近年來(lái)，隨著越來(lái)越多的人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）成功案例出現(xiàn)，它們已經(jīng)從一個(gè)相對(duì)模糊的計(jì)算機(jī)科學(xué)概念迅速發(fā)展成為實(shí)現(xiàn)智能化的必備技術(shù)。國(guó)際權(quán)威基金評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)Morningstar預(yù)測(cè)，2021年全球AI芯片市場(chǎng)規(guī)模有可能超過(guò)200億美元。2017年5月Grand View Research 的最新報(bào)告稱(chēng)，全球深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2025年達(dá)到102億美元。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)芯片組在取得不斷突破的同時(shí)，AI也持續(xù)向不同垂直行業(yè)領(lǐng)域、邊緣終端縱橫滲透，從軟/硬兩方面實(shí)現(xiàn)降本增效及體驗(yàn)升級(jí)，而整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在構(gòu)建，新的秩序正在形成，市場(chǎng)玩家已遠(yuǎn)不止IT巨頭與“獨(dú)角獸們”，包括Arm在內(nèi)的IP設(shè)計(jì)公司、通用或?qū)Ｓ眯酒尽鹘y(tǒng)電子、通信巨頭也紛紛開(kāi)展自己的AI生態(tài)布局。

近日在Arm Tech Day上，Arm多部門(mén)的技術(shù)專(zhuān)家首次聯(lián)手為業(yè)界闡述了Arm AI/ML發(fā)展觀和最新戰(zhàn)略布局。針對(duì)不同AI需求層次、發(fā)展路徑、市場(chǎng)空白，Arm又會(huì)如何應(yīng)對(duì)呢？

Arm機(jī)器學(xué)習(xí)事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)Ian Bratt在Arm Tech Day上發(fā)表演講

“慢工出細(xì)活”，Arm穩(wěn)步推進(jìn)AI平臺(tái)搭建

在智能化的行業(yè)大背景下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以被應(yīng)用于公司中每個(gè)崗位，并可能影響到各行各業(yè)各家公司，眾多玩家紛紛涌入該領(lǐng)域。不過(guò)隨著高速5G網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來(lái)，Arm機(jī)器學(xué)習(xí)事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)Ian Bratt認(rèn)為， AI應(yīng)用場(chǎng)景所要求的低時(shí)延與快速響應(yīng)、將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸至云端的成本與出于對(duì)數(shù)據(jù)安全性的保護(hù)，機(jī)器學(xué)習(xí)正在由數(shù)據(jù)中心走向邊緣設(shè)備，而在邊緣端部署機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵并不在于某一款處理器，圍繞的其實(shí)是更為宏觀的生態(tài)系統(tǒng)。

Arm一直在扎實(shí)而積極地布局AI/ML領(lǐng)域，通過(guò)不斷推出創(chuàng)新架構(gòu)與高性能IP加強(qiáng)AI/ML的計(jì)算力。“2017年3月，Arm推出全新DynamIQ技術(shù)，代表了多核處理設(shè)計(jì)行業(yè)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其靈活多樣性將重新定義更多類(lèi)別設(shè)備的多核體驗(yàn)，覆蓋從端到云的安全、通用平臺(tái)，利用針對(duì)AI/ML的全新處理器指令集以實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)的人工智能；

2018年2月， Arm為了實(shí)現(xiàn)在邊緣的AI/ML工作負(fù)載推出了Project Trillium項(xiàng)目，這是一套包括Arm ML處理器與OD（Object Detection）處理器在內(nèi)的高度可擴(kuò)展處理器的IP組合，能夠在大量提升計(jì)算需求的同時(shí)，也保持出色的能效表現(xiàn)。后文要提到的ML處理器則是專(zhuān)門(mén)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)而重新設(shè)計(jì)的，它基于高度可擴(kuò)展的Arm機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)，并達(dá)到了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景要求的最高性能和效率；

