巨大な「磁場」のように、AIの重力は技術革命から産業発展へと徐々に移行しました.AI技術の核心として、AIチップもまた、AIコンピューティングのニーズを満たすだけでなく、さまざまな要件に適応することにも注目されています。アプリケーションのシナリオとさまざまな場所（クラウドまたはエンド）AIチップの戦いには、それぞれ独自のファンを持つさまざまなジャンルがあります。
3つのパス
現在では、CPU、DSP、FPGAなどの従来のチップでAIアルゴリズムを実行するものが3種類あり、2つ目はAI機能を実装したGPU + AIアクセラレータ、3つ目はカスタマイズされたものです。 ASIC。
イマジネーションのPowerVRビジョンおよびAI事業担当副社長であるラッセル・ジェイムス氏は、第1のカテゴリーは、顔認識や精度要件など、パフォーマンス要求が厳しくないアプリケーションに適していると考えています。第2のカテゴリーは、スマートフォン、スマート・サーベイランス、オートパイロットなどの高性能アプリケーション向けです。第3のカテゴリーのAISCは、IoTドメインなどの特定のタスクに特有のものです。 AIタスクでは、パフォーマンス/電力比が最も高いASICが必要です。また、このエリアでの出荷は大規模で注意が必要です。
イマジネーション・チャイナの地域市場および事業開発担当ディレクターであるKe Chuan氏は、CPU効率は高くなく、高速ロードでは高速ではなく、DSPは高速だがR＆Dエコロジーは完全ではなく、ASICのみであると考えている固定アルゴリズム機能を実行する能力、スケーラビリティは強くなく、GPU + AIアクセラレータの性能、効率、消費電力の全般的な利点について楽観的です。
Ke Chuan氏の言葉は自分のIPで裏付けられていますが、アーキテクチャーのAIチップをすべてのシナリオで使用することはできません。さまざまなシナリオでは、さまざまな種類の技術サポートが必要であり、ミリワットレベルをサポートできる必要があります。様々な建築のキロワット。
業界の変化
AIの流行は打撃を受けましたが、開発段階からまだ成熟していません。
第二は、実用上の問題を解決するために探索する研究段階に適用される;第三は、産業の急速な発展の段階で、一般的な業界は4つの段階に分かれていることコルトレーン、1つの新技術は、機関や企業が工業化の可能性を見つけるために、研究とフィージビリティスタディ最先端きていますこの場合にも、機会の多くを生み出し、第四に、成熟した、比較的安定した市場となって、ジェダイは今エブタイド会社の利点をリードして築くために、AIは、急速な発展の第三段階の初期段階にあります。
このプロセスでは、エンドツーエンドのAI機能がより有望であるとラッセル・ジェイムズ氏は述べています。「AIは業界を変えており、ニューラルネットワークはその核心です。スケーラビリティの要求が増大するにつれて、エッジAI処理が非常に必要になってきています。
また、このアルゴリズムは、徐々にさまざまなアプリケーションに最適なソリューションにまで成長し、オープンになる予定です。ラッセル・ジェームズは、スマートフォン、自動操縦とAIの他の側面についての米国の焦点は、パフォーマンスを向上させるために言った、と中国は、インテリジェントな監視を重視して電位であり、巨大な市場は、スマートフォンには多くの機会がありますが、自動運転。
新しいIP
いくつかの異なる道では、弱点を避けるためにすべての力が最善を尽くしています。
想像力は最近、そのコアAX2185とAX2145ニューラルネットワークアクセラレータ（NNA）アーキテクチャのPowerVR Series2NXに基づいて2つのニューラルネットワークの立ち上げを発表しました。あなたが知っている、アーキテクチャは16-4ビット幅のソリューションを下げることができますサポートされています帯域幅と消費電力による効率とリアルタイムレスポンスの向上
異なるアプリケーションでは、優れたパフォーマンスとメモリ帯域幅の最適化におけるIPコアのこれらの2つのタイプが。これは、8全幅計算エンジンを持ってゴール。AX2185の利点として、そのSeries2NX AX2185ハイエンドのスマートフォン、スマート監視および自動車市場を報告しています各クロックサイクルは、単位面積当たりの最高のパフォーマンスを達成するために、優れた動力性能ながら2048 MAC（毎秒4.1兆操作）を処理することができる。AX2145は、ミッドレンジのスマートフォンにコストに敏感な機器用に最適化され、デジタルそのような画像認識とマシンビジョンアプリケーションとしてTV /セットトップボックス、スマートカメラとターゲット市場に対する消費者の安全性、処理。
ハードウェアのパフォーマンス、ソフトウェア・エコシステムAIチップ競争の中でも極めて重要である。ラッセル・ジェームズが導入された、想像力がAIのアプリケーションの開発を簡素化するためのツールのセットを提供しながら、両方のコアが完全に、Androidのニューラル・ネットワーク・アプリケーション・プログラミング・インターフェースをサポートだけでなく、そして、展開、およびデバッグと解析、機械学習フレームワークは、ネットワーク開発キット（NDK）を使用することができます。
ラッセル・ジェームズは現在、2つのAIは、顧客のIP電話と自動車メーカーを加速させる。そして、もっと重要なのは、これらのIPはまた、CPUを適合させることができ、FPGAなどが、帯域幅と遅延のための一定の要件があり、しばらく持っている、言及しました必ずしもGPU「マッチ」と。AIは、汎用チップ、チップAIパスに向けてや変数の他の分野への進出を加速するIPを利用することができます。