人工知能チップの王者は誰ですか？QualcommとNVIDIAはそれぞれの強みを持っています

水曜日にMLCommonsが発表したテスト結果によると、QualcommのAIチップが3つのエネルギー効率のカテゴリのうち2つでNVDAを打ち負かし、台湾のNuechipsが残りの1つで勝利しました。

具体的には、BYDです。QualcommのAI 100チップが画像分類でNVIDIAのフラッグシップH100チップを打ち負かし、Qualcommのチップが1ワットあたり197.6サーバーコールを達成し、NVIDIAの108.4コールを上回りました。また、Nuechipsが227コールを達成したため、リストのトップに載りました。

Qualcommはターゲット検出でもNVIDIAを打ち負かしました。Qualcommのチップで1ワットあたり3.2を得たのに対し、NVIDIAチップでは1ワットあたり2.4でした。ターゲット検出は、小売店のビデオなどのアプリケーションを分析して、どこに客が一番行くかを調べるために使用できます。

ただし、自然言語処理のテストでは、NVIDIAが絶対的な性能とエネルギー効率の両方で1位を獲得しました。自然言語処理は、チャットボットなどのシステムで最も広く使用されている人工知能技術です。NVIDIAは1ワットあたり10.8のサンプルを達成し、2位はNuechipsの8.9サンプル/ワット、3位はQualcommの7.5サンプル/ワットです。

レポートによると、MLCommonsは人工知能処理のスピードを測定する第三者機関であり、そのMLPerfは最も権威のある国際的な人工知能性能ベンチマークテストである。

大量のデータを使用した人工知能モデルのトレーニング市場では、NVIDIAが支配的な地位を占めています。これらの人工知能モデルは、「応用」と呼ばれるテキスト応答を生成するなどのタスクを実行するために広く使用されるようにトレーニングされます。

アナリストたちは、企業が製品に人工知能技術を適用するにつれ、データセンター内推論チップ市場が急速に成長すると考えていますが、Googleなどの企業は既に結果としての追加コストを制御する方法を探っています。主なコストの1つは電力であり、Qualcommは、スマートフォンなどのバッテリー駆動デバイスのチップの設計の歴史を活用して、消費電力を削減するためにCloud AI 100というチップを開発しました。

idc関連のサーバーチップなど、データセンター内での微妙な課題に取り組むには、それらに特化したエヌビディアのグラフィックスカードが最適化されています。 $エヌビディア (NVDA.US)$ $アドバンスト・マイクロ・デバイシズ (AMD.US)$ $Direxion デイリー 半導体株 ブル 3倍 ETF (SOXL.US)$