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AI手機(jī)漸行漸近 芯片功耗難題成產(chǎn)業(yè)掣肘

2017-10-24 11:59:43來源:中國智能制造網(wǎng) 編輯:未聞花名 關(guān)鍵詞:AI芯片人工智能處理器閱讀量:43570

導(dǎo)讀:如果說近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是讓群眾“不明覺厲”,那么AI手機(jī)似乎離我們越來越近了。不過AI芯片如今卻面臨著一個大問題——功耗。
  【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】如果說近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是讓群眾“不明覺厲”,那么AI手機(jī)似乎離我們越來越近了。不過AI芯片如今卻面臨著一個大問題——功耗,誰能解決這一難題,或許就能抓住產(chǎn)業(yè)先機(jī)。


AI手機(jī)漸行漸近 芯片功耗難題成產(chǎn)業(yè)掣肘

 
  這一邊,華為剛推出首款搭載AI芯片麒麟970、能夠“深度學(xué)習(xí)”的手機(jī)mate10;那一邊,結(jié)束4G/5G峰會的高通則馬不停蹄與AI廠商商談合作,從芯片層優(yōu)化AI算法。
 
  如果說近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是讓群眾“不明覺厲”,那么AI手機(jī)似乎離我們越來越近了。實(shí)際上,使用AI的手機(jī)已經(jīng)屢見不鮮,比如直播軟件的濾鏡、支付軟件的人臉識別,或者是siri、小冰之類的語音助手。
 
  近日,Google發(fā)布了其下一代Pixel2手機(jī),該手機(jī)的賣點(diǎn)是強(qiáng)大的Google Assistant人工智能助手,以及驚艷的拍照能力。
 
  隨后在Googl博客上,又公開了Pixel2中使用的一顆專用圖像處理協(xié)處理器,即ImageProcessing Unit (IPU)。這是Google在用于服務(wù)器的TPU之后,推出的第二顆芯片,只是這次針對的是移動端。
 
  根據(jù)Google博客爆料,這塊IPU擁有八塊定制的專用IPU核心,高運(yùn)算速度可達(dá)3TOPS。除此之外,IPU還可以使用LPDDR4接口以及PCIe接口與主處理器或內(nèi)存交換數(shù)據(jù)。另外,它還搭配了一塊ARM A53核作為控制單元。
 
  谷歌之前稱,這一芯片能夠在手機(jī)使用谷歌HDR+技術(shù)拍照時提高速度和電池續(xù)航時間,并且可以更好地處理應(yīng)用中的AI工作量。不過,谷歌并未披露這一芯片的合作伙伴。如今谷歌發(fā)言人在一封郵件中證實(shí),公司與英特爾合作開發(fā)了Pixel Visual Core,并指出無法找到一款現(xiàn)有芯片來滿足新款Pixel手機(jī)的需求。
 
  當(dāng)前市場上,除了谷歌之外,有更多企業(yè)正在大力布局芯片領(lǐng)域,在這里就不一一列舉了。那么為何AI芯片逐漸成為智能手機(jī)廠商,以及芯片廠商共同競逐的高地呢?
 
  要知道,利潤是企業(yè)發(fā)展的終目標(biāo)。從英偉達(dá)近期動態(tài)來看,在今年5月10日推出了Volta系列人工智能處理器后,英偉達(dá)股價整體呈上升趨勢。華爾街投行杰富瑞預(yù)計,英偉達(dá)終將拿下人工智能芯片市場80%的利潤。他稱,英偉達(dá)將復(fù)制蘋果和微軟的商業(yè)歷史。在智能手機(jī)和PC崛起期間,這兩家公司分別獲得了行業(yè)絕大多數(shù)的利潤。
 
  但是AI芯片如今卻面臨著一個致命問題——功耗。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,AI對終端影響依然比較弱,主要是計算力不足的原因。要解決AI的處理,需要超高頻的計算,否則延時性很嚴(yán)重;反過來計算量太大又面臨功耗問題,也就是手機(jī)發(fā)熱跟續(xù)航等問題。從高通4G/5G峰會上的數(shù)據(jù)不難看出,89%的用戶現(xiàn)在大的痛點(diǎn)就是續(xù)航問題。
 
  “與定制硬件相比,靈活的人工智能硬件在目前是更優(yōu)選擇,結(jié)合DSP與GPU的效果更好,我們主要花時間在SDK及框架上。”在被問及被華為搶先發(fā)布AI芯片的看法時,Keith kressin稱,把AI的單元模塊內(nèi)置到芯片上并不是難事,高通之前就可以做。“關(guān)鍵還是在軟件開發(fā)、編程模塊的優(yōu)化。”
 
  對此商湯科技CEO徐立有類似的看法,獨(dú)立的A芯片需要更長的發(fā)展時間。“并不是需要專門一塊AI芯片,關(guān)鍵是釋放更多計算資源跟其他模塊去處理復(fù)雜場景。軟硬一體化開發(fā)是AI手機(jī)的趨勢,關(guān)鍵是打破從芯片低端到終端應(yīng)用之間的中間開發(fā)層(SDK)隔閡”。
 
  由此來看,AI芯片的功耗問題將成為未來一段時間內(nèi),相關(guān)行業(yè)企業(yè)所不得不面對以及著手解決的問題。不過可以肯定的是,芯片AI化趨勢已經(jīng)成型,只有跟上時代發(fā)展的步伐,突破技術(shù)掣肘,才能搶占產(chǎn)業(yè)高地。
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