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算力、功耗還是架構(gòu)?四位大咖縱論終端AI的四大挑戰(zhàn)

章鷹觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友原創(chuàng) ? 作者:章鷹 ? 2019-05-14 10:37 ? 次閱讀
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本站原創(chuàng),作者:章鷹,電子發(fā)燒友執(zhí)行副主編。

2019年,AI市場風(fēng)起云涌,一方面不少獨角獸公司融資不斷擴大,比如2月27日地平線 (Horizon Robotics) 宣布完成由SK中國、SKHynix以及數(shù)家中國一線汽車集團 (與旗下基金) 聯(lián)合領(lǐng)投的B輪融資,獲得6億美金左右的投資,又比如5月8日,曠視科技完成D輪融資,融資額達到7.5億美元,在熱門的邊緣計算、視覺領(lǐng)域的前沿研究獲得充足的資金支持。

另外一方面,市場對人工智能的期望恢復(fù)理性,國內(nèi)廠商開始進入落地應(yīng)用階段。核心AI能力不斷擴展,寒武紀(jì)在蘇州舉辦的全球智博會上,展示了14個應(yīng)用案例,寒武紀(jì)AI芯片,比如MLU100芯片已經(jīng)在阿里云城市大腦提供算力支持,寒武紀(jì)的AI芯片在智能手機領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)擴大之勢,此外,在教育行業(yè)、智能制造和工業(yè)、服務(wù)器領(lǐng)域,這家公司都帶來了實質(zhì)性的落地項目。

IDC高級新興技術(shù)研究部高級研究經(jīng)理盧言霞向記者表示,近五年來,中國AI市場成就斐然,2018年中國軟件市場占據(jù)全球軟件市場規(guī)模的3.1%,中國人工智能軟件市場占據(jù)全球的15.4%,未來還有更大的增長空間。終端AI儼然是落地應(yīng)用中的重要支持點。

對于終端AI市場,市場有哪些痛點呢?筆者整理了四位大咖的觀點,與工程師和電子領(lǐng)域的高管分享。

終端AI應(yīng)用量最大,算力和功耗是兩大難題

圖:清華大學(xué)微納電子學(xué)系主任魏少軍

4月9日,清華大學(xué)微納電子學(xué)系主任魏少軍在人工智能創(chuàng)新峰會上表示,從應(yīng)用需求端來看,我們發(fā)現(xiàn)應(yīng)用量最大的并不在云端,而是在終端,ARM公司的專家把人工智能分成“大機器學(xué)習(xí)”、“中機器學(xué)習(xí)”和“小機器學(xué)習(xí)”,三者之間在數(shù)量上依次有二次方的增加,從108、1010再到1012。但當(dāng)AI服務(wù)從云端走向終端時,要克服的困難遠(yuǎn)遠(yuǎn)比在云端大得多。

在邊緣上,資源和功耗都是受限的,而要解決AI問題,算力仍然需要那么大。換句話說,算力需求沒變,但資源不足,難度自然變大。這里面涉及兩個關(guān)鍵問題,一個是算力本身,一個是功耗。

在智能系統(tǒng)中,最重要的功能是實現(xiàn)智能化,軟件承載了智能化的理念和方法,而硬件只是承載智能化所需要的計算。如果能把兩者有機融合在一起,讓硬件在任何時候都能提供軟件運行所需的最佳計算效率,就能夠得到我們所需的理想計算模式。

持續(xù)創(chuàng)新!推出性能功耗比好的終端AI產(chǎn)品,搶占市場先機

圖:寒武紀(jì)創(chuàng)始人陳天石

寒武紀(jì)是國際上最早從事AI芯片研發(fā)的團隊之一,研發(fā)的終端智能處理器已經(jīng)運行在數(shù)千萬的終端設(shè)備中,研發(fā)的云端智能芯片為云端大規(guī)模智能處理提供了高性能和高性價比的芯片方案,推動人工智能計算力突破和提升。

陳天石描述寒武紀(jì)公司的戰(zhàn)略目標(biāo):“3年內(nèi)占領(lǐng)10億智能AI終端,占領(lǐng)中國云端高性能芯片1/3市場份額”。在市場策略層面,如何與英偉達競爭,陳天石告訴媒體:“提供性能功耗比更好的芯片。這個市場很大,其實未見得是零和博弈?!?/strong>

早在2016年,寒武紀(jì)就研發(fā)了全球第一款商用終端AI處理器,早于國外同行兩年,寒武紀(jì)的1A處理器是世界上首款智能終端處理器IP產(chǎn)品。第一代1A已經(jīng)在四款華為手機中使用。

第二款寒武紀(jì)的IP 1H是第二代高性能、低功耗的智能終端IP產(chǎn)品,在2017年11月公開發(fā)布,這款處理器帶來了深度學(xué)習(xí)處理速度的提升和功耗的降低,在寒武紀(jì)1H帶來了AI算力的大幅提升,使能和增強人臉識別、物體識別、物體檢測、圖像分割、智能翻譯等AI場景,實現(xiàn)了從圖像識別到物體檢測的跨越。在蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的AI Benchmark測試中,搭載麒麟980(集成寒武紀(jì)1H)的華為Mate 20 Pro、Mate 20 X和Mate 20,超過了搭載麒麟970的華為P20 Pro,排在了榜首。

2018年5月,寒武紀(jì)正式發(fā)布了多個最新一代終端 IP 產(chǎn)品——采用 7nm工藝的終端芯片Cambricon 1M、首款云端智能芯片MLU100及搭載了MLU100的云端智能處理計算卡。

寒武紀(jì)創(chuàng)始人陳天石博士對公司的定位是,獨立芯片公司,服務(wù)廣大云計算、大數(shù)據(jù)、服務(wù)器廠商、互聯(lián)網(wǎng)公司和行業(yè)巨頭,為下游廠商提供不同尺寸、面向不同應(yīng)用場景的終端AI處理器Ip以及覆蓋interference和training的不同處理能力的云端智能芯片。隨著華為智能手機在全球市場份額的不斷提升,寒武紀(jì)在終端AI芯片市場的認(rèn)可度也不斷提升。

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,如何實現(xiàn)無處不在的AI應(yīng)用?

