Comme un énorme «champ magnétique», la gravitation d'AI est progressivement passée d'une révolution technologique au développement industriel.Ainsi, les puces AI attirent l'attention, non seulement pour répondre aux besoins de l'IA, mais aussi pour s'adapter aux différentes exigences. Scénarios d'application et différents emplacements (cloud ou fin) La bataille pour les puces AI présente également une variété de genres, chacun avec ses propres fans, qui vont gagner?
Trois chemins
Actuellement, il existe principalement trois types de puces AI sur le marché: l'une est d'exécuter des algorithmes AI avec des puces traditionnelles, comme CPU, DSP, FPGA, etc., l'autre est l'accélérateur GPU + AI qui implémente les fonctions AI. ASIC.
Russell James, vice-président de PowerVR Vision et IA Business, estime que la première catégorie concerne les applications avec des exigences de performances moins exigeantes, telles que la reconnaissance des visages et les exigences de précision. La deuxième catégorie concerne les applications haute performance telles que les téléphones intelligents, la surveillance intelligente, le pilote automatique, etc. La troisième catégorie d'AISC est spécifique à des tâches spécifiques, telles que les domaines IoT. La tâche d'intelligence artificielle exige que l'ASIC soit le plus performant et le plus performant, et le volume d'expédition dans ce domaine sera relativement important et digne d'attention.
Ces types de chemins ont chacun des avantages, mais aussi marketing régional défectueux et directeur du développement des affaires de l'imagination de la Chine, Coltrane pensée, l'efficacité du processeur n'est pas à grande vitesse à charge élevée malheureuse, bien que la vitesse DSP, mais la recherche et le développement de l'échec écologique, ASIC seulement algorithme fixe peut exécuter la fonction, l'expansion est pas forte, donc optimiste sur les GPU + accélérateur AI avantages complets de la performance, l'efficacité et la consommation d'énergie dans.
Alors que Coltrane est de parler pour leur propre approbation IP, mais peut être apprécié, une architecture de puce AI n'est pas pour tous les scénarios, différents scénarios d'application requièrent différents types de soutien, nous devons être en mesure de soutenir de milliwatts à Kilowatts d'une variété d'architecture.
Changements industriels
engouement AI frappé, mais dès la phase de développement, n'a pas encore à maturité.
Coltrane que l'industrie générale est divisée en quatre étapes, une nouvelle technologie vient des institutions et des entreprises ont pointe des études de recherche et de faisabilité, de trouver la possibilité d'industrialisation, le second est appliqué de la recherche à explorer pour résoudre des problèmes pratiques, le troisième est le stade de développement rapide de l'industrie, dans ce cas également donné naissance à beaucoup de possibilités, quatrième, mûrie, devenu un marché relativement stable, et de jeter les Jedi dirige les avantages des Ebb entreprises Tide maintenant, AI est dans les premiers stades de la troisième phase de développement rapide qui est.
Dans ce processus, la fin de la fonction AI plus prometteuse Russell James a exprimé :. « AI est en train de changer l'industrie, et le réseau de neurones est le noyau d'un tel processus a été se principalement dans le nuage, mais à cause de problèmes de latence, les questions de confidentialité ainsi. l'augmentation des exigences d'évolutivité, bord traitement AI est devenu très nécessaire.
De plus, l'algorithme deviendra progressivement ouvert, cultivé jusqu'à des solutions les plus optimales pour des applications différentes. Russell James a déclaré l'accent américain sur les téléphones intelligents, pilote automatique et d'autres aspects de l'IA pour améliorer la performance, et la Chine attache une grande importance à la surveillance intelligente, est un potentiel un énorme marché, mais dans le smartphone, il y a beaucoup de possibilités sur le pilote automatique.
nouvelle IP
Dans plusieurs chemins différents, toutes les forces sont à forces complètes.
L'imagination a récemment annoncé le lancement de deux réseaux de neurones en fonction de son AX2185 de base et AX2145 accélérateur de réseau de neurones (NNA) l'architecture PowerVR Series2NX. Vous savez, l'architecture est prise en charge 16-4 peu large solutions peuvent réduire obtenir une plus grande efficacité et la largeur de bande de réponse en temps réel et une faible consommation électrique.
Pour différentes applications, ces deux types de base IP dans une grande performance et l'optimisation de la bande passante de la mémoire. Il est rapporté que, Series2NX AX2185 téléphones intelligents haut de gamme, la surveillance intelligente et les marchés de l'automobile comme objectif. Avantage AX2185 qui a huit moteur de calcul de largeur chaque cycle d'horloge peut traiter 2.048 MAC (4,1 milliards d'opérations par seconde), tandis que l'excellente performance de puissance, pour obtenir le plus haut rendement par unité de surface. l'AX2145 est optimisée pour l'équipement de coût sensible aux téléphones intelligents milieu de gamme, numérique Le marché des téléviseurs / décodeurs, des caméras intelligentes et de la sécurité des consommateurs est destiné à des applications telles que la reconnaissance d'images et la vision industrielle.
Non seulement la performance du matériel, l'écosystème logiciel est également crucial en compétition à puce AI. Russell James a présenté, les deux cœurs soutiennent pleinement l'interface de programmation d'applications de réseau de neurones Android, tandis que l'imagination fournit un ensemble d'outils pour simplifier le développement d'applications de l'intelligence artificielle et le déploiement et le débogage et l'analyse, le cadre de l'apprentissage de la machine peut utiliser le développement du réseau Kit (NDK).
Russell James mentionné, qui compte actuellement deux AI accélérer les fabricants de téléphones IP client et voiture. Et plus important encore, ces IP peut également être adapté CPU, FPGA, etc., mais il y a certaines exigences en matière de bande passante et de délai, alors que pas nécessairement avec « match » du GPU. Si l'AI peut tirer parti de la propriété intellectuelle pour accélérer l'expansion dans d'autres domaines de la puce à usage général, chemin AI à puce vers ou des variables.