AI芯片決勝移動(dòng)終端市場(chǎng)

　　隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，智能設備的實(shí)時(shí)決策能力受到廣大科技廠(chǎng)商的關(guān)注。本月，華為、蘋(píng)果接連發(fā)布搭載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊的手機芯片，提振了移動(dòng)端AI芯片的市場(chǎng)預期。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )增強設備的本地化智能，將AI從數據中心后臺送入用戶(hù)的口袋，或成為AI芯片的下一個(gè)目標。

　　跨國企業(yè)積極布局

　　蘋(píng)果一推出用于iPhone的A系列處理器和M系列動(dòng)態(tài)處理器，科技廠(chǎng)商就對面向設備的AI芯片躍躍欲試。寒武紀創(chuàng )始人陳天石表示，自主開(kāi)發(fā)核心AI指令集是發(fā)展AI生態(tài)的根本之策。ARM與寒武紀英雄所見(jiàn)略同，在最新發(fā)布的多核微架構DynamIQ中加入了機器學(xué)習和人工智能的原生指令集，并宣稱(chēng)在3~5年內將Cortex-A73的AI性能提升50倍。DynamIQ可在單個(gè)集群實(shí)現對最多8枚異構內核的細粒度管理，單個(gè)內核可以有不同的性能和功耗，帶給人工智能應用更加靈活的解決方案，首款基于DynamIQ的嵌入式處理器Cortex-A75將面向智能手機、智能家電、單板機等終端設備。

　　ARM產(chǎn)品經(jīng)理GovindWathan指出，CPU算力的提升將降低設備對云端網(wǎng)絡(luò )的依賴(lài)，提升智慧駕駛等延時(shí)敏感場(chǎng)景下的決策響應速度，并優(yōu)化數據安全。

　　微軟也將在下一代HoloLens的全息處理單元集成一枚自主設計的AI芯片。該芯片利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊，基于設備本身處理頭部追蹤器、紅外攝像機生成的視覺(jué)數據，避免數據上傳云端導致的延時(shí)抖動(dòng)并降低隱私泄露風(fēng)險。就像ARM標榜DynamIQ是“下一個(gè)時(shí)代的計算技術(shù)”，微軟HoloLens技術(shù)總監MarcPollefeys認為混合現實(shí)和人工智能代表計算力的未來(lái)，微軟用AI打造智能化MR設備的嘗試正加速它的到來(lái)。

　　將TPU以云服務(wù)方式供應的谷歌也意識到設備數據回傳遠程服務(wù)器的延時(shí)問(wèn)題，并在最新發(fā)布的安卓穿戴設備上搭載了谷歌首個(gè)完全面向終端的機器學(xué)習技術(shù)。安卓副總工程師DaveBurke透露，谷歌還將發(fā)布手機版人工智能學(xué)習系統TensorFlowLite，允許開(kāi)發(fā)者運用谷歌機器學(xué)習開(kāi)發(fā)手機App，而且谷歌和Facebook都在推進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在手機和虛擬現實(shí)頭盔中的應用。

　　華為略微“搶跑”

　　據悉，微軟AI芯片將隨著(zhù)下一代HoloLens在2019年登場(chǎng)，ARMDynamIQ尚需3~5年的提升周期，谷歌安卓穿戴設備的機器學(xué)習功能暫只面向智能簡(jiǎn)訊系統。而采用麒麟970處理器的華為已“搶跑”成功，率先發(fā)布全球首個(gè)集成獨立AI專(zhuān)用NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理單元)的移動(dòng)芯片。

　　華為消費者BGCEO余承東強調，華為的AI戰略是MobileAI=OnDeviceAI+CloudAI。說(shuō)明華為將終端智能與云端智能做出區分，兩者并重。據了解，華為NPU支持運動(dòng)追蹤、人臉識別、夜拍優(yōu)化，峰值運算達到1.92TFP、16OPS。在內部測試中，三星S8每分鐘識別圖片95張，蘋(píng)果CPU+GPU的A10處理器每分鐘識別487張，搭載CPU、GPU、NPU的麒麟970每分鐘識別2005張。與Kirin960的四核Cortex-A73相比，性能提升25倍，效能提升50倍。

　　緊接著(zhù)麒麟970，蘋(píng)果公布搭載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )引擎的A11仿生芯片，這款雙核仿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )引擎專(zhuān)為機器學(xué)習算法開(kāi)發(fā)，能優(yōu)化面部特征提取、Animoji、增強現實(shí)功能，每秒運算次數最高達6000億次。

　　與微軟的考慮類(lèi)似，發(fā)布了增強現實(shí)平臺ARKit的蘋(píng)果需動(dòng)用手機攝像頭、動(dòng)作傳感器、陀螺儀實(shí)現場(chǎng)景追蹤、光學(xué)估算等AR功能，靠云端處理多個(gè)傳感器的數據將占用內存、加劇延時(shí)抖動(dòng)和數據外流風(fēng)險，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )引擎將支持終端在不聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下處理AI相關(guān)任務(wù)。

　　“麒麟970的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )功能模塊和A11的神經(jīng)運算模型是一種積極的嘗試，未來(lái)雙方的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊會(huì )更完善，集成更多CPU、GPU的軟核與模組單元來(lái)支持設備本身的智能應用。”賽迪顧問(wèn)電子信息行業(yè)分析師向陽(yáng)在接受《中國電子報》專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)說(shuō)。

　　具有先發(fā)優(yōu)勢的華為、蘋(píng)果并非高枕無(wú)憂(yōu)，老對手高通在終端市場(chǎng)蓄力已久。先是發(fā)布驍龍NPE(神經(jīng)處理引擎)軟件開(kāi)發(fā)包，支持開(kāi)發(fā)者基于NPE兼容的Caffe、Caffe2、Tensorflow深度學(xué)習框架，利用驍龍600系列和800系列處理器為App搭載AI功能，實(shí)現攝像頭、汽車(chē)、智能手機、無(wú)人機的本地化AI應用。繼而在上個(gè)月收購荷蘭深度學(xué)習初創(chuàng )公司Scyfer，為高通的AI終端化戰略提供技術(shù)支持。

　　高通研發(fā)團隊認為，將AI算法集成到終端而非云端有利于及時(shí)響應、保護隱私、提升性能比和帶寬利用效率。高通執行副總裁MattGrob指出，高通將為手機、智能車(chē)等終端搭載機器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理能力，并探索AI在無(wú)線(xiàn)連接、能源管理和圖像方面的應用。

　　“蘋(píng)果和華為搭載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元的芯片有很強的定制色彩，會(huì )有優(yōu)秀的應用性和專(zhuān)業(yè)性，但在通用性層面還不能與高通比肩。如果兩家企業(yè)能推出更多的通用性解決方案，會(huì )讓各自的AI芯片煥發(fā)更大價(jià)值。”賽迪智庫軟件產(chǎn)業(yè)所研究員蒲松濤告訴《中國電子報》記者。ScorchAI軟件發(fā)展負責人VadimBudarv指出，AI應賦予終端設備積累、學(xué)習用戶(hù)習慣的本地化智能，深入貼合用戶(hù)喜好，支持智能駕駛、智能監控場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)決策，將人工智能真正送進(jìn)用戶(hù)的口袋。