거대한 '자기장'처럼 AI의 중력도 기술 혁명에서 산업 발전으로 점차 옮겨 가고 있습니다 .AI 기술의 핵심으로 인공 지능 칩은 AI 컴퓨팅의 요구 사항을 충족시킬뿐만 아니라 다양한 요구 사항을 충족시키기 위해 주목 받고 있습니다. 애플리케이션 시나리오 및 다른 위치 (클라우드 또는 엔드) AI 칩을위한 전투에는 각각 자신의 팬이있는 다양한 장르가 주어지며 누가 이길 것입니까?
세 가지 경로
현재 시장의 주류 AI 칩을 하나 개의 칩은 CPU, DSP, FPGA 등의 종래 AI 알고리즘에 의해 수행되는 세 개의 경로가있다; 제 촉진제 GPU + AI되면, AI 함수 구현은, 세 번째 범주는 사용자 정의 ASIC.
이들 세 경로 "유전자"다르기 때문에, 위치는 아니다. 러셀 제임스 상상 이사 부통령 및 AI 파워 VR 비주얼 서비스 즉, 덜 까다로운 이러한 얼굴 인식 등의 애플리케이션과 정확성 요구 일류 성능 높지, 예컨대 만약 IoT의 IoT 필드와 같은 특정 작업에 특화된 스마트 폰, 지능형 모니터링, 자동 운전 등; 번째 카테고리 AISC 같은 고성능 애플리케이션 번째 카테고리 필드는 제한된 전력에서 적절한 완료해야하기 때문에 AI 작업을 수행하려면 성능 및 전력 소비 비율이 가장 높은 ASIC이 필요하며이 영역의 출하량은 상대적으로 크고 관심을 가질만한 가치가 있습니다.
이러한 종류의 경로에는 장점이 있지만 결함이 있습니다. Ke Chuan, Imagination China의 지역 시장 및 비즈니스 개발 이사는 CPU 효율이 높지 않고 고속로드에서는 속도가 빠르지 만 DSP는 빠르지 만 R & D 에코 시스템은 완전하지 않으며 ASIC 만 고정 알고리즘 기능을 수행 할 수있는 능력, 확장 성은 그리 강하지 않으며 GPU + AI 가속기 성능, 효율성 및 전력 소비의 전반적인 이점에 대해 낙관적입니다.
Ke Chuan의 말은 자신의 IP에 의해 보증되지만 아키텍처 AI 칩을 모든 시나리오에 사용할 수 없다는 것은 분명합니다. 다양한 시나리오에는 다양한 종류의 기술 지원이 필요하며 밀리 와트 수준을 지원할 수 있어야합니다. 다양 한 아키텍처의 킬로와트입니다.
산업 변화
인공 지능 열풍이 닥쳤지 만, 개발 단계에서 아직 성숙 단계에 이르지 못했습니다.
콜트레인이 일반적인 산업은 네 단계로 나누어, 하나 개의 새로운 기술은 기관 및 기업이 최첨단의 한 연구 및 타당성 연구, 산업화의 가능성을 찾아 오는 두 번째는 실질적인 문제를 해결하기 위해 탐구하는 연구 단계를 적용, 셋째는 산업의 급속한 발전의 단계이다, 현재는 성숙기에 진입하여 상대적으로 안정적인 시장이되는 반면, 주도적 인 기업은 제다이의 우위를 가진 회사를 설립하는 것이고, 현재 AI는 빠른 발전 단계 인 제 3 단계의 초기 단계에있다.
이 과정에서 AI 함수의 끝 유망 러셀 제임스는 AI가 산업을 변화하고, 신경 네트워크는 클라우드에서 발생하는 주로하고있다 이러한 과정의 핵심이지만, 때문에 지연 문제, 개인 정보 보호 문제뿐만 아니라 ':. 표현했다. 확장 성 요구 사항이 증가함에 따라 에지 AI 처리가 매우 필요하게되었습니다.
또한, 알고리즘은 점차 러셀 제임스는 스마트 폰, 자동 조종 장치 및 AI의 다른 측면에 미국의 초점은 성능을 향상시킬 수있다. 다른 애플리케이션을위한 최적의 솔루션으로 성장, 개방 될 것이며, 중국은 지능형 감시에 큰 중요성을 첨부, 잠재적 인이다 거대한 시장, 스마트 폰, 자동 운전에 많은 기회가 있지만.
새로운 IP
몇 가지 다른 경로에서 모든 힘은 약점을 피하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
상상은 최근 핵심 AX2185 및 AX2145 신경 네트워크 가속기 (NNA) 아키텍처 파워 VR Series2NX에 따라 두 신경 네트워크의 출시를 발표했다. 알다시피, 아키텍처는 16-4 비트 폭 솔루션을 낮출 수 만 지원됩니다 대역폭과 전력 소비로 효율성과 실시간 응답이 향상되었습니다.
서로 다른 어플리케이션의 경우이 두 가지 유형의 IP 코어가 성능 및 메모리 대역폭면에서 크게 최적화되었으며, Series2NX AX2185는 고급 스마트 폰, 스마트 감시 및 자동차 시장을 목표로하고 있습니다. AX2185는 8 개의 전폭 컴퓨팅 엔진을 보유하고 있다는 장점이 있습니다. 각 클록 사이클은 2048 MAC (초당 4.1 조 연산)을 처리 할 수 있으며 전력 소모가 뛰어나고 면적당 최고 성능을 제공합니다. 그리고 AX2145는 중형 스마트 폰, 디지털 TV / 셋톱 박스, 스마트 카메라 및 소비자 보안 시장은 이미지 인식 및 머신 비전과 같은 애플리케이션을 대상으로합니다.
다만 하드웨어 성능, 소프트웨어 생태계는 AI 칩 경쟁에서 매우 중요하다. 러셀 제임스 도입, 두 코어가 완전히 안드로이드 신경망 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스를 지원, 상상이 AI의 응용 프로그램의 개발을 단순화하기 위해 도구 세트를 제공하면서 또한 배포 및 디버깅 및 분석을 위해 기계 학습 프레임 워크는 NDK (Network Development Kit)를 사용할 수도 있습니다.
러셀 제임스 (Russell James)는이 두 가지 AI 가속 IP가 이미 휴대 전화 및 자동차 제조업체에 의해 사용되었다고 언급했는데 더 중요한 것은 이러한 IP를 CPU, FPGA 등에 적용 할 수도 있지만 대역폭 지연 등에 대한 특정 요구 사항이 있다는 것입니다. GPU와 '일치'할 필요는 없습니다. 이러한 AI 가속 IP를 다른 범용 칩 영역으로 확장 할 수 있다면 AI 칩의 경로가 가변적 일 수 있습니다.