2018年6月，Arm發(fā)布全新計(jì)算和多媒體IP套件，包括基于DynamIQ技術(shù)的Cortex-A76 CPU，Mali-G76 GPU與Mali-V76 VPU，對(duì)Arm Project Trillium項(xiàng)目完美補(bǔ)充，也將高性能計(jì)算力由移動(dòng)端覆蓋到筆記本端。”Arm市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)資深總監(jiān)Ian Smythe介紹了Arm針對(duì)不用層次、環(huán)節(jié)AI/ML需求的扎實(shí)創(chuàng)新節(jié)奏。

Arm全新計(jì)算和多媒體IP套件優(yōu)化了AI/ML在設(shè)備端的使用

此外，有研究分析顯示：目前中國(guó)AI開(kāi)發(fā)者正在接受從封閉的單機(jī)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向快捷靈活的開(kāi)源框架的新一代AI技術(shù)演進(jìn)。而據(jù)悉，Arm Project Trillium絕不是要與現(xiàn)有的成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源框架（如Caffe、TensorFlow等）競(jìng)爭(zhēng)。實(shí)質(zhì)上，它依靠類(lèi)似于Arm NN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件橋接了現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架與在嵌入式 Linux 平臺(tái)上運(yùn)行的底層處理硬件（例如 CPU、GPU 、Arm 機(jī)器學(xué)習(xí)處理器或合作伙伴IP），讓開(kāi)發(fā)人員繼續(xù)使用他們首選的框架和工具，無(wú)縫轉(zhuǎn)換結(jié)果后可在底層平臺(tái)上運(yùn)行，真正達(dá)到無(wú)處不在的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

Arm Project Trillium平臺(tái)架構(gòu)

“從0開(kāi)始”設(shè)計(jì)ML處理器架構(gòu)，Arm補(bǔ)全AI市場(chǎng)空白

雖然目前市場(chǎng)上幾乎所有機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載，利用針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用優(yōu)化的最新Cortex-A76處理器應(yīng)對(duì)已完全沒(méi)有問(wèn)題，但Arm機(jī)器學(xué)習(xí)事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)Ian Bratt始終認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種全新的技術(shù)，如果想在該領(lǐng)域更進(jìn)一步，比如獲得更高的計(jì)算密度，Arm也必須要“從0開(kāi)始”設(shè)計(jì)一個(gè)全新的處理器架構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)未來(lái)最高效率、最高吞吐量且靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)載處理。

由于Arm在CPU和GPU處理器領(lǐng)域擁有世界領(lǐng)先的技術(shù)，因此Arm專(zhuān)用機(jī)器學(xué)習(xí)處理器在設(shè)計(jì)時(shí)很好結(jié)合了在CPU與GPU方面的領(lǐng)先技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效的卷積、高效的數(shù)據(jù)移動(dòng)與可編程性和靈活性，目標(biāo)是能夠在7nm制程工藝之下，實(shí)現(xiàn)3 TOPs/W的性能。據(jù)Ian Bratt介紹，Arm 第一代ML處理器設(shè)計(jì)的高峰吞吐量是每秒4.6 TOPs，同時(shí)有針對(duì)激活和權(quán)重專(zhuān)門(mén)的硬件壓縮，利用了Cortex-M的技術(shù)來(lái)支持Android NNAPI和Arm NN計(jì)算節(jié)點(diǎn)。同時(shí)Arm也專(zhuān)門(mén)配置了一套開(kāi)源軟件堆棧實(shí)現(xiàn)在ML處理器上成功便捷的部署ML。

Arm ML專(zhuān)用處理器的幾大特征

除了開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)用處理器外，Arm目標(biāo)檢測(cè)處理器目前也已經(jīng)發(fā)展到了第二代，支持全高清、每秒60幀的實(shí)時(shí)處理。在與Arm其他處理器進(jìn)行協(xié)同工作時(shí)，OD處理器能進(jìn)行預(yù)處理，先甄別出來(lái)每幀畫(huà)面上的關(guān)鍵要素，再傳給其他的處理器去處理，大幅度降低其他處理器的工作量。目前第一代OD處理器已經(jīng)成功用于英國(guó)Hive，以及中國(guó)海康威視的監(jiān)控?cái)z像頭。

