高通:打造數十億級終端側人工智能平臺,提出分布式架構方案

　　“移動(dòng)終端正成為全球最普遍的人工智能平臺，而高通處理器將成為無(wú)處不在的終端側人工智能平臺。”日前，高通工程技術(shù)副總裁 Jeff Gehlhaar 在一場(chǎng)與中國媒體溝通會(huì )上說(shuō)道。

　　就在這場(chǎng)溝通之前，高通宣布了收購荷蘭人工智能公司Scyfer。毫無(wú)疑問(wèn)，對于人工智能未來(lái)的發(fā)展前景整個(gè)產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)達成機會(huì )一致的共識。而作為全球移動(dòng)芯片領(lǐng)域的老大，高通的策略一定程度上左右著(zhù)移動(dòng)設備人工智能的發(fā)展方向。這次溝通會(huì )上，Jeff Gehlhaar就詳細闡述了高通在人工智能領(lǐng)域的布局和想法。

　　收購S(chǎng)cyfer 目的是獲得頂級人工智能領(lǐng)域人才

　　今年8月中旬，高通宣布收購專(zhuān)注于前沿機器學(xué)習技術(shù)的阿姆斯特丹大學(xué)附屬公司Scyfer，以充實(shí)其相關(guān)人才團隊。據了解，該公司已為全球多個(gè)不同行業(yè)的公司打造了人工智能解決方案，包括制造業(yè)、醫療業(yè)和金融業(yè)。

　　對于這次收購，Jeff Gehlhaar表示，一方面是看重該公司的人才，其中最重要的是通過(guò)收購S(chǎng)cyfer 為高通帶來(lái)該公司創(chuàng )始人、阿姆斯特丹大學(xué)知名教授 Max Welling博士的加入。同時(shí)Scyfer 位于荷蘭，這樣很好地充實(shí)了高通在荷蘭的研發(fā)力量。另一方面，Scyfer團隊在人工智能領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗，可以將他們的技術(shù)應用到高通所關(guān)注的產(chǎn)品和領(lǐng)域中去。

　　據了解，早在2015年，高通就和阿姆斯特丹大學(xué)建立了聯(lián)合研究實(shí)驗室——QUVA，專(zhuān)注于發(fā)展面向移動(dòng)領(lǐng)域和計算機視覺(jué)的先進(jìn)機器學(xué)習技術(shù)。而Scyfer 正式從阿姆斯特丹大學(xué)分拆出來(lái)的公司。

　　移動(dòng)終端將是最大的人工智能計算平臺，高通有優(yōu)勢

　　此前，人工智能的計算大多都在服務(wù)器和云端進(jìn)行，不過(guò)未來(lái)人工智能的計算載體，應該是更貼近人們生活的移動(dòng)智能設備。數據顯示，未來(lái)5年全球智能手機的累計出貨量將超過(guò)85億，這也意味著(zhù)手機將成為最大的人工智能計算平臺。

　　Jeff Gehlhaar表示，在移動(dòng)終端領(lǐng)域高通占據領(lǐng)導地位，這也為高通利用現有設備規?；陌l(fā)展人工智能帶來(lái)了機會(huì )。另外，手機的快速更迭周期、產(chǎn)量的規?；?，以及高通對高度集成和功耗優(yōu)化技術(shù)的專(zhuān)注，都將有助于高通的人工智能方案實(shí)現大眾化。同樣，從智慧城市到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，再到VR、汽車(chē)，這些應用場(chǎng)景都將受到移動(dòng)產(chǎn)業(yè)規?；挠绊?。

　　事實(shí)上，高通在人工智能領(lǐng)域已耕耘了超過(guò)十年。公司最早于2007年開(kāi)始進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，期初是探索面向計算機視覺(jué)和運動(dòng)控制應用的機器學(xué)習脈沖神經(jīng)方法，隨后還將其研究范圍從仿生方法拓展到了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

