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    搶占人工智能風(fēng)口 僅憑移動(dòng)AI芯片還不夠

    來(lái)源: 贏家財(cái)富網(wǎng) 作者: 佚名

    摘要: AI芯片搶占人工智能市場(chǎng)的一個(gè)重要入口,但是對(duì)于研發(fā)者而言卻不僅如此。移動(dòng)AI芯片給了開發(fā)者推出輕量級(jí)產(chǎn)品的可能——不必?fù)?dān)心云計(jì)算資源的使用資費(fèi)、也不必?fù)?dān)心用戶量增長(zhǎng)帶來(lái)的服務(wù)器宕機(jī)。目前大多數(shù)移動(dòng)AI芯片在機(jī)器學(xué)習(xí)做了較為普適性的優(yōu)化,而對(duì)一些特定的計(jì)算方式則沒有進(jìn)行太多優(yōu)化。

      對(duì)于眾多投資企業(yè)來(lái)說,AI芯片搶占人工智能市場(chǎng)的一個(gè)重要入口,但是對(duì)于研發(fā)者而言卻不僅如此。雖然硬件的出現(xiàn)不代表立刻建立起生態(tài)圈,但手機(jī)廠商對(duì)移動(dòng)AI的押注無(wú)疑給了大多數(shù)開發(fā)者信心,盡管移動(dòng)AI芯片不能解決所有問題,但很多團(tuán)隊(duì)正在試圖從軟件方面加速移動(dòng)AI的部署。

      20世紀(jì)80年代,人工智能的關(guān)鍵應(yīng)用——基于規(guī)則的專家系統(tǒng)得以發(fā)展,但是數(shù)據(jù)較少,難以捕捉專家的隱性知識(shí),加之計(jì)算能力依然有限,使得人工智能不被重視。進(jìn)入20世紀(jì)90年代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法以及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和高性能計(jì)算等信息通信技術(shù)快速發(fā)展,人工智能進(jìn)入新的快速增長(zhǎng)時(shí)期。

      如今“人工智能”被寫入我國(guó)“十三五”規(guī)劃綱要。2016年5月,國(guó)家發(fā)改委、科技部、工信部及中央網(wǎng)信辦四部委聯(lián)合下發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》。面向2030年的人工智能規(guī)劃即將出臺(tái),中國(guó)的人工智能研究與開發(fā)將進(jìn)入頂層設(shè)計(jì)后的系統(tǒng)推進(jìn)階段。

      隨著智能時(shí)代的臨近,芯片市場(chǎng)格局一變?cè)僮?。以引領(lǐng)處理器市場(chǎng)40多年的英特爾 為例,2015英特爾年底收購(gòu)?fù)?Altera,而在今年4月就宣布計(jì)劃裁員 1.2 萬(wàn)。除此之外,GPU 巨頭英偉達(dá)今年 3 月推出加速人工智能和深度學(xué)習(xí)的芯片Tesla P100,投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)超過20億美元。據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道,今年5月英偉達(dá)售出的GPU比去年同月增長(zhǎng)62%,公司當(dāng)前市值240億美元。

      對(duì)于眾多投資企業(yè)來(lái)說,AI芯片搶占人工智能市場(chǎng)的一個(gè)重要入口,但是對(duì)于研發(fā)者而言卻不僅如此。雖然硬件的出現(xiàn)不代表立刻建立起生態(tài)圈,但手機(jī)廠商對(duì)移動(dòng)AI的押注無(wú)疑給了大多數(shù)開發(fā)者信心,讓更多人加入這一領(lǐng)域。

      移動(dòng)AI芯片不能解決所有問題,但很多團(tuán)隊(duì)正在試圖從軟件方面加速移動(dòng)AI的部署。移動(dòng)AI芯片給了開發(fā)者推出輕量級(jí)產(chǎn)品的可能——不必?fù)?dān)心云計(jì)算資源的使用資費(fèi)、也不必?fù)?dān)心用戶量增長(zhǎng)帶來(lái)的服務(wù)器宕機(jī)??梢哉f移動(dòng)AI芯片的出現(xiàn)降低了消費(fèi)級(jí)AI應(yīng)用的準(zhǔn)入門檻。

      但研發(fā)移動(dòng)AI芯片并沒有想象中那么容易。對(duì)于用戶而言,移動(dòng)AI芯片的出現(xiàn)意味著可以在終端上獲得更好的產(chǎn)品體驗(yàn),可對(duì)于開發(fā)者來(lái)說,移動(dòng)AI卻不能靠芯片一蹴而就。

      移動(dòng)端的AI芯片在設(shè)計(jì)思路上有著本質(zhì)的區(qū)別。首先,必須保證功耗控制在一定范圍內(nèi),換言之,必須保證很高的計(jì)算能效;為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo),移動(dòng)端AI芯片的性能必然有所損失,允許一些計(jì)算精度損失,因此可以使用一些定點(diǎn)數(shù)運(yùn)算以及網(wǎng)絡(luò)壓縮的辦法來(lái)加速運(yùn)算

      深黑科技的CEO Jason表示,目前大多數(shù)移動(dòng)AI芯片在機(jī)器學(xué)習(xí)做了較為普適性的優(yōu)化,而對(duì)一些特定的計(jì)算方式則沒有進(jìn)行太多優(yōu)化。比如深度學(xué)習(xí)中需要的卷積計(jì)算,當(dāng)前就會(huì)更適合部署在云端。因此,研發(fā)者在移動(dòng)AI芯片上還在下苦功。

      除了采用其他架構(gòu),研究人員開始探索使用新材料制作芯片。早在2015 年,三星、Gobal Foundries、IBM 和紐約州立大學(xué)等機(jī)構(gòu)組成的研究聯(lián)盟推出了一個(gè) 7 納米的微芯片,其晶體管大約一半都由硅鍺(SiGe)合金制成。石墨烯也是芯片研發(fā)一個(gè)重點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)加速新材料發(fā)現(xiàn),也意味著使用新材料制作的芯片出現(xiàn)幾率大大提高。

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    人工智能,AI芯片

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