Come un 'campo' giant, AI gravità da una rivoluzione tecnologica gradualmente spostato verso il piano industriale. Poiché la tecnologia di base di AI, trucioli AI è anche di preoccupazione, non solo per soddisfare le esigenze di AI considerato forza, ma anche per adattarsi alle diverse Scenari di applicazione e posizioni diverse (cloud o end). La battaglia per i chip di IA presenta anche una varietà di generi, ognuno con i propri fan, chi vincerà?
Tre percorsi
Attualmente sui principali mercato chip AI ci sono tre percorsi, un chip viene eseguita mediante algoritmi AI convenzionali, come CPU, DSP, FPGA e simili; secondo acceleratore GPU + AI, la funzione AI implementata; terza categoria è personalizzabile ASIC.
Poiché questi tre percorsi 'gene' sono diversi, un posizionamento non è. Russell James direttore Immaginazione, vice presidente e servizi visive AI PowerVR che, per una performance di prima classe applicazioni meno impegnative, come ad esempio il riconoscimento facciale, e i requisiti di precisione non è elevato, la seconda categoria per le applicazioni ad alte prestazioni, come i telefoni intelligenti, monitoraggio intelligente, guida automatica, ecc .; terza categoria AISC specializzati per compiti specifici, come ad esempio campo degli oggetti degli oggetti perché il campo necessario per completare l'appropriata sotto potenza limitata Il compito di intelligenza artificiale richiede l'ASIC con il più alto rapporto tra prestazioni e consumo energetico e il volume di spedizione in quest'area sarà relativamente grande e meritevole di attenzione.
Questi tipi di percorsi di ciascuno hanno vantaggi, ma anche viziata regionale di marketing e business development director of Imagination Cina, Coltrane pensava, l'efficienza della CPU non è ad alta velocità a carico elevato infelice, anche se DSP velocità, ma la ricerca e lo sviluppo di insufficienza ecologica; solo ASIC La capacità di eseguire funzioni di algoritmo fissi, la scalabilità non è forte e così ottimistica sui vantaggi complessivi delle prestazioni dell'acceleratore, dell'efficienza e del consumo energetico di GPU + AI.
Mentre Coltrane è parlare per la propria approvazione IP, ma si comprenderà, un'architettura di circuito integrato AI è non per tutti gli scenari, diversi scenari applicativi richiedono diversi tipi di supporto, è necessario essere in grado di sostenere da milliwatt a Kilowatt di una varietà di architettura.
Cambiamenti del settore
La mania dell'IA ha colpito, ma dalla fase di sviluppo, non ha ancora raggiunto la maturità.
Coltrane che l'industria in generale si articola in quattro fasi, una nuova tecnologia viene istituzioni e aziende sono all'avanguardia di ricerca e di studi di fattibilità, per trovare la possibilità di industrializzazione, la seconda viene applicato fase di ricerca per esplorare per risolvere problemi pratici, in terzo luogo è la fase di rapido sviluppo del settore, in questo caso ha anche generato un sacco di opportunità, il quarto, maturato, diventato un mercato relativamente stabile, e per gettare le Jedi sta portando i vantaggi della società Ebb Tide ora, aI è nelle prime fasi della terza fase di rapido sviluppo che sia.
In questo processo, la fine della funzione AI più promettente Russell James espresso :. 'AI sta cambiando l'industria, e la rete neurale è il cuore di un tale processo è stato principalmente verificarsi nella nube, ma a causa di problemi di latenza, problemi di privacy pure. Con l'aumento dei requisiti di scalabilità, l'elaborazione AI del bordo è diventata molto necessaria.
Inoltre, l'algoritmo diventerà gradualmente aperto, cresciuto alle soluzioni più ottimali per le diverse applicazioni. Russell James ha detto che l'attenzione degli Stati Uniti sui telefoni intelligenti, pilota automatico e altri aspetti di intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni, e la Cina attribuisce grande importanza al monitoraggio intelligente, è un potenziale L'enorme mercato, mentre ci sono molte opportunità negli smart phone, la guida automatica.
Nuovo IP
In diversi percorsi, tutte le forze stanno facendo del loro meglio per evitare punti deboli.
L'immaginazione ha recentemente annunciato il lancio di due rete neurale in base alla sua AX2185 AX2145 core e rete neurale acceleratore di architettura (NNA) PowerVR Series2NX. Sai, l'architettura è supportata solo 16-4 po soluzioni larghe può abbassare ottenere una maggiore efficienza e larghezza di banda di risposta in tempo reale e un basso consumo energetico.
Per le diverse applicazioni, questi due tipi di core IP in una grande ottimizzazione delle prestazioni e la larghezza di banda della memoria. È stato riferito che, Series2NX AX2185 telefoni di fascia alta intelligenti, la sorveglianza intelligente e mercati automobilistici come l'obiettivo. Vantaggio AX2185 che ha otto motore di calcolo di grande ampiezza ogni ciclo di orologio in grado di gestire 2048 MAC (4.1 quadrilione di operazioni al secondo), mentre le eccellenti prestazioni di potenza, per ottenere il massimo rendimento per unità di area. l'AX2145 è ottimizzato per apparecchiature sensibili ai costi agli smartphone intermedio, digitale TV / set-top box, telecamere intelligenti e la sicurezza dei consumatori per il mercato di riferimento, come ad esempio l'elaborazione riconoscimento delle immagini e applicazioni di visione industriale.
Non solo prestazioni hardware, software ecosistema è fondamentale anche in concorrenza chip di intelligenza artificiale. Russell James introdotto, entrambi i core supportano pienamente application programming interface rete neurale Android, mentre Immaginazione fornisce una serie di strumenti per semplificare lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e la distribuzione, e il debugging e l'analisi, quadro machine learning possibile utilizzare il kit di sviluppo della rete (NDK).
Russell James ha menzionato che questi due IP di accelerazione AI sono già stati utilizzati dai produttori di telefoni cellulari e automotive, ma soprattutto possono essere adattati a CPU, FPGA, ecc., Ma hanno determinati requisiti per il ritardo della larghezza di banda e così via. non necessariamente con la GPU 'partita'. Se l'aI può sfruttare IP per accelerare l'espansione in altre aree del circuito integrato di impiego generale, chip di percorso aI avvicinamento o variabili.