Más de un año después, un pequeño chip de inteligencia artificial, se puede dejar que el teléfono, ver e incluso la cámara puede y ' Alfa perro "como" inteligente ".
Con las empresas chinas para lanzar la inteligencia artificial orientada al mercado de chips de telefonía móvil, este teléfono "núcleo" se pone en marcha un auge mundial.Que traerá qué tipo de impacto, la tradicional viruta destino geometría?
Especial 'núcleo' dedicado
En el Salón Internacional de la Electrónica de Berlín en 2007, Huawei lanzó Kirin 9 7 0 chip de inteligencia de telefonía móvil inteligente, construido en la unidad de red neuronal (N P U), a través de la profundidad de aprendizaje de inteligencia artificial, para que el funcionamiento de los teléfonos móviles más eficiente.
Chip, también conocido como circuitos integrados, de acuerdo con la función se puede dividir en muchos tipos, y algunos son responsables de la alimentación de control de salida de voltaje de alimentación, y algunos son responsables de procesamiento de audio y video, y algunos son responsables de procesamiento de computación compleja. Chip, chip de banda base, RF chip, como casi 100 especies.
Hay una gran variedad de chips existentes, ¿por qué chip de inteligencia artificial?
Con las aplicaciones de teléfonos inteligentes más y más, el tradicional chip o rendimiento no es suficiente, o ineficiente, difícil de soportar la inteligencia artificial necesaria para la operación de red neuronal a gran escala.
Por ejemplo, 'Google Brain' utilizó decenas de miles de procesadores de uso general para ejecutar 'unos días para aprender a identificar la cara de gato,' Alpha Dog 'y Li Shishi jugando al ajedrez cuando se usan miles de unidades centrales de procesamiento y cientos (GPU), con un costo promedio de casi $ 3.000 por placa.Para la gran mayoría de la demanda inteligente, las computadoras tradicionales basadas en computadoras tradicionales son caras, de alta potencia, voluminosas, lentas e inaceptables El
En comparación con el tradicional chip de 4 núcleos, al tratar con las mismas tareas de aplicación de inteligencia artificial, el unicornio 9 7 0 tiene aproximadamente 50 veces la eficiencia energética y 25 veces las ventajas de rendimiento.
Los profesionales señalaron que el procesador ordinario es como el cuchillo del ejército suizo, aunque GM, pero no profesional.Cocina para hacer un plato decente, debe utilizar un cuchillo de cocina profesional, y la profundidad especial del procesador es el mango Cuchillo de cocina más eficiente y más eficiente.
'Core' lo suficientemente fuerte para ir lejos
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial, la aplicación superior dependen de las competencias básicas subyacentes, y la competencia básica es el procesador de inteligencia artificial.Si el chip no puede romperse, las aplicaciones de inteligencia artificial no puede tener éxito. Se puede decir que el chip de núcleo es la inteligencia artificial El terreno estratégico de los tiempos.
La inteligencia artificial se utiliza actualmente en la profundidad de los algoritmos de aprendizaje, hay enormes necesidades de computación de datos, la arquitectura tradicional y los sistemas presentado un gran desafío.
Profundidad de aprendizaje, es decir, a través del algoritmo de la máquina para diseñar una red neuronal. Las características básicas de esta red es imitar el cerebro entre las neuronas de transferencia, procesamiento de información modelo, desde múltiples ángulos y niveles de observar, aprender, juzgar, la toma de decisiones. , Este método se ha aplicado en muchas áreas, tales como reconocimiento facial, reconocimiento de voz, etc, es una de las áreas calientes de la investigación de inteligencia artificial.
En 2001, Wu Enda, que estaba a cargo de Google, aplicó la GPU NVIDIA para " Google Brain ', los resultados muestran que 1 2 GPU puede alcanzar el equivalente a 200 CPU rendimiento de aprendizaje de profundidad.After un número de instituciones de investigación se basan en GPU para acelerar su profundidad de aprendizaje de la red neuronal.
Sin embargo, con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial en los últimos dos años, G P U revela la limitación en tres aspectos: no puede dar pleno juego a las ventajas de la computación paralela, la estructura de hardware no es programable y el algoritmo de profundidad de ejecución es ineficiente.
Las empresas globales de investigación y de negocios están compitiendo para desarrollar chips de inteligencia artificial más adecuados, especialmente para la era de comunicaciones móviles del chip.
Huawei y el Instituto de Tecnología de la Computación de la Academia China de Ciencias 'Cámbrico' equipo de proyecto desarrollado conjuntamente el unicornio 9 7 0 chip de inteligencia de telefonía móvil, el primer NPU integrado, suele ser completado por una serie de computación tradicional, gráficos, imágenes y digital ) Las funciones de procesamiento de señales integradas en un chip, ahorran espacio, ahorran energía, mejorando en gran medida la eficiencia de la operación.
Se prevé que el mercado de chips de computación cerebral alcanzará los 100.000 millones de dólares en 2020, siendo las terminales de consumo el mercado más grande, el 9,87%, y otras necesidades como pruebas industriales, aviación, militares y de defensa, etc. Campo.
Por lo tanto, Google, Microsoft, Chaowei y otros fabricantes mundiales de tecnología de la información y comunicaciones han invertido fuertemente en la aceleración del desarrollo de chip de inteligencia artificial.