好的芯片。”

Jim Keller何许人也?他是著名的传奇芯片工程师,曾在AMD担任首席架构师,设计出K7、K8等知名架构,后在苹果工作期间设计出了A4、A5处理器。Jim Keller于2016年跳槽到特斯拉,目前是负责Autopilot硬件的副总裁。

 e9b495587c267c0f2a4c37ffd10f8ef14814864e

特斯拉在自研AI芯片上可谓是“蓄谋已久”。美国媒体CNBC九月曾爆出特斯拉与AMD合作,开发车载自动驾驶计算芯片。据报道,当时已有超过50人参与在人工智能芯片研发的工作中。由此特斯拉的雄心可见一斑。

当时,特斯拉和AMD都拒绝发表相关评论。而此番Musk公开证实这一消息,足以说明特斯拉在自研AI芯片上进展很大,甚至可以看作“手撕”英伟达的表现。

一直以来,Musk以其对无人驾驶汽车的乐观和对AI是否能安全运行的悲观而闻名。在NIPS上,Musk多次谈及他的自动驾驶之梦,称要在两年之内实现L5级的完全自动驾驶还表示“十年后建成的新车大约有一半是自动驾驶的”

昨天在NIPS大会现场,他再次表态:“通用人工智能(AGI)将在七八年后到来。”

Salesforce的AI研究人员Stephen Merity对Musk 的乐观估计表示强烈怀疑,认为这是一个“疯狂的乐观估计”。

53700cb879d6b7e92f2672f674a0604337a1dad5

汽车制造商为何频频与芯片公司分手,自造芯片?一家汽车制造商是否能生产出好的芯片?

作为一家汽车制造商,特斯拉此前一直使用别人家的芯片。

特斯拉第一代Autopilot使用的是Mobieye的芯片。Mobieye是以色列一家著名的高级驾驶辅助系统(ADAS)厂商,是ADAS领域的龙头老大,占据七成市场份额。

Mobieye曾是特斯拉的神队友,但据华尔街日报报道称,早在去年七月份,Mobileye就结束了与特斯拉之间的供应商协议,时间点正是五月份发生在佛罗里达州的一起致命交通事故报告刚出炉之后不久,当时特斯拉汽车上的仪没有检测出车辆前方的拖车,导致了车毁人亡的惨剧。特斯拉随后做出声明指出,Mobileye得知特斯拉内部正在开发自主驾驶系统之后,就单方面结束了与特斯拉的合作关系。

去年7月,Mobieye也表示当前合约期满后将不再为特斯拉的Autopilot自动驾驶系统提供技术支持。Mobieye今年3月被英特尔以153亿美元高价收购。

与Mobieye分道扬镳后,特斯拉转而与英伟达合作。目前,特斯拉Autopilot自动驾驶系统所使用的是来自NVidia的Drive PX 2。Musk的老朋友黄仁勋可以说很给面子,Drive PX 2的市场价格为1.5万美元,而给特斯拉的友情价仅为2500美元。但Autopilot的自动驾驶硬件成本仍达到Model 3成本30%(9000美元)。而在Model 3出现量产瓶颈,特斯拉现金流情况不乐观的情况下,这个价格仍属于较高。

本月,JP.Morgan曾发布一份研究报告,称由于Model 3量产问题严重,建议投资者做空特斯拉。此前,还有报道称特斯拉的现金流只够用到明年8月。

但一家汽车制造商是否能生产出好的芯片?Jim Keller本周四曾表示,目前市场上没有任何产品适合特斯拉的混合传感器,或者适合自动驾驶汽车可靠性要求的产品。他说,“如果你自己设计你真正需要的东西,你会得到更好的。”


