Como um enorme "campo magnético", a gravitação da IA passou gradualmente de uma revolução tecnológica para o desenvolvimento industrial. Como núcleo da tecnologia AI, os chips AI também estão atraindo atenção, não apenas para atender às necessidades da computação artificial, mas também para se adaptar aos diferentes requisitos. Cenários de aplicação e locais diferentes (nuvem ou fim) A batalha por chips de IA também apresenta uma variedade de gêneros, cada um com seus próprios fãs, quem vencerá?
Três caminhos
Atualmente, existem três tipos de chips de AI no mercado: um para executar algoritmos de IA com chips tradicionais, como CPU, DSP, FPGA, etc. O segundo é o acelerador GPU + AI, que implementa as funções AI, o terceiro tipo é personalizado. ASIC.
Esses três tipos de caminhos têm posicionamento diferente devido a 'genes'. Russell James, vice-presidente de visão PowerVR e negócios de IA da Imagination, acredita que a primeira categoria é para aplicações com requisitos de desempenho menos exigentes, como reconhecimento de face e requisitos de precisão. Não é alta, a segunda categoria é para aplicativos de alto desempenho, como smartphones, vigilância inteligente, piloto automático etc. A terceira categoria de AISCs é específica para tarefas específicas, como domínios IoT. O motivo é que o domínio IoT exige consumo de energia correspondentemente limitado. A tarefa de AI requer o ASIC com a mais alta taxa de desempenho e consumo de energia, e o volume de embarque nessa área será relativamente grande e digno de atenção.
Estes tipos de caminhos, cada um tem vantagens, mas também diretor de desenvolvimento falho regional de marketing e negócios da Imaginação China, Coltrane pensou, a eficiência da CPU não é de alta velocidade a carga elevada infeliz, embora DSP velocidade, mas a pesquisa e desenvolvimento de insuficiência ecológica, apenas ASIC algoritmo fixo pode executar a função, a expansão não é forte, tão otimista sobre as acelerador AI GPU + vantagens abrangente de desempenho, eficiência e consumo de energia no.
não enquanto Coltrane é falar para seu próprio endosso IP, mas pode ser apreciado, uma arquitetura de chip de AI é para todos os cenários, diferentes cenários de aplicação requerem diferentes tipos de apoio, precisamos ser capazes de suportar a partir miliwatts para Kilowatts de uma variedade de arquitetura.
Mudanças na indústria
AI mania atingido, mas a partir da fase de desenvolvimento, ainda tem que amadurecer.
Coltrane que a indústria geral é dividido em quatro etapas, uma nova tecnologia vem instituições e empresas de pesquisa e estudos de viabilidade de vanguarda-, para encontrar a possibilidade de industrialização; a segunda é aplicada fase de investigação para explorar para resolver problemas práticos, o terceiro é a fase de rápido desenvolvimento da indústria, neste caso também gerou muita oportunidade, em quarto lugar, amadureceu, se um mercado relativamente estável, e estabelecer o Jedi está levando as vantagens de empresas Ebb Tide agora, AI está nos estágios iniciais da terceira fase de rápido desenvolvimento que é.
Neste processo, o fim da função AI mais promissor Russell James expressa :. 'AI está mudando a indústria, ea rede neural é o núcleo de tal processo tem sido principalmente ocorrem na nuvem, mas por causa de problemas de latência, questões de privacidade também. Com o aumento dos requisitos de escalabilidade, o processamento de borda AI tornou-se muito necessário.
Além disso, o algoritmo irá gradualmente tornar-se aberta, cresceu até as soluções mais ideais para diferentes aplicações. Russell James disse que o foco dos EUA em telefones inteligentes, piloto automático e outros aspectos da AI para melhorar o desempenho, e China atribui grande importância ao monitoramento inteligente, é um potencial O enorme mercado, enquanto existem muitas oportunidades em telefones inteligentes, a condução automática.
Novo IP
Em vários caminhos diferentes, todas as forças estão tentando ao máximo evitar fraquezas.
Imaginação anunciou recentemente o lançamento de duas redes neurais baseado em seu núcleo AX2185 e AX2145 acelerador de rede neural arquitetura (NNA) PowerVR Series2NX. Você sabe, a arquitetura é suportada apenas 16-4 bit soluções largas pode reduzir alcançar uma maior eficiência e largura de banda de resposta em tempo real e menor consumo de energia.
Para diferentes aplicações, estes dois tipos de núcleo IP em uma grande otimização de desempenho e largura de banda de memória. É relatado que, Series2NX AX2185 high-end telefones inteligentes, vigilância inteligente e mercados automotivos como a meta. Vantagem AX2185 que tem oito mecanismo de cálculo de largura total cada ciclo de relógio pode manipular 2048 MAC (4,1 quatrilhão de operações por segundo), enquanto que o excelente desempenho de alimentação, para conseguir o melhor desempenho por unidade de área. o AX2145 é optimizado para equipamento sensível ao custo para smartphones de gama média, digitais A TV / Set-top Box, a câmera inteligente e o mercado de segurança do consumidor são direcionados para aplicações como reconhecimento de imagem e visão de máquina.
A competição de chip AI não é apenas o desempenho do hardware, a ecologia de software também é crucial.Esses dois núcleos suportam totalmente a interface de programação de aplicativos de rede neural do Android, enquanto o Imagination fornece um conjunto de ferramentas para simplificar o desenvolvimento de aplicativos de IA. E para implantação e depuração e análise, a estrutura de aprendizado de máquina também pode usar o Network Development Kit (NDK).
Russell James mencionado, que atualmente tem dois AI acelerar fabricantes de telefones IP do cliente e do carro. E mais importante, estes IP também pode ser adaptado CPU, FPGA, etc., mas existem certos requisitos de largura de banda e atraso, enquanto Não precisa ser 'compatível' com a GPU Se esses IPs acelerados por AI podem ser estendidos para outras áreas de chip de uso geral, o caminho do chip AI pode ser variável.