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Arm金勇斌:人工智能浪潮下,Arm的AI棋局要怎么下

時間:2018-08-29 17:08:18  來源:鎂克網

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Arm金勇斌:人工智能浪潮下,Arm的AI棋局要怎么下

面對AI帶來的產業革新浪潮,在2018中國人工智能峰會召開前夕,記者采訪了Arm中國副總裁金勇斌,邀請他為我們解讀Arm的AI戰略以及Arm在國內市場的布局。


前言:2018年中國人工智能峰會開啟在即,Arm中國副總裁金勇斌先生受邀出席,并將在9月6日的AI芯片高峰論壇發表相關演講。

最近,IDC報告顯示,2018年第二季度全球智能手機廠商的出貨量總計為3.42億部,而在去年同期的出貨量為3.482億部,整體下滑1.8%。上一個季度則同樣整體下滑2.4%。

從PC時代到移動時代,英特爾被降維打擊,如今擺在傳統半導體巨頭們面前的是智能手機市場的飽和,以及來自AI、IoT等在內的新的硬件技術革命的機遇。

新興市場下,多元的垂直應用場景為新的初創公司提供了成長的沃土。目前,國內已涌現出像深鑒科技、寒武紀、地平線等一批知名創業公司,如華為麒麟970處理器就搭載了寒武紀的神經處理芯片。

卷入到這波浪潮的巨頭和創企不進則退,這是一次新時代和舊時代的對決,而身經百戰的舊時代代表們已然蓄勢待發:從2016年開始,英特爾以收購的姿態完成了對AI芯片的布局,高通則在驍龍平臺上引入了深度學習軟件框架,打造多核AI引擎。

而掌握了全球90%以上移動芯片架構設計的Arm倒是顯得頗為從容,直到今年才正式祭出AI大招。面對AI帶來的產業革新浪潮,在2018中國人工智能峰會召開前夕,鎂客網獨家采訪了Arm中國副總裁金勇斌,邀請他為我們解讀Arm的AI戰略以及Arm在國內市場的布局。

Arm的AI棋局要怎么下?

Arm的角色一直很特殊,它本身并不做芯片,只是提供IP集成的平臺?;贏rm的IP架構,芯片廠商能夠做出各種差異化需求的芯片,同時保證和生態應用開發保持兼容。

談到Arm的發展繞不開的就是老對手英特爾,故事從CPU芯片內部的指令集開始。當年,英特爾公司透過復雜指令集CISC設計出X86 架構,Arm公司則是通過簡單指令集RISC設計出了Arm架構。

2007年,采用Arm架構的第一代iPhone推出,隨后APP Store的崛起讓全球大多數移動手機應用是基于Arm指令集開發。同期,谷歌的Android系統開發也是基于Arm指令集。在移動賽道上,Arm憑借低功耗、高效率的指令集以及開放的IP授權模式,完成對PC大佬英特爾的彎道超車和逆襲。

雖然Arm已經主宰了CPU以及GPU的IP領域,但是AI浪潮下,群雄逐鹿的芯片市場已風起云涌:

蘋果iPhone智能手機中,A11 SoC內建的Bionic生物神經網絡引擎;

三星Exynos 9810處理器內建的DeePhi區塊;

華為麒麟970手機處理器中的寒武紀神經引擎;

聯發科P30 SoC中用于視覺和AI加速的Cadence P5 DSP;

英特爾未來PC芯片組中可能使用Movidius加速芯片;

所以,伴隨著手機市場的成熟,深知時勢造英雄的Arm早已經未雨綢繆,不敢輕易掉隊。談及當下如火如荼的“AI芯片熱”,金勇斌表示:從PC、移動互聯網到當下的IoT、AI時代,芯片設計要解決的從來就只有對癥下藥。他認為,“芯片不是萬能膠,它的應用和場景息息相關。PC時代強調的是數字化信息的存儲和處理,而移動時代則強調移動、連接性。也正是最早發現芯片應用場景的遷移,Arm能夠基于CPU的生態,去開發Mali產品線,實現GPU和CPU的有機結合,滿足當下以交互屏幕為主的智能設備應用”。

當連接問題解決后,設備的智能化需求自然被提上日程,“這時候你會發現人工智能和物聯網結合會驅動更大的應用場景?!?/p>

在金勇斌看來,AI本質上是一種技術,是賦能的。它并不是一個擁有標準化定義的產品。所以AI芯片和傳統芯片并沒有嚴格的區分點,它只是為了適應智能化的場景,所以需要在原有芯片架構設計中增加一些新的“智能化”功能。

從2016年開始,Arm就已經將眼光瞄準AI應用,推出了針對機器學習優化的Bifrost GPU 架構的 Mali G-71,以及針對高端服務器芯片的SVE延伸指令集。一年后,它們推出全新的DynamlQ技術,加入了針對AI的指令集和優化庫,支持神經網絡卷積運算。據了解,相較目前最新款移動處理器,基于DynamIQ設計的處理器理論上功能可望提升50倍以上。

牽一發而動全身。Arm在移動市場的絕對主導定位也決定了它們在推進一些技術的過程中,不能過于激進和冒失。當早期的方案逐漸成熟后,Arm在今年3月底正式推出了人工智能的Arm IP 套件Project Trillium,包含了全新的機器學習處理器IP、目標檢測處理器IP和神經網絡軟件庫。這組套件不僅僅是面向移動市場,還包括物聯網、工業、汽車以及安防等。

但是當算法逐漸向終端前置,終端處理器承擔越來越多的數據處理工作時,算法的安全性保障成了棘手的難題。金勇斌提到去年推出的物聯網安全平臺架構PSA,基于設備識別、可信啟動流程、安全OTA更新和基于證書的身份驗證,能夠讓終端設備的安全可信度更高。

可以看出,從架構、指令集到IP套件,Arm的AI之路穩扎穩打,順應市場需求,同時又在此基礎上,循序漸進賦能新的應用場景。

編輯:謝雨


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