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以AI技術(shù)最佳化的SoC今年將應(yīng)用在行動(dòng)與邊緣

關(guān)鍵字:AI芯片 智能手機(jī) 人臉識(shí)別 作者:admin 來源:不詳 發(fā)布時(shí)間:2018-04-21  瀏覽:16

IDC最新發(fā)布的《Worldwide Enabling Technologies and Semiconductors 2018–Top 10 Trends》報(bào)告指出2項(xiàng)由人工智慧(Artificial Intelligence;AI)驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵趨勢(shì):首先2018年將是AI在邊緣(edge)的肇始,其次以AI技術(shù)最佳化與整合的SoC解決方案將開始出現(xiàn)在行動(dòng)與邊緣應(yīng)用。隨著邊緣運(yùn)算能力日益強(qiáng)大,將促成機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning;ML)大量應(yīng)用于邊緣裝置。

根據(jù)Semiconductor Engineering報(bào)導(dǎo),許多科技的大變革得以實(shí)現(xiàn)是由于半導(dǎo)體的重大創(chuàng)新,以及1970年代開始的微型化、制程良率改善、生產(chǎn)效率提升、工具進(jìn)步所促成,在可預(yù)見的未來仍會(huì)是科技發(fā)展的重要基石。不過科技的大變革也可能是基于單純的觀點(diǎn)轉(zhuǎn)換。

人類日常生活中各種裝置,不僅能協(xié)助上網(wǎng)、傳送短信,更可提供全然不同的功能,包括為人類駕駛車輛、監(jiān)測(cè)住家、提升人身與數(shù)據(jù)安全、理解人類。例如智慧型手機(jī)不僅只是可隨身攜帶的便利電話,廠商更將其設(shè)想為使用者可隨時(shí)隨地使用的運(yùn)算裝置。不同的觀點(diǎn)讓邊緣運(yùn)算能促成更有趣與更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用。

全球連網(wǎng)裝置日增趨勢(shì)已成定局,預(yù)估數(shù)量將從80億增加至1兆,分布式運(yùn)算(distributed computing)已開始成形,例如屬于邊緣裝置的Lumo Bodytech穿戴式裝置,2017年時(shí)已能執(zhí)行ML軟件以最佳化配戴者的活動(dòng)方式。而傳統(tǒng)的處理模式是在邊緣擷取數(shù)據(jù),傳送至數(shù)據(jù)中心處理,再將結(jié)果回傳邊緣裝置,不僅費(fèi)時(shí)且耗能。

隨著邊緣裝置的運(yùn)算能力不斷提升,將可承擔(dān)各種ML應(yīng)用與AI工作負(fù)載,為人類帶來極大價(jià)值。而將執(zhí)行ML算法所需的適切運(yùn)算能力建置于邊緣,則可提升處理效率與節(jié)約能源。IDC的研究報(bào)告指出,2018年供應(yīng)商紛紛定位現(xiàn)有產(chǎn)品或增加新功能,以處理AI工作負(fù)載與編碼構(gòu)架(programming framework)。

安謀(ARM)已最佳化其先進(jìn)世代CPU與GPU的IP核心,以提升處理AI推論(AI-inferencing)的效率;Google、聯(lián)發(fā)科、高通(Qualcomm)、Rockchip等半導(dǎo)體供應(yīng)商都已轉(zhuǎn)向?qū)?shù)位信號(hào)處理(DSP)核心整合至一般用途處理器或協(xié)同處理器,以加速處理電腦視覺等AI工作負(fù)載。

基于能耗、延遲(latency)與安全考察,AI相關(guān)工作負(fù)載也應(yīng)移到邊緣。例如監(jiān)視攝像機(jī)若能配備足夠運(yùn)算能力,便能直接執(zhí)行ML算法,過濾所擷取的大量圖像數(shù)據(jù),僅將可疑數(shù)據(jù)上傳云端作進(jìn)一步分析或觸發(fā)警示,即可避免直接將所有數(shù)據(jù)串流云端的耗時(shí)、浪費(fèi)資源與數(shù)據(jù)安全疑慮。

而以人臉辨識(shí)解鎖智慧型手機(jī),最合理的方式也是直接在要解鎖的智慧型手機(jī)上執(zhí)行辨識(shí)算法。此外,智慧音響的語音辨識(shí)功能,若所有處理程序都能直接在裝置上完成,則執(zhí)行效率更佳、無須依賴良好的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全更有保障。

IDC Market Perspective報(bào)告對(duì)2018年的市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)還包括:車用半導(dǎo)體、車用電子的投資與整合將持續(xù)加溫,自駕車感測(cè)器技術(shù)與感測(cè)器融合將成趨勢(shì);數(shù)據(jù)中心內(nèi)的GPU將持續(xù)作為執(zhí)行AI訓(xùn)練的主力,NVIDIA占比最高,而超威(AMD)在2019年也將有所斬獲。

編輯:admin  最后修改時(shí)間:2018-04-21

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