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1.Intel开放22及10nm制程对ARM架构代工业务;
在 2017 年的 ARM TechCon 大会上, 在某些领域已经形成相互争关系的半导体大厂 Intel 和硅智财权厂商 AMD, 两者宣布将建立广泛的合作关系. 在这样的关系下, 其中一个相互合作的方式, 就是基于 ARM 核心架构的行动芯片, 预计将采用 Intel 的 22 奈米 FFL 制程技术, 以及 10 奈米的 HPM/GP 制程技术来进行代工生产.
过去, 在 Intel 专注的 x86 核心架构市场, 与 ARM 核心架构专注的行动市场, 彼此几乎是不太有所交集. 虽然, 过去 Intel 也曾经试图以 x86 核心架构, 进入智能型手机领域. 而以 ARM 核心架构为主的高通, 也宣布在 2017 年结合微软 Windows 10 作业程序, 进军过去以 x86 核心架构为主笔电市场. 但是, 目前为止一个失败退出, 另一个至今还没有推出成品. 因此, 在当前 Intel 对半导体代工市场经营越来越积极的情况下, 与曾经竞争的对手, 在某些领域握手言和, 携手拓展市场似乎也是件可行的事情.
而这样的事情, 事实上也在日前开始落实. 例如, ARM 在 2017 年年中发表的 Cortex-A55 核心架构, 就已经利用 Intel 的 22 奈米 FFL 制程代工生产, 并且实验了在智能型手机上达成 0.45V 电压, 主频 2.35GHz 的效能. 此外, 将以 Intel 10 奈米 HPM/GP 制程技术生产的 ARM 架构 SoC, 也传出将在 2017 年底前流片的消息. 至于, 更新的一代系列核心架构, 将预计实现 3.5GHz 主频, 0.5V 电压, 也就是单核最大功耗只有不到 0.9 瓦的效能. 而这样的效能, 将会是高通骁龙 820 芯片单核心不到一半的功耗.
目前, Intel 的 14 奈米制程已经用在展讯的 x86 行动芯片产品上. 不过, 因为是 x86 的核心架构, 使其进一步限制了展讯在消费级市场上的发展, 也影响了 Intel 在半导体代工市场的成绩. 因此, 为了进一步增加营收, Intel 才在 ARM TechCon 大会上上强调, 半导体代工部分一定会针对 ARM 核心架构的产品进行放开代工.
根据日前 Intel 公布的的数据显示, 同样是 10 奈米制程, Intel 所拥有的制程技术, 能在每平方毫米放置 1 亿个晶体管, 台积电则只有 4,800 万个晶体管, 而三星也不过只有 5,160 万个晶体管而已. 因此, 按照 Intel 的说法, 同节点的制程技术 Intel 领先竞争对手达 3 年以上. 只是, 对于 Intel 以 10 奈米制程技术来代工生产 ARM 芯片, 谁会感到有兴趣? 截至目前为止, 唯一有消息流出的就只是 LG 而已.
technews
2.AI浪潮来袭 芯片大厂加速并购力度;
人工智能(AI)浪潮来袭, 国际大厂纷加速战略布局, 各大芯片业者纷采取购并与加盟策略, 力促AI战力快速跃升. 其中, 英特尔砸下重金强化完整生态链优势, 以抗衡NVIDIA绘图芯片技术强项, 面对各路人马强袭, NVIDIA也起身展开跟进展开购并交易, 过去一年来银弹四射, 在5国里投资了10多家公司, 包括大陆自动驾驶新创业者景驰等, 随着技术应用渐趋成熟, AI产业购并整合潮将更为热络. 尽管在全球PC, 数据中心平台市占掌控大宗版图, 然于AI新世代即将来到之际, 英特尔却未能一举取得领先地位, 眼看着NVIDIA GPU平行运算成为技术主流与市场追捧焦点. GPU技术始终不及超微, NVIDIA, 但手握丰沛银弹的英特尔, 决定调整策略, 除将旗下所有AI业务整合到新成立的AIPG(AI Products Group)及AI实验室外, 并借由购并与联盟策略, 补强在无人机, 自动驾驶, 医疗与智能工厂等多元AI应用平台战力. 英特尔花钱毫不手软, 其中较受关注的就是2015年以167亿美元天价买下FPGA大厂Altera, FPGA战力大跃进, 2016年以约4.1亿美元买下机器学习新创公司Nervana Systems, 2017年则再砸下153亿美元买下自驾车技术大厂Mobileye, 此外, 旗下的全球投资机构英特尔投资部(Intel Capital)也持续投资多家新创公司, 包括 Mighty AI, Data Robot及Lumiata等发展AI领域的公司, 投资金额超过10亿美元, 近日又再宣布以超过6,000万美元投资15家新创公司, 涵括AI, 3D医疗视觉, 零售业机器人, 网路安全等技术领域, 最大的共同点都和 '数据' (data)密切相关, 显见英特尔转型数据公司的决心, 其中包括大陆北京Horizon Robotics, 主要提供低功耗, 高性能的嵌入式AI解决方案. 