　　大約2012年，高通開(kāi)始進(jìn)入到深度學(xué)習/終端側深度學(xué)習領(lǐng)域的技術(shù)研究。近幾年，高通在荷蘭開(kāi)設了研發(fā)分支，并且于2015年在ImageNet挑戰賽獲得了前三名。2016年，高通正式發(fā)布了Qualcomm驍龍神經(jīng)處理引擎SDK。同時(shí)與合作伙伴展開(kāi)展了廣泛的人工智能生態(tài)系統合作，比如與谷歌合作以支持TensorFlow，與Facebook合作支持Caffe、Caffe2。

　　進(jìn)入智能手機時(shí)代后，高通在移動(dòng)處理器的優(yōu)勢越發(fā)明顯，特別是近兩年，隨著(zhù)智能手機市場(chǎng)份額高度向幾家廠(chǎng)商集中，高通處理器出貨量市場(chǎng)占有率不斷提高，甚至讓競爭對手無(wú)還手之力。而大量的搭載高通驍龍處理器的智能設備，對高通的人工戰略來(lái)說(shuō)是一次絕佳的卡位戰機會(huì )。Jeff Gehlhaar 也表示，高通處理器將成為無(wú)處不在的終端側人工智能平臺。

　　高通提出終端側分布式架構人工智能方案，與產(chǎn)業(yè)鏈合作

　　Jeff Gehlhaar 認為，終端側能之所以能成為最普遍的人工智能計算平臺，主要有四大優(yōu)勢：1.隱私性，數據的存儲計算等都在本地，避免了傳到云端的數據安全問(wèn)題。2.可靠性，決策在本地避免了數據經(jīng)過(guò)更長(cháng)的通路產(chǎn)生錯誤。3.低時(shí)延，顯然本地處理、本地響應更快。4.高效利用網(wǎng)絡(luò )帶寬。

　　那么高通具體怎樣幫助客戶(hù)實(shí)現終端側的人工智能戰略?對此，Jeff Gehlhaar 也給出了高通的方案。

　　第一：提供高效的硬件。充分利用驍龍異構計算能力，運行時(shí)長(cháng)和庫加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在所有內核上執行處理:CPU、GPU和DSP/HVX。

　　第二：算法優(yōu)化。采用最新進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，提升壓縮、層間優(yōu)化和稀疏優(yōu)化等，并將算法與硬件產(chǎn)品結合起來(lái)。

　　第三：軟件工具。提供API和SDK文件(包括示例代碼) 。今年7月，高通推出了驍龍神經(jīng)處理引擎，可通過(guò)developer.qualcomm.com下載。這套一套軟件工具開(kāi)發(fā)包能夠讓人工智能工作負載在現有的驍龍移動(dòng)平臺上實(shí)現高效的運行。同時(shí)，通過(guò)這一套工具包，第三方開(kāi)發(fā)者能夠更好地利用多樣的高通硬件架構，包括CPU、GPU、DSP進(jìn)行人工智能的處理。

　　同時(shí)Jeff Gehlhaar 還提出了分布式技術(shù)架構，他表示，現在出現了一個(gè)新興的趨勢，就是在終端側通過(guò)多臺終端的分布式架構，進(jìn)行人工智能系統的訓練。再加上高通強大的5G 網(wǎng)絡(luò )，將終端側人工智能與云端的人工智能側無(wú)縫的連接起來(lái)了。

　　在談到數據安全時(shí)，Jeff Gehlhaar 講了分布式架構的優(yōu)點(diǎn)，比如可以讓多臺終端一起作為整體協(xié)同學(xué)習，這樣就沒(méi)有一臺終端能獲取所有的數據，對外只提供給訓練模型，從而保護數據隱私。

　　最后，Jeff Gehlhaar 強調，高通的人工智能不是單打獨斗，而是著(zhù)眼長(cháng)期的戰略研究，會(huì )與業(yè)內伙伴合作共同進(jìn)行人工智能產(chǎn)品的創(chuàng )新。