- Investors and entrepreneurs are jumping on the AI chip cart
- From chips smaller than a fingernail to… iPad-sized AI chips?
- New chip millions of times faster than a regular computer
- Tesla AI chip technology should trigger a self-driving revolution
- Chinese and European AI chip makers are catching up
- The development race for AI chips will intensify in the future
Artificially intelligent technologies have completely transformed the world over the past decade. Smart algorithms are used for a variety of purposes and in different industries – for example in speech recognition technology, in biometrics, on social media and on the stock exchange. But running AI software costs both time and money. Analyzing data and finding patterns requires an enormous amount of processing power. That’s why many of today’s AI calculations take place in data centers before being added to devices. However, to unlock the full potential of algorithms, they must run on the device itself, beyond the reach of information processing facilities. Chips that enable machines and data centers to use increasingly powerful programs
Until now , AI software has mainly relied on graphics processing units (GPUs) for the computing power needed to train algorithms for various tasks. Because that is no longer enough, the tech sector has now started developing AI chips – specialized computer processors that contain software and hardware components specifically designed to accelerate AI computation. These new chips not only make data centers faster, they also enable self-driving vehicles, telephones, drones, robots and other machines to independently process complex code and perform better.
Dat is de reden waarom de wereldwijde markt voor KI-chips explosief groeit en tegen 2025 naar verwachting $91,18 miljard waard zal zijn. Het financiële en fiscale adviesbureau Deloitte voorspelt dat er wereldwijd alleen al in 2020 meer dan 750 miljoen KI-chips zullen worden verkocht. En startups, universiteiten, autobedrijven en techreuzen doen allemaal mee aan de race om zo snel mogelijk de krachtigste processor te ontwikkelen.
Investeerders en ondernemers springen op de KI-chip-kar
Het potentieel van nieuwe chips om KI-processen te verbeteren heeft veel investeerders en ondernemers aangetrokken. Zo investeerden Amerikaanse durfkapitalisten tussen 2015 en 2018 meer dan $1 miljard in KI-chipstartups. Grotere spelers nemen ook kleinere startups over. Zo nam Intel, ’s werelds grootste fabrikant van halfgeleiderchips, in december 2019 de Israëlische KI-chipfabrikant Habana Labs voor ongeveer $2 miljard over. Mike Delmer, een microchipanalist bij The Linley Group, zegt: “Het is onmogelijk om bij te houden welke bedrijven op de KI-chip-kar springen. Elke week komt daar wel een bedrijf bij, en dat is geen grap”.
Techbedrijven als Nvidia en Google hebben al KI-chips ontwikkeld die zijn aangepast voor verschillende KI-toepassingen. Apple gaat KI-chips in zijn iPhones verwerken en Huawei heeft zijn Kirin-smartphone-chips geüpgraded zodat de toestellen KI-gerelateerde taken effectiever kunnen uitvoeren. Overheden raken ook steeds meer geïnteresseerd in deze bloeiende industrie. Het Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), dat verantwoordelijk is voor de ontwikkeling militaire technologieën voor de Amerikaanse regering, financiert verschillende KI-chipprojecten. En ook de Chinese autoriteiten ondersteunen bedrijven die actief zijn op dit gebied. Deze sector maakt een snelle groei door en we zijn benieuwd wiens chips uiteindelijk de markt zullen domineren.
Van chips kleiner dan een vingernagel tot … KI-chips van iPad-formaat?
Computerchips zijn over het algemeen heel klein. Velen zijn zelfs kleiner dan een vingernagel. Het nieuws dat de in de VS gevestigde startup Cerebras een chip ter grootte van een iPad heeft ontwikkeld was voor velen dan ook een verrassing. De chip meet 22 x 22cm en is daarmee waarschijnlijk de grootste computerchip ooit gebouwd. “Het apparaat kan, afhankelijk van de taak, het werk van een cluster van honderden GPU’s doen, terwijl het veel minder energie nodig heeft”, aldus de oprichter en CEO van Cerebras, Andrew Feldman. Bovendien verplaatst data in de chip zich 1.000 keer sneller dan tussen afzonderlijke chips die in een cluster zijn gekoppeld.
Maar het maken van een grote chip brengt unieke uitdagingen met zich mee. De meeste computerchips zijn luchtgekoeld, maar die van Cerebras heeft een koelwaterleidingsysteem nodig om oververhitting te voorkomen. Een andere uitdaging is het productieproces zelf. De enorme chip wordt vervaardigd door TSMC, een in Taiwan gevestigde contractchipfabrikant, die zijn faciliteit en uitrusting aanzienlijk heeft moeten opschalen om zich aan de grootte van het project te kunnen aanpassen.
Het product van Cerebras zullen we natuurlijk niet in (of eerder, óp) onze smartphones of tablets tegenkomen. Het bedrijf is van plan om de servers die om de chip heen zijn gebouwd aan klanten te verkopen die hun KI-projecten naar een hoger niveau willen tillen. In samenwerking met andere bedrijven is Cerebras al bezig met projecten voor het ontwikkelen van geneesmiddelen. Ook grote techbedrijven als Facebook, Amazon en Microsoft zijn mogelijk geïnteresseerd in het gebruik van de nieuwe chip, waarmee ze sneller slimmere algoritmen kunnen ontwikkelen. “Het zal een dure service zijn, maar we verwachten wel dat een aantal partijen er gebruik van zullen maken”, zegt Eugenio Culurciello, een hardware-ontwerpexpert bij de Amerikaanse chipfabrikant Micron.
