От алгоритма к вычислению, перенос точки доступа к кругу капитала
В 2017 году, когда круг капитала и средства массовой информации были в самом разгаре, потребители были смущены на различных технических форумах ИИ.
Автор Baidu немного «AI», нашел фильм режиссера Спилберга, AI в фильме - маленький мальчик без разницы между внутренней структурой и людьми.
Итак, люди вдруг поняли, что, о, оригинальный ИИ - робот?
В этом фильме также есть фильм «Матрица». ИИ в этом фильме - мозг огромного виртуального мира. Весь физический мир становится данными, а сами люди становятся цепочкой кода.
Два фильма фактически показывают два проявления ИИ: облако и конечный ИИ.
В 2016 году большинство кругов капитала были сосредоточены на компаниях, специализирующихся на алгоритмах облачных вычислений, таких как Shang Tang, Despise, Yun Cong, и, согласно четырем компаниям с алгоритмами, Кай-Фу Ли назвал их «четырьмя единорогами» для распознавания лиц.
В 2016 году Intel приобрела Nervana, Altea, Google выпустила «TPU» на конференции ввода-вывода, Qualcomm начала разрабатывать чипы нейронных сетей, а стоимость акций Nvidia выросла из-за концепции AI.
В 2017 году кружок капитала стал обращать внимание на горизонт, Shen Jian Technology, Cambrian, Yun Tian Lifei, четыре компании с чипом AI.
Чувство запаха капитала очень чувствительно, а искусственный интеллект как технология на самом деле имеет историю нескольких десятилетий. Три основных элемента, составляющих ИИ, включают алгоритмы, вычислительную мощность и данные. Накопление и эволюция алгоритмов и данных продолжаются в течение многих лет. Популярность терминальных вычислений только началась. С точки зрения вычислительной разработки изначально нужно полагаться на алгоритмы для решения проблем, поскольку в то время вычислительная мощность ограничена, поэтому капитал фокусируется на компаниях с алгоритмами. Теперь, когда вычислительная мощность увеличилась, алгоритмические различия были Чтобы компенсировать это, капитал начал фокусироваться на компаниях, которые обеспечивают вычислительную мощность.
Хотя AlphaGo невероятно мощный, он основан на использовании тысяч процессоров и сотен графических процессоров. Стоимость электроэнергии для следующей игры достигает 3000 долларов, что довольно энергоемко.
Мобильный телефон является самым популярным персональным мобильным терминалом. Как смартфон с низким энергопотреблением может быть таким же умным, как AlphaGo?
Почему Huawei Kirin возглавляет внедрение мобильных чипов AI?
Индустрия мобильных телефонов стала первой компанией, работающей в двух компаниях - Apple и Huawei. IPhone X's A11 поразил нейронный двигатель (Neural Engine) и Huawei после многих лет технического накопления и предварительной разработки программ, инновационных Первый, чтобы перенести НПУ (Нейросетевой узел обработки) в Kirin 970.
Huawei Kirin Chip Директор по маркетингу Чжоу Чен
«Нам посчастливилось добраться до этого вопроса (AI). Наш Unicorn 970 и iPhone X X11 являются первыми компаниями, которые действительно представляют серийные продукты на терминальной стороне». - сказал Репортер. По сравнению с чипом AI от Apple, Huawei Kirin использует аппаратное обеспечение для ускорения: «У нас есть что-то другое для открытой, способность Apple использовать это в основном в FaceID, мы полностью открыты для разработчиков через HiAI Разработчики могут использовать самые сильные возможности в области ИИ в отрасли », - сказал Чжоу Чен.
В качестве эталона индустрии мобильных телефонов причиной, по которой эти две компании смогли взять на себя инициативу по внедрению чипов мобильных телефонов AI, было, конечно, из-за их соответствующих возможностей для создания чипов. Во-вторых, их чип-компании или компании требовали обслуживания только одного клиента.
Фактически, проект AI был запущен 2 года назад. Поскольку мы являемся чип-фирмой в доме, нам нужно всего лишь обслуживать бренд Huawei. Мы можем четко знать, что нужно для терминалов, чтобы мы могли нацелить продукты. Планирование и проектирование. Чжоу Чжоу считает, что логика для компаний с открытым рынком отличается. Поскольку добавление каких-либо функций в чипе является издержкой, чип-чип-компания должна учитывать, что спрос своих клиентов на ИИ будет Таким образом, это будет консервативно. В будущем в принятии новых технологий, подобных Apple, Huawei и другим в доме, будет более радикальным, это может быть первый в Huawei в отрасли, который запустил чип мобильного телефона AI.
