OFweek电子工程网讯 人工智能(AI)商场继续升温,但工业关于这些体系应怎么建构仍十分不合,大型科技公司动辄投入数十亿美元购并新创公司或支撑研制,各国政府也供给大学和研讨机构大笔研讨经费,期望在这波AI比赛中锋芒毕露。

据Semiconductor Engineering报道,研讨机构Tractica的数据显现,全球AI商场规模将在2025年生长至368亿美元,只不过现在关于AI的界说或是需求剖析的数据类型都还没有一致,OneSpin Solutions总裁暨履行长Raik Brinkmann指出,眼下有三个疑问需求处理,第一是很多待处理的数据,其次是并行处理和互连技能,第三则是移动很多数据致使的耗能疑问。

现在商场第一批AI芯片简直都是以现成的CPU、GPU、FPGA和DSP加以组合而成,虽然英特尔(Intel)、Google、NVIDIA、高通(Qualcomm)和IBM等公司正研制新的规划,最终谁能胜出仍不明亮。无论怎么,这些体系仍需有最少一个CPU担任操控,但也许需求不一样类型的协同处理器。

AI处理多牵涉到矩阵乘法和加法,运用并行运作的GPU本钱较低,但缺陷是耗能较高。内建DSP区块和本地存储器的FPGA可获得较佳的动力功率,但报价对比贵重。Mentor Graphics董事长暨履行长Wally Rhines表明,有些人运用规范GPU履行深度学习,一起也有很多人选用CPU,为了到达使类神经网路做法更像人脑的方针,影响了新的一波规划浪潮。

视觉处理是现在最受重视的AI区块,现在大多数的AI研讨与自动驾驶运用的视觉处理有关,这项技能在无人机和机器人方面的运用也日积月累。Achronix公司总裁暨履行长Robert Blake指出,印象处理的运算复杂度很高,商场需求5~10年时刻沉积,不过由于变数精度(variable precision arithmetic)运算需求,可程式逻辑元件的人物会更吃重。

FPGA十分合适矩阵乘法,可程式化特性添加了规划上的弹性,用来做决议计划的数据有些会在本地处理,有些则由数据中心进行,但两者的比例会因运用的不一样而改动,并影响AI芯片和软件规划。

现在轿车运用的AI技能主要是侦测和防止物体,这和真实的人工智能还有段距离。真实的AI应当具有必定程度的推理,例如判别怎么闪避正在穿越马路的人群。前者的推论为依据传感器输入的很多数据处理和预编程做法得来,后者则能够作出价值判别,考虑各种也许结果以找出最好挑选。

这么的体系需求极高的频宽并内建安全机制,此外还必须能维护数据安全,很多依据现成零件开发的规划很难统筹运算和编程功率。Google企图以专为机器学习开发的TPU特别运用芯片改动这么的方程式,并敞开TensorFlow渠道以加速AI发展速度。

第一代AI芯片将要点放在运算才能和异质性,但这就像前期的IoT设备,在不确定商场怎么演化的情况下,业者只好把一切东西都加进去,以后再找出瓶颈,对于特定功能规划,获得功率和功能上的平衡。

跟着自驾车运用事例的添加,AI运用规模也会逐步扩展,这也是为何英特尔在2016年8月收买Nervana的因素。Nervana开发的2.5D深度学习芯片运用高功能处理器中心将数据从载板移到高频宽存储器,期望比GPU处理方案缩短100倍的深度学习模型练习时刻。

量子运算则是AI体系的另一个挑选。IBM研讨部分副总裁Dario Gil解说,假如4张卡片中有3张蓝卡1张红卡,运用传统运算猜中红卡的机率为4分之1,运用量子电脑及叠加量子位元的羁绊(entanglement),体系每次都能够供给准确答案。

AI并没有所谓最合适的单一体系,也没有一种运用能够吃遍各种商场,这些进一步的细分商场都需求再精美化、再扩展寻觅可用东西,并需求生态体系来支撑,但低功率、高吞吐量及低推迟则是AI体系的通用需求。半导体工业通过多年仰赖制程微缩元件以改进功率,功能和本钱,现在则需求从头考虑进入新商场的办法。

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时间: 2020年02月18日 23:09 | 来源: 茗门゛军团 | 编辑: 壬烨赫 | 阅读: 2903 次

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(壬烨赫编辑《茗门゛军团》2020年02月18日 23:09 )

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