营收规模与银弹不如英特尔, 高通的NVIDIA, 也终于起身扩大展开购并结盟大计, 日前旗下GPU Ventures投资部门就宣布参与了由大陆启明创投所率领的对大陆自动驾驶新创业者景驰科技的投资案, 此次投资总额5,200万美元, 提前布局大陆即将开打的自动驾驶, AI战场; 景驰系由曾任职于百度自动驾驶车部门的高层在2017年初所成立, 6月已完成首次在公共道路上的自动驾驶模式测试活动, 规划2017年底前在大陆街道上投放50辆自动驾驶车, 在大陆部署具备完整Level 4自动驾驶能力的测试车队, 目标希望在2018年推出类似Uber的自动驾驶叫车服务, 其本土与技术优势获得NVIDIA青睐. 除景驰外, NVIDIA持续扩大对新创公司的投资, 过去一年里已在5国里投资了十余家公司, 包括专攻AI零售分析系统的东京新创公司ABEJA, 位于硅谷的新创公司SoundHound, 着重打造语音启动人工智能解决方案, 位于以色列的新创公司Zebra Medical, 使用AI来阅读医疗影像, 以及来自大陆的新创公司图森未来, 主要研发自动驾驶卡车. 全球AI战火持续升温, 除了比拚技术, 更比谁的眼光精准与口袋深, 芯片大厂购并潮将持续延烧. DIGITIMES
3.英特尔财报亮眼, 但AI领域将与AMD强碰头;
2017年第3季英特尔(Intel)营收达161.5亿美元, 每股收益1.01美元, 净收入达45.2亿美元, 年增34%, 预计全年每股收益为3.25美元, 营收达620亿美元, 超过市场预期. 从获利来看, 英特尔基本面虽出现重大变化, 股价看涨, 但后市并非一片坦途. 据WCCFtech报导, 英特尔在财报中强调在人工智能(AI)和云端基础设施等新市场的机会, 包括自动驾驶汽车等等, 进一步调升第4季与全年展望. 高盛(Goldman Sachs)预计, 先进驾驶辅助系统与自动驾驶车市场将从2015年约30亿美元, 成长到2025年的960亿美元, 到2035年将达到2,900亿美元, 是英特尔最重要的市场之一. 从财报来看, 英特尔从PC市场转型至新领域看似获得成效, 但问题是, 英特尔购并Mobileye之后却切入NVIDIA主导的市场, 虽然英特尔在自动驾驶车上采用串行方法, 而NVIDIA采用的是通用性绘图处理器(GPGPU), 如果市场认为串行方法不是正确的方法, 将使英特尔将面临严重的风险. 譬如Mobileye计划在2018年推出EyeQ4芯片, 14个运算核心当中10个是加速器, 加速器有3种不同类型, 分别为PMA(可编程巨集阵列), VMP(矢量微码处理器), 和MPC(多线程处理群集). EyeQ4的实际数量为4核心, 6个VMP, 2个PMA和2个MPC. 但NVIDIA最低阶版本处理器也比现在最好的Mobileye芯片快3.2倍. NVIDIA还发布性能可达320 DL TOPs的人工智能超级电脑Pegasus, 比EyeQ4方法快一个数量级, 并且能够实现Level 5等级的无人驾驶. 这是为何英特尔购并Nervana推出高度并行方法实现人工智能的原因, Nervana的神经网路处理器采用平行的计算方式, 并且非常像一般的GPU. Nervana不见得会在自主驾驶领域领先NVIDIA, 但英特尔必须确定自己手握进入人工智能战场的武器, 以及踏入深度神经网路训练产业的条件. 然而, 目前还无法揣测这款芯片可能产生的影响, 因为英特尔并没有透露Nervana芯片的完整规格, 且也没有公布基准评效, 以与运行CuDNN的自产GPGPU网路进行比较. 另一方面, AMD以更便宜的价格提供更高的核心数量步步进逼英特尔的领域. 英特尔的Skylake推出后不久, 受到AMD的Zen系列产品打击, 使得Skylake处理器被淘汰, AMD的Threadripper处理器也击败英特尔, 使英特尔损失CPU市占率. 虽然英特尔迅速以Core-X系列和Coffee Lake来回应. 事实上, 英特尔的Coffee Lake面临供应问题, 而HEDT Core-X对主流消费者而言价格太高. 报导认为, 问题出在英特尔一直在打造非常昂贵的单片晶粒, 但AMD采用多芯片模组(MCM)方法, 可以构建相对便宜的CPU. 由于运算是英特尔最重要的业务之一, 因此这是一个相当严重的问题, 在未来几个季度, 英特尔必须非常小心处理这个特定市场, 否则市占率将拱手让给AMD. DIGITIMES
4.微软开发HoloLens人工智能芯片 并将用在其他设备上;
新浪科技讯 北京时间11月2日午间消息, 微软近期透露, 下一代HoloLens增强现实头显将会搭载专用的人工智能芯片. 不过目前看来, 微软对于这种订制芯片有更远大的计划, 很可能会在其他设备中使用这些芯片.
