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以AI技术最佳化的SoC今年将应用在行动与边缘

关键字: AI芯片 智能手机 人脸识别 作者:admin 来源:不详 发布时间:2018-04-21 浏览:1

IDC最新发布的《Worldwide Enabling Technologies and Semiconductors 2018–Top 10 Trends》报告指出2项由人工智慧(Artificial Intelligence;AI)驱动的关键趋势:首先2018年将是AI在边缘(edge)的肇始,其次以AI技术最佳化与整合的SoC解决方案将开始出现在行动与边缘应用。随着边缘运算能力日益强大,将促成机器学习(Machine Learning;ML)大量应用于边缘装置。

根据Semiconductor Engineering报导,许多科技的大变革得以实现是由于半导体的重大创新,以及1970年代开始的微型化、制程良率改善、生产效率提升、工具进步所促成,在可预见的未来仍会是科技发展的重要基石。不过科技的大变革也可能是基于单纯的观点转换。

人类日常生活中各种装置,不仅能协助上网、传送短信,更可提供全然不同的功能,包括为人类驾驶车辆、监测住家、提升人身与数据安全、理解人类。例如智慧型手机不仅只是可随身携带的便利电话,厂商更将其设想为使用者可随时随地使用的运算装置。不同的观点让边缘运算能促成更有趣与更具挑战性的应用。

全球连网装置日增趋势已成定局,预估数量将从80亿增加至1兆,分布式运算(distributed computing)已开始成形,例如属于边缘装置的Lumo Bodytech穿戴式装置,2017年时已能执行ML软件以最佳化配戴者的活动方式。而传统的处理模式是在边缘撷取数据,传送至数据中心处理,再将结果回传边缘装置,不仅费时且耗能。

随着边缘装置的运算能力不断提升,将可承担各种ML应用与AI工作负载,为人类带来极大价值。而将执行ML算法所需的适切运算能力建置于边缘,则可提升处理效率与节约能源。IDC的研究报告指出,2018年供应商纷纷定位现有产品或增加新功能,以处理AI工作负载与编码构架(programming framework)。

安谋(ARM)已最佳化其先进世代CPU与GPU的IP核心,以提升处理AI推论(AI-inferencing)的效率;Google、联发科、高通(Qualcomm)、Rockchip等半导体供应商都已转向将数位信号处理(DSP)核心整合至一般用途处理器或协同处理器,以加速处理电脑视觉等AI工作负载。

基于能耗、延迟(latency)与安全考察,AI相关工作负载也应移到边缘。例如监视摄像机若能配备足够运算能力,便能直接执行ML算法,过滤所撷取的大量图像数据,仅将可疑数据上传云端作进一步分析或触发警示,即可避免直接将所有数据串流云端的耗时、浪费资源与数据安全疑虑。

而以人脸辨识解锁智慧型手机,最合理的方式也是直接在要解锁的智慧型手机上执行辨识算法。此外,智慧音响的语音辨识功能,若所有处理程序都能直接在装置上完成,则执行效率更佳、无须依赖良好的网络质量、数据安全更有保障。

IDC Market Perspective报告对2018年的市场趋势预测还包括:车用半导体、车用电子的投资与整合将持续加温,自驾车感测器技术与感测器融合将成趋势;数据中心内的GPU将持续作为执行AI训练的主力,NVIDIA占比最高,而超威(AMD)在2019年也将有所斩获。

编辑:admin 最后修改时间:2018-04-21

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