原文发布时间为:2017-12-9
本文作者: 常佩琦
本文来自云栖社区合作伙伴新智元,了解相关信息可以关注“AI_era”微信公众号
相关文章
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 语音技术
Fugatto:英伟达推出的多功能AI音频生成模型
Fugatto是由英伟达推出的多功能AI音频生成模型,能够根据文本提示生成音频或视频,并修改现有音频文件。该模型基于增强型的Transformer模型,支持复杂的组合指令,具有强大的音频生成与转换能力,广泛应用于音乐创作、声音设计、语音合成等领域。
65 1
Fugatto:英伟达推出的多功能AI音频生成模型
|
20天前
|
人工智能 并行计算 程序员
【AI系统】SIMD & SIMT 与芯片架构
本文深入解析了SIMD(单指令多数据)与SIMT(单指令多线程)的计算本质及其在AI芯片中的应用,特别是NVIDIA CUDA如何实现这两种计算模式。SIMD通过单指令对多个数据进行操作,提高数据并行处理能力;而SIMT则在GPU上实现了多线程并行,每个线程独立执行相同指令,增强了灵活性和性能。文章详细探讨了两者的硬件结构、编程模型及硬件执行模型的区别与联系,为理解现代AI计算架构提供了理论基础。
61 12
|
22天前
|
人工智能 自然语言处理 知识图谱
英伟达nGPT重塑Transformer,AI训练速度暴增20倍!文本越长,加速越快
英伟达提出nGPT(Normalized Transformer),通过单位范数归一化和超球面上的表示学习,显著提升了Transformer模型的训练速度和性能。实验显示,nGPT在处理4k长度序列时,训练速度比传统Transformer快10倍,且在多个下游任务中表现出色。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2410.01131
36 12
|
17天前
|
人工智能 数据安全/隐私保护 数据中心
“芯片围城”下国产AI要放缓?答案或截然相反
12月2日,美国对华实施新一轮出口限制,将140余家中国企业列入贸易限制清单。对此,中国多个行业协会呼吁国内企业谨慎选择美国芯片。尽管受限企业表示影响有限,但此事件引发了关于AI领域芯片供应的担忧。华为云推出的昇腾AI云服务,提供全栈自主的算力解决方案,包括大规模算力集群、AI框架等,旨在应对AI算力需求,确保算力供给的稳定性和安全性,助力中国AI产业持续发展。
|
5天前
|
人工智能 API Windows
免费部署本地AI大语言模型聊天系统:Chatbox AI + 马斯克grok2.0大模型(简单5步实现,免费且比GPT4.0更好用)
本文介绍了如何部署本地AI大语言模型聊天系统,使用Chatbox AI客户端应用和Grok-beta大模型。通过获取API密钥、下载并安装Chatbox AI、配置模型,最终实现高效、智能的聊天体验。Grok 2大模型由马斯克X-AI发布,支持超长文本上下文理解,免费且易于使用。
31 0
|
1月前
|
人工智能 数据中心 芯片
马斯克X AI鲶鱼效应 倒逼AI行业快速发展
全球数据中心面临放缓困境,AI大模型的迭代因高质量数据短缺和高昂的建设成本而受限。马斯克的xAI公司迅速建设超大规模数据中心,引发OpenAI等竞争对手的焦虑,新一轮数据中心竞赛即将展开。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
【AI系统】芯片的编程体系
本文探讨了SIMD与SIMT的区别及联系,分析了SIMT与CUDA编程的关系,深入讨论了GPU在SIMT编程的本质及其与DSA架构的关系。文章还概述了AI芯片的并行分类与并行处理硬件架构,强调了理解AI芯片编程体系的重要性,旨在帮助开发者更高效地利用AI芯片算力,促进生态繁荣。
46 0
|
23天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
2017年,谷歌推出TPU v2,专为神经网络训练设计,标志着从推理转向训练的重大转变。TPU v2引入多项创新,包括Vector Memory、Vector Unit、MXU及HBM内存,以应对训练中数据并行、计算复杂度高等挑战。其高效互联技术构建了TPU v2超级计算机,显著提升大规模模型训练的效率和性能。
40 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
52 10
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
下一篇
DataWorks