클라우드 나 서버 시스템에 의존하지 않는 스마트 폰은 직접 AI 기능을 직접 수행 할 수 있으며 미래의 꿈은 더 이상 존재하지 않을 것입니다. '장치 내 기계 학습'시대가 열리기 때문입니다. 업계 소식통에 따르면 삼성 전자, 화웨이, 미디어 텍은 2018 년부터 기계 학습을 지원하는 모바일 애플리케이션 프로세서 (AP)를 출시 할 예정이며, 과거에는 기계 학습이 높은 수준의 CPU, GPU 및 기타 복잡한 하드웨어 구현 그러나 Qualcomm은 모바일 시스템 단일 칩 (SoC)을 활용하기를 희망하는 2015 년부터 Zeroth라는 연구 개발 프로그램을 수행했습니다. ), 스마트 폰 또는 로봇과 같은 장치에 기계 학습 칩을로드하는 목표로 효율적이고 자동적 인 기계 학습이 수행됩니다. 즉, Qualcomm Snapdragon 모바일 칩셋이 장착 된 장치가 이미지, 개체 및 얼굴에서 작동 할 수 있습니다. 장치 내에서 이러한 기능을 구현할 수 있으면 클라우드 또는 통신 네트워크에서 제공하는 인공 지능 서비스를 더 이상 사용하지 않게됩니다. 현재 글로벌 모바일 칩 아키텍처 설계는 영국 암 (ARM)의 손에 99 % 이상을 제어 할 수 있습니다. 현재의 최신 모바일 프로세서에 비해 AI 가속기 칩을 추가, 기계 학습 기능을 가진 2017 모바일 칩 아키텍처 DynamIQ에 발표 된 ARM 이론적으로 50 배의 기능을 향상시킬 것으로 기대된다. 가능한 생태계가 AI를 표시하는 경우, 속도는 데이터의 빠른 처리가 예상되는 의미하지만, 목표 팔, PC 및 스마트 폰 및 소비자 장치, 다른 하나는 일반적으로 사용되는, 한국의 임원은 말했다 무장 스마트 폰과 같은 ARM 아키텍처 칩을 장착 한 기기가 빠르고 효율적인 기계 학습을 수행 할 수있게 해준다 ARM 표준 아키텍처에 따라 설계 될 것으로 예상되는 많은 모바일 AP 운영자는 2018 년에 신제품을 출시 할 예정이다. 삼성, MediaTek 및 기타 글로벌 리더 모바일 AP 사업은 현재 채굴되는 ARM 아키텍처는 AP의 퀄컴, 애플 (애플)로, 공식적으로 AI 시대, 한국 메모리 업계는을 입력 한 경우, 건축 설계는 기본적으로 유사한 모바일 장치를 사용하는 변경 ARM 아키텍처 디자인의 일부입니다 좋은 기회 한국의 학자들은 장치에 기반한 깊은 학습은 시대의 피할 수없는 추세라고 지적했다. 모바일 프로세서가 비약적인 발전은 소프트웨어의 진화를 드라이브 것, 매우 특징있는 동안 그들의 가능성에 대해 열심히 생각하는 기회로이. 모바일 장치 산업의 경우, 그것은 또한, 현재의 침체 된 시장 성장에 하나의 해독제로 볼 수있다 고속 고용량 NAND 플래시와 DRAM 수요가 증가 할 것이다. 다른 한편으로는, 반도체 아키텍처 인해 기계 학습에 모바일 장치를 지원하도록 설계, 여전히 대부분 퀄컴, 팔 손, 중장기, 삼성, LG 전자 (LG 전자에 의해 제어 ) 등 한국 스마트 폰 산업, 라이센스 비용이 증가 할 가능성이 지불합니다. 한국 반도체 업계 관계자는 기계 분야의 미래 팔이의 경우 삼성 암 모바일 장치 첫번째 돌파구를 배우는 경우 삼성 전자는 매년 라이센스 비용의 팔 엄청난 금액을 지불했다 의존성, 나는 그것이 지금보다 더 깊을 것이 아닌가 걱정된다.