圖:清華大學(xué)微納電子系副主任尹首一教授

智能終端的AI計算成為趨勢??紤]通訊延時、基于硬件設(shè)備、個人隱私考慮,我們需要在終端設(shè)備、傳感器,各種設(shè)備端上實現(xiàn)AI計算。這已經(jīng)成為電子行業(yè)的巨頭共識,百分之九十以上的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上使用CPU是arm公司提供的內(nèi)核,Google首席科學(xué)家在全球半導(dǎo)體大會上報告上說,Google認(rèn)為,IoT景下,未來AI計算一定是分布式、分層次、分等級的綜合系統(tǒng)。

要滿足各種場景下AI計算的需求,需要考慮算力和功耗問題的平衡。例如智能手機對語音技術(shù)的應(yīng)用,智能家電中有嚴(yán)苛的功耗約束,因而要在功耗受限場景下實現(xiàn)AI算法和運算就成為關(guān)鍵。

算力與場景結(jié)合,聯(lián)發(fā)科在終端AI運用領(lǐng)域不斷突破

聯(lián)發(fā)科技副總經(jīng)理暨家庭娛樂事業(yè)群總經(jīng)理游人杰表示,人工智能的崛起與以往不同,人工智能進入第三次革命,需要三種關(guān)鍵因素的配合:第一、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),第二、各種應(yīng)用層應(yīng)用多元化,尤其在2012年,Deep Learning新的演算法開發(fā)出來后,運算能力、精確率和收斂速度有了很大突破。不僅在云端,或者在終端,能力夠強。第三、算力(computation)的不斷提升。

目前,聯(lián)發(fā)科的芯片方案已經(jīng)占據(jù)了智能音箱垂直市場份額的60%-70%,大幅度領(lǐng)先競爭對手。聯(lián)發(fā)科的優(yōu)勢是將智能音箱方案擁有更高的硬件整合度。把第一代IC周邊電子元器件、電路等全部集成在第二代IC中,同時在軟件層面開發(fā)更智能的工具Power AQ,可通過Power AQ有效調(diào)整智能音箱的音質(zhì),加速硬件廠商把產(chǎn)品推向市場。

2019年4月18日,聯(lián)發(fā)科技發(fā)布AIoT平臺, 包含擁有高集成度和高端APU性能的i300和i500系列處理器芯片,為業(yè)界提供面向智能家居、智慧城市和智能工廠三大領(lǐng)域的解決方案,助力人工智能技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的落地融合。

最早,聯(lián)發(fā)科看到了人工智能在移動手機的應(yīng)用商機,自2018年初起,就推出了NeuroPilot的技術(shù),并將之首次運用在其手機處理平臺曦力P60上。NeuroPilot是基于他們的核心監(jiān)控與調(diào)節(jié)技術(shù)CorePilot的進階版。CorePilot在2014年就已經(jīng)被開發(fā)出來,其主要作用就是動態(tài)監(jiān)控手機多核處理器的每個核心的工作負(fù)載量,并加調(diào)節(jié)和分配,以提高手機運行的性能并降低電耗。

i500高性能解決方案則是基于強大的計算能力, 結(jié)合聯(lián)發(fā)科技的人工智能平臺NeuroPilot,搭配低時延的邊緣AI處理技術(shù),提供精準(zhǔn)的人臉、行為和環(huán)境識別分析,大幅度提升準(zhǔn)確度、生產(chǎn)效率和智能化水平。

游人杰指出,對于不同的芯片公司,最大的區(qū)別就是運算能力的差別。運算的處理能力在晶片里面是三個單元結(jié)合起來,我們稱之為聯(lián)合運算能力。CPU+GPU +Deep Learning加速器 ,聯(lián)發(fā)科內(nèi)部做到CPU八核,CPU的運算好處是可以透過軟件的規(guī)劃,讓演算方法在開發(fā)的過程中擁有最大的彈性。GPU的運算能力,在人工智能的開發(fā)過程中,同時具備高的處理速度,還能提供中等的彈性度。第三、當(dāng)你的演算方法做到比較成熟后,晶片運算功率做到更低,還需要做AI的Processing,做Deep Learning加速器或者是做視覺影像的處理器,能夠讓演算法找到最低的功耗處理。

小結(jié)

終端AI的進程在不斷加速,隨著寒武紀(jì)、MTK、耐能等國內(nèi)國際廠商不斷推出新品,未來在未聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的細(xì)分市場,會逐步誕生應(yīng)用的前三甲企業(yè),在無人機、智能家居、智能硬件、智能手機都是AI未來應(yīng)用增長點,企業(yè)必須研究好消費者需求的轉(zhuǎn)變,在技術(shù)能力和市場需求結(jié)合的契合度上下大功夫,在算力提升、功耗降低和運算架構(gòu)支持多元應(yīng)用不斷拓展,才能領(lǐng)先海外廠商,搶占市場的先機。

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