Nieuwe chip miljoenen malen sneller dan een gewone computera
Experts bij MIT hebben een andere benadering gekozen voor het bouwen van KI-chips. Het team, bestaande uit Dirk Englund, Alexander Sludds en verschillende andere onderzoekers, ontwikkelt een chip die licht gebruikt om KI-berekeningen uit te voeren – in plaats van elektriciteit – wat het energieverbruik drastisch verlaagt. Vroege simulaties hebben aangetoond dat de chip enorme neurale netwerken miljoenen keren sneller kon verwerken dan zijn elektrische tegenhangers of conventionele computers. Deze ontwikkeling is vooral interessant met het oog op het terugdringen van het energieverbruik van datacenters overal ter wereld. De onderzoekers bouwen nu een prototype-chip om het potentieel van deze technologie met experimenten te bewijzen.
Vivienne Sze, een andere MIT-onderzoeker in de KI-chipsector, werkt samen met Joel Emer, onderzoekswetenschapper bij Nvidia en professor aan het MIT, aan de ontwikkeling van de Eyeriss-chip. Tijdens verschillende tests presteerde de chip minstens 10 tot zelfs 1000 keer beter dan standaardprocessors, afhankelijk van het algoritme dat werd aangedreven. Sze mocht haar ontwerp zelfs presenteren op MARS, een jaarlijks evenement dat georganiseerd wordt door Amazon’s Jeff Bezos. De bijeenkomst brengt de meest innovatieve knappe koppen uit de KI-, automatiserings-, robotica- en ruimtevaartwereld samen. Naast Eyeriss was Sze ook betrokken bij de ontwikkeling van de energiezuinige KI-chip Navion, die wordt gebruikt in kleine drones voor kaart- en navigatiedoeleinden.
Tesla KI-chiptechnologie moet een zelfrijdende revolutie teweegbrengen
Slimme algoritmen zijn essentieel voor de implementatie van zelfrijdende voertuigen. Ze analyseren camera- en sensorische gegevens en zorgen ervoor dat auto’s en vrachtwagens op drukke wegen kunnen navigeren. Om dat te bewerkstelligen moeten voertuigen echter worden uitgerust met krachtige computers. Tesla, de welbekende fabrikant van elektrische auto’s, beweert dat zijn FSD – full self-driving of volledig zelfstandige – computer die taak aankan. Wat de FSD-unit bijzonder efficiënt maakt zijn twee KI-chips die door Tesla ontworpen en door Samsung vervaardigd zijn. Een enkele chip kan tot 72 biljoen taken per seconde uitvoeren en het systeem als geheel kan elke seconde 2.100 videoframes analyseren. De autofabrikant legt uit dat de chip door deze prestaties 21 keer sneller is dan conventionele, ‘previous-generation’ hardware.
Acht camera’s, 12 ultrasone sensoren, een naar voren gerichte radar en GPS voeden de chips met enorme hoeveelheden informatie. Vervolgens analyseert de KI deze gegevensstroom om te beslissen of het voertuig moet remmen, accelereren of keren. Tesla CEO Elon Musk is er zeker van dat de nieuwe chips de zelfrijdende revolutie in gang zullen zetten waardoor er in 2020 meer dan een miljoen volledig autonome auto’s op de weg zullen zijn. Maar analisten waarschuwen dat de beroemde ondernemer misschien wat te ambitieus is. “Puur vanuit technisch oogpunt heeft Tesla een indrukwekkende chip gebouwd. Maar het is zeker niet ‘the best thing since sliced bread’”, aldus Mike Demler, microprocessor-expert en analist bij The Linley Group.
Chinese en Europese KI-chipmakers maken inhaalslag
Amerikaanse bedrijven hebben nu misschien nog een voorsprong op de KI-chipmarkt, maar andere regio’s zijn bezig met een inhaalslag. In China heeft tech- en e-commercegigant Alibaba de speciale Hanguang 800-chip ontwikkeld, die verschillende KI-processen aanstuurt. Computertaken die normaal gesproken uren duren kunnen nu binnen vijf minuten afgerond worden. De nieuwe technologie wordt niet verkocht als een op zichzelf staand product, maar wordt intern gebruikt bij activiteiten als het zoeken naar producten, automatische vertalingen op e-commercesites, gepersonaliseerde aanbevelingen en advertenties. In de toekomst zou het bedrijf via zijn cloudcomputing-unit mogelijk toegang kunnen bieden tot de Hanguang-chips.
In Europa heeft de in het VK gevestigde startup Graphcore $150 miljoen aan financiering opgehaald om zijn onderzoeks- en verkoopactiviteiten uit te breiden. De waarde van Graphcore wordt geschat op $1,95 miljard en het bedrijf werkt al samen met klanten als het Europese zoekmachinebedrijf Qwant en het investeringsbeheerbedrijf Carmot Capital. De chips van Graphcore worden Intelligence Processing Units (IPU’s) genoemd en worden geleverd met bijbehorende Poplar-software. Bovendien zijn de IPU’s beschikbaar “voor externe klanten in de Azure Cloud, maar ook voor interne KI-initiatieven van Microsoft”, zegt Nigel Toon, de oprichter en CEO van het bedrijf.
De ontwikkelingsrace voor KI-chips zal in de toekomst intensiveren
Van smartphones en medische hulpmiddelen tot autonome voertuigen en e-commerce – KI-technologieën zullen op enorm diverse en uiteenlopende manieren worden toegepast. Ze stellen bedrijven in staat waardevolle ontdekkingen te doen en belangrijke producten te ontwikkelen. Maar voor deze steeds complexere algoritmen is hardware met enorme rekencapaciteit nodig, waardoor de interesse in de ontwikkeling van betere KI-computerprocessors toeneemt. Deze zijn namelijk van kritiek belang voor de toekomst van talloze bedrijfstakken. De ontwikkelingsrace met betrekking tot geavanceerde KI-chips zal daarom ongetwijfeld blijven intensiveren.
