Os gigantes da indústria de tecnologia parecem ter abraçado completamente a revolução da AI e a Apple, a Qualcomm e a Huawei criaram um chip móvel projetado para fornecer uma plataforma melhor para a aprendizagem de máquinas que as diferentes empresas projetam Em um chip ligeiramente diferente, a Huawei revelou o Kirin 970 no IFA deste ano, chamando-o de primeiro chipset com uma NPU dedicada, e a Apple lançou o A11 Bionic Smart Chip , Que fornece energia do motor para o iPhone8, 8Plus e x. O chip Bionic A11 possui um processador do Nerve Engine projetado especificamente para o aprendizado da máquina.
Na semana passada, a Qualcomm lançou o Snapdragon 845, que oferece tarefas de inteligência artificial para o processador central do processador mais adequado, e as abordagens de design para as três empresas não são tão diferentes - em última instância, reduzidas a oferecer desenvolvedores Os direitos de acesso fornecidos e a quantidade de energia consumida por cada configuração.
Antes de discutir esta questão, primeiro descubramos como um chip de inteligência artificial difere de uma CPU existente. Na indústria, muitas vezes você ouve o termo "computação heterogênea" sobre inteligência artificial. É um sistema que usa vários processadores e cada um tem seus próprios recursos especializados para maior desempenho e economias de energia. O termo não é novo e é usado por muitos chipsets existentes - Por exemplo, esses três novos produtos adotaram esse conceito em graus variados.
Nos últimos três anos, os smartphones usaram a arquitetura ARM big.LITTLE para cpu, que combina um núcleo de economia de energia relativamente lento com um núcleo mais rápido e com menor consumo de energia, cujo principal objetivo é fazer com que o chip funcione Pode consumir menos energia para uma melhor vida útil da bateria. Os primeiros aparelhos para adotar essa arquitetura incluem o Samsung Galaxy S4, que incorpora apenas o chip Exynos5 da empresa e o Mate8 e honra 6 da Huawei.
O "chip de inteligência artificial" deste ano leva o conceito um passo adiante executando uma tarefa de aprendizado de máquina, adicionando um novo componente dedicado ou usando outros núcleos de baixa potência para tarefas de aprendizado de máquina, por exemplo, o Snapdragon 845 pode aproveitá-lo Processador de sinal digital (DSP) para lidar com tarefas de longa duração que exigem uma grande quantidade de contagem dupla, como encontrar uma palavra quente para um usuário através da análise durante uma conversa longa. O diretor de gerenciamento de produtos da Qualcomm, Gary Bulotman, disse à Engadget, Por outro lado, as necessidades como reconhecimento de imagem podem ser melhor gerenciadas através da GPU, com a Brotman exclusivamente responsável pelo desenvolvimento de inteligência artificial e tecnologias de aprendizado de máquinas para a Snapdragon Smart Platform.
Enquanto isso, o aplicativo A11 Bionics da Apple adiciona um mecanismo neural ao GPU para acelerar o reconhecimento facial, feedback verbal e o uso de aplicativos de terceiros, o que significa que, quando você iniciar esses processos no iPhoneX , A11 liga o Nerve Engine para executar cálculos para verificar a identidade do usuário, ou despeje sua expressão facial no aplicativo 'talkative'.
No chip Kirin 970, o NPU lida com tarefas como digitalização e tradução de imagens no Microsoft Translate, o único aplicativo de terceiros otimizado para o chip até à data, e Huawei disse que é o isomerismo "HiAI" A arquitetura computacional maximiza o desempenho da maioria dos componentes de seu chipset, portanto, pode alocar tarefas AI para mais do que apenas NPUs.
Apesar dessas diferenças, esta nova arquitetura significa que, no passado, a computação de aprendizado de máquina foi tratada apenas na nuvem e agora pode ser executada de forma mais eficiente no próprio dispositivo. Usando partes não-CPU para executar tarefas de AI, os telefones dos usuários Você pode fazer mais coisas ao mesmo tempo, então você não precisa estar atrasado para atrasar a espera de o aplicativo para traduzir ou procurar uma foto de um cão de estimação, por exemplo.
Além disso, a execução desses programas em seu telefone elimina a necessidade de enviar os dados de uso dos usuários para a nuvem, o que proporciona aos usuários uma maior privacidade porque reduz as chances dos hackers de obter dados.
Outra grande vantagem desses chips de inteligência artificial é que eles economizam energia, porque algum trabalho é repetitivo e o consumo de bateria do nosso celular precisa ser mais racionalmente alocado para esses processos repetitivos. As GPUs tendem a absorver mais energia, então, se em vez disso É um DSP mais eficiente em termos de energia, e pode atingir efeitos semelhantes às GPUs, é melhor escolher o último.
O que precisa ser esclarecido é que o chip em si não decide qual sistema central usar como driver na decisão de executar certas tarefas. "Hoje, os desenvolvedores e OEMs querem executar chips AI", disse Brotman. Use o banco de dados de suporte (ou, mais especificamente, sua versão móvel Lite), como o TensorFlow do Google, para escolher o núcleo do qual executar seus modelos Qualcomm, Huawei e Apple usam o popular TensorFlow Lite e o Facebook's Caffe2 As opções como seu programa de suporte de design Qualcomm também suporta o novo sistema Open Neural Network Switching (ONNX), enquanto a Apple adicionou compatibilidade para mais modos de aprendizado de máquina através de sua estrutura ML principal.
Até agora, nenhum desses chips teve algum impacto real no mundo real, e os fabricantes de chips estão promovendo seus próprios resultados de teste e benchmarks, mas esses resultados de testes não são até que os programas de IA se tornem uma parte importante de nossas vidas diárias Não tem sentido porque estamos nos estágios iniciais da obtenção de máquinas para aprendizagem em máquina e há muito poucos desenvolvedores usando o novo hardware.
Mas agora é claro que a concorrência começou e os concorrentes estão se concentrando em como fazer tarefas relacionadas à aprendizagem de máquinas serem executadas de forma mais rápida e eficiente em dispositivos de usuários. Só temos que esperar por um tempo, O chip para mudanças de chips de inteligência artificial nos traz a ajuda da vida.