От облачности до конца, как итерация чипа ИИ удовлетворяет алгоритму?
Конечно, если вы считаете, что Apple и Huawei используют модуль «AI» в чипе для мобильных телефонов, чтобы найти новые точки продаж, как маркетинговый трюк, чтобы продавать больше мобильных телефонов, тогда вы находитесь на картинке. От облака до терминала действительно могут принести реальные выгоды. , Таких как снижение энергопотребления и стоимости, повышение эффективности и т. Д.
Выставка CES 2018 года подтвердила тенденцию переноса AI к терминалу. Многие из предыдущих приложений на основе концепции стали действительно принимать форму продуктов и услуг. С точки зрения различных продуктов AI, представленных на выставке CES, существует примерно три категории: Один из видов - это программа автопилота, применяемая к автомобилям. В настоящее время Nvidia в основном используется в этой области. Вторая категория связана с услугами речевого помощника, включая интеллектуальные динамики и т. Д. Третья категория - продукт распознавания образов. Вступают в заблуждение компании, разрабатывающие новые приложения, такие как мониторинг безопасности, потоковое видео, видеоэффекты и многое другое.
Чжоу Чен считает, что способ выполнять операции AI в облаке, такие как увеличение размера и количества слоев модели, не является реальным направлением. AI начал мигрировать из облака в терминал, что уменьшит объем операций и размер сети в 100 раз, а также уменьшит пропускную способность сети. Спрос: «С улучшением вычислительной мощности и оптимизацией алгоритма в конечном итоге будет сформировано хорошее сладкое пятно». Чжоу Чен заявил, что после периода КЕС в этом году он отправился в Силиконовую долину, чтобы встретиться, и обнаружил, что индустрия обсуждает на устройстве. В компании много компаний, и есть много компаний-чипов.
«Производительность терминала в настоящее время является узким местом. Несмотря на то, что большое количество компаний имеют неравномерный уровень, все они движутся к чипу. Как решить проблему совместимости и как сделать алгоритм более плавным, стали в центре внимания всех». Чжоу Чен заявил, что с 2017 года Согласно данным, вычислительная мощность AI составляла 95% облака, а на терминал приходилось всего 5%. Огромный разрыв между двумя точками принесет много возможностей для роста.
Конечно, из-за текущей скорости обновления алгоритма AI очень быстро, как удовлетворить определенную изменчивость? Чжоу Чен считает, что будущей более подходящей архитектурой должен быть процессор + аппаратный ускоритель. Для Huawei Unicorn, потому что это компания аппаратной платформы, естественно Он предпочитает использовать аппаратные средства для обеспечения универсальных ускорителей для удовлетворения большинства требований к алгоритму. В настоящее время существует два способа запуска алгоритма: один - запуск чистого программного обеспечения с процессором, а другой - использование аппаратных ускорителей для исправления Алгоритм. Кроме того, с точки зрения самой операции AI большая часть из них представляет собой чрезвычайно сложную вычислительную деятельность, и ее нужно делать очень эффективным аппаратным образом. Чжоу Чен считает, что из истории разработки чипа многие алгоритмы раз Стабильные и зрелые будут фиксироваться аппаратными средствами.
«У нас есть собственный графический процессор, DSP ресурсы, гетерогенные после делать хорошую работу, для неизвестных приложений сторонних производителей, чтобы ускорить как можно больше, потому что мобильный телефон является открытой платформой, поэтому мы должны сделать это.» Чжоу сказал Чен, единорог положение считается поставщиком силы платформы, также предоставит SDK позволяет разработчикам создавать собственные приложения и алгоритмы. Beyond стороны телефона может Huawei обеспечат некоторый уровень сервисных интерфейсов, которые не нуждаются сами разработчиков Для выполнения алгоритмов, таких как идентификация калорий, APP просто вызывает интерфейс напрямую.
Как насчет следующего поколения чипов AI?