微软设备业务企业副总裁帕诺思·帕纳伊 (Panos Panay) 在接受CNBC采访时表示, 该公司仍在努力开发HoloLens的芯片组. 关于这一芯片组是否会被用于更广泛的微软产品, 帕纳伊给出了肯定的回答. 此外他还表示, 这些人工智能芯片有可能会授权给合作伙伴使用.
他表示: '我认为, 我们在Surface和芯片开发中所做的最重要工作之一是探索机会, 确保我们掌握Surface内部的技术, 并提供给合作伙伴, 让所有人都有机会使用这些技术. '
微软表示, HoloLens 2中人工智能芯片的最终目标是加入专门的计算能力, 去完成图像识别和语音识别等复杂任务. 这有可能给HoloLens带来独特的功能和更快的处理速度, 而不需要将数据发送到云平台去处理.
在HoloLens之后, 我们很可能将看到这些技术被用于其他产品, 包括微软及其合作伙伴开发的PC. 有趣的是, 在这样的情况下HoloLens变成了一块试验田. (维金)
5.边缘运算将颠覆移动通讯网路架构?
边缘系统可提供多种用途, 减少移动通讯核心网络乘载与传递的数据量; 此外也能为现有服务提供更高的品质, 并可望催生全新的服务.
美国AT&T Labs一直悄悄地进行其 '边缘电脑' (edge computers)概念的定义, 并正在缓慢推动布署; 长期看来, 这项工作对于未来云端与移动系统的设计都会有深远影响. AT&T将边缘运算定义为布置在其网络周边的伺服器与储存系统群集, 目的是提供低延迟的服务; 该公司预见将会广泛出现依据应用与需求在尺寸与位置上有所不同的这类系统.
在近日于美国硅谷举行的Fog World Congress大会专题演说中, AT&T Labs的资深主管Alicia Abella表示: '边缘运算是我们让网络充分发挥效能的下一步, 而我们正在忙着搭建边缘运算架构; ' 她表示: '我们想在位于大楼, 客户所在地以及总部办公室的移动数据中心布署边缘运算节点, 布署地点取决于需求在何处以及我们的频谱在哪里. 我们正在开发将位置最佳化的方法. '
边缘系统可提供多种用途, 目标是协助AT&T减少核心网络乘载与传递的数据量; 此外也能为现有服务提供更高的品质, 并可望催生全新的服务. 其中有一个显著的应用是为保全摄影机执行视讯分析. 而这类边缘系统可能会采用绘图处理器(GPU), FPGA或是其他加速器方案, 并布署于城市中.
一个更具挑战性的应用是支援自动驾驶车辆所需任务, 因为这类应用需要在路侧基础设施上的大量投资, 而且目前其投资报酬并不确定; 值得注意的是, Abella透露目前AT&T的网络上有1,200万辆智慧汽车, 而且其数量是以每季100万辆的速率成长.
AT&T表示智慧车辆是边缘运算可支援的使用案例之一 (来源: AT&T)
寻求中小型GPU加速器方案
不同的边缘系统将透过不同方始与AT&T核心网络连结, 有部份可能会采用1~2个运算机架, 其他则可能规模更大; 而Abella表示, 该公司到目前为止面临的硬体挑战则是寻求中, 小型版本的GPU加速器, 因为这类方案通常是大尺寸, 高耗电的版本.
AT&T有一个早期的应用原型是将摄影机放进车子, 以Raspberry Pi开发板来控制, 将视讯传送到远端的监视器; Abella表示: '边缘运算系统的尺寸也可能会像那样小, 但更实际的情况是我们预见其中有部份大小如同一个衣帽间(walk-in closet)…我们现在只开始思考布署这一种系统的的策略. '
AT&T并未提供其边缘运算系统架构的技术细节或是时间表 (来源: AT&T)
一旦这类系统被广泛布署, 可能对移动系统带来显著冲击; 移动装置可将部份任务交由边缘运算系统分摊, 节省电池电量; Abella解释: '想像新一代的移动装置, 或者是不需要与电脑绑定, 利用移动边缘运算的AR/VR设备…还有能在边缘死取得信号处理的途径. '
AT&T的终极目标是为边缘运算定义一个软体平台, 提供开发者编写应用程式; 不过目前这个概念才刚形成, 可能会到2020年之后才会真正实现. Abella预期在较远的未来, 这种平台将会实现类似SETI@home那种利用家用PC搜寻外星智慧生物的 '群众外包运算' (crowdsourcing of compute)专案, 参与者可以获得如比特币(bitcoin)这类报酬.
Fog World Congress齐集了来自边缘运算, 物运算以及云端运算等不同领域的专业人员, 在会场有一些供应商展示了小型化, 坚固型的闸道器与工业伺服器, 可供边缘运算布署应用.
编译: Judith Cheng
(参考原文: AT&T Previews Edge Compute Plans, by Rick Merritt)eettaiwan