Для следующего поколения чипов AI Huawei, Чэнь Чжоу не раскрывают размер или слишком конкретные параметры, однако, по его словам, за два поколения путем четкого определения продукта, в основном существуют несколько направлений, не изменится: первый считается сила будет продолжать расти во-вторых, сосредоточиться на общей вычислительной платформы AI, AI продолжает открывать больше вычислительной мощности для разработчиков. третий ИИ будет более продвинутые технологии чипа, скорость может быть быстрее, чем закон Мура.
«Когда мы освобождаем вычислительную мощность, может быть большой толчок в возможностях приложений, это создаст положительный цикл. Будет создано множество новых разработчиков, которые принесут хороший новый опыт». Чжоу Чжоу сказал, что сам ИИ Является технологией, но будущая ценность будет отражена в том, сколько разработчиков разрабатывают связанные приложения.
Промышленности существует мнение, что данные потребности AI глубины обучения кормить, так что есть огромное количество данных, что интернет-компании, такие как BAT будет занимать основные силы в будущем поле AI. Для этого аргумента, Чжоу Чен считает Кирин 970 оператора силы и алгоритмы Фактически, у всех есть преимущества, поскольку данные не являются проблемой.
Первая причина заключается в самом алгоритме повышения эффективности машинного обучения себя в вознесении. Глубина изучение пути человеческий мозг с изучением разницы по-прежнему очень большой, например, как ребенок, чтобы увидеть несколько фотографий кошки могут знать, что кошку, не нужно, чтобы увидеть сто тысяч фотографий, чтобы учиться. «Чжоу Чен считает, что человеческий мозг на самом деле делает алгоритмы более высокого уровня, чтобы извлечь особенности более высоких размерностей. Поэтому, когда обновление алгоритма, больше не нужны такие огромные объемы данных сделать глубокое обучение.
Вторая причина заключается в том, что терминал стал народным вычислительным центром, данные генерируются на телефоне в одной руке и реальных, свежих данных, а также данные облаков могут быть использованы путем сжатия данных или обтекаемого.
Чжоу Чен считает, что после 2018 года, AI станут стандартными требованиями крупной мобильной телефонной компании, мобильный телефон конца огромных первичными данных будут использоваться, и только после того, как популярности аппаратных возможностей терминала возможного применения AI, AI процветающих, только AI экология можно по-настоящему зрелым.
Huawei 'HiAI' Что такое?
Для компаний чипа, как удовлетворить различные потребности различных алгоритмов и приложения экосистемы AI становится трудной и ключом. HiAI Huawei также обеспечит основу, мы будем иметь HiAI открытого класс проводится на регулярной основе, "Chen на прошлой неделе по его словам, компания Huawei провела несколько дней назад для «способности открыть Huawei HiAI открытого класса» инженеров, будет стараться, чтобы помочь компаниям и разработчикам присоединиться к области искусственного интеллекта, в целях повышения конкурентоспособности технического персонала, а также содействовать в отрасли технологии модернизации, совместно содействовать развитию искусственного интеллекта экологии.
Huawei HiAI Что это? Понятно, что возможность открыть три HiAI мобильных вычислительных платформ, а именно возможность открыть облако (Huawei HiAI Services), возможности применения открытого конца стороны (Huawei HiAI двигателя) и возможность открыть торцевую сторону чипа (Huawei HiAI Accelerator ).
Среди них основной ускоритель Huawei HiAI Accelerator - это основное содержание возможностей чипа HiAI, которое позволяет быстро преобразовывать и переносить существующие модели. С помощью ускорения NPU он может достичь максимальной производительности. В основном это зависит от чипов Unicorn. Целью Huawei HiAI является открытие API прикладного уровня. Предоставление разработчикам возможности разрабатывать высококачественные ИИ-приложения без знания алгоритмов ИИ, полностью фокусируясь на опыте применения и деловой практике, вместо того, чтобы сосредоточиться на большом количестве обучающих модулей и алгоритмов.
В пламенном поле AI быстрое внедрение высококачественных AI-приложений - лучший способ захватить рыночные возможности. На этот раз Huawei HiAI Engine может сотрудничать, открывая и распространяя собственный API-интерфейс AI для API прикладного уровня Huawei. Партнеры выиграют конкурс в будущем конкурсе, позволяя приложениям на мобильных телефонах Huawei предоставлять лучший опыт работы в отрасли. Поэтому Huawei HiAI Engine предоставляет несколько возможностей AI и интерфейсы прикладного уровня JAVA для мобильных терминалов.