Arm NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SDK則鋪平了個(gè)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架在 Arm 架構(gòu)核心上執(zhí)行的道路，讓開(kāi)發(fā)者可以無(wú)障礙在 Arm 平臺(tái)上執(zhí)行主流 AI 應(yīng)用。通過(guò)上述技術(shù)解決方案，Arm 補(bǔ)全了AI市場(chǎng)的空白，也足夠應(yīng)對(duì)幾乎所有應(yīng)用場(chǎng)景的AI/ML需求。

Arm NN SDK鋪平了個(gè)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架在Arm架構(gòu)核心上執(zhí)行的道路

不同的AI需求層次，Arm如何滿(mǎn)足？

但是，AI與ML畢竟不能“開(kāi)箱即用”，需要打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)才能應(yīng)用。正如AI “馬斯洛”需求層次論認(rèn)為，如果把AI/ML看作是需求金字塔的頂端，自我實(shí)現(xiàn)（AI/ML）非常棒，但首先需要食物、水和庇護(hù)所（數(shù)據(jù)素養(yǎng)、數(shù)據(jù)采集和基礎(chǔ)設(shè)施）。

數(shù)據(jù)需要有牢靠的基礎(chǔ)，然后才可以高效地運(yùn)用AI和ML

（圖片來(lái)源：hackernoon）

AI需求金字塔的底部基礎(chǔ)是利用傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，與未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代Arm所預(yù)測(cè)的2035年將會(huì)有1萬(wàn)億臺(tái)互聯(lián)設(shè)備一致，龐大的終端設(shè)備網(wǎng)將進(jìn)行一手的數(shù)據(jù)采集。而如果把終端設(shè)備市場(chǎng)比作一個(gè)舞臺(tái)，那Arm毫無(wú)疑問(wèn)將是真正的幕后主導(dǎo)者，畢竟通過(guò)采用出售IP的經(jīng)營(yíng)模式，迄今為止Arm設(shè)計(jì)了全球95%的智能手機(jī)芯片架構(gòu)。

而后Arm傾力打造的AI/ML平臺(tái)（Project Trillium）則是高可擴(kuò)展的，從低至2~20 GOPs，到高至70 TOPs的場(chǎng)景應(yīng)用，都有相應(yīng)產(chǎn)品支持。正因如此，Arm提供的機(jī)器學(xué)習(xí)能力也并不僅限于旗艦產(chǎn)品，通過(guò)支持各種硬件類(lèi)型和可擴(kuò)展性選項(xiàng)，從低成本智能手機(jī)到昂貴的服務(wù)器，各種產(chǎn)品均可受益。Arm始終認(rèn)為，在做機(jī)器學(xué)習(xí)處理時(shí)，除了需要有完整的生態(tài)平臺(tái)支持外，相較大數(shù)據(jù)廠商聚焦于云端AI，更要從小做起、聚焦邊緣端的計(jì)算力，滿(mǎn)足另一種AI/ML發(fā)展方向的需求。

坐享Arm頂級(jí)“朋友圈”，助推中國(guó)AI新勢(shì)力崛起

眾所周知，中國(guó)有著全球最多的數(shù)據(jù)量以及巨大的應(yīng)用市場(chǎng)，在AI狂飆突進(jìn)了三、四年之久后開(kāi)始面臨商業(yè)化落地的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，眾多公司也正圍繞AI構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域，AI結(jié)合醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音交互、通用或?qū)Ｓ眯酒瘸尸F(xiàn)出各種新業(yè)態(tài)。

雖然國(guó)外廠商在通用芯片領(lǐng)域占據(jù)了先發(fā)優(yōu)勢(shì)，云端訓(xùn)練領(lǐng)先國(guó)內(nèi)，但國(guó)產(chǎn)品牌也在積極尋求從AI專(zhuān)用芯片及嵌入式領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突圍的良機(jī)，AI通用技術(shù)公司開(kāi)始向產(chǎn)業(yè)鏈上下游延伸，用整套解決方案深耕垂直領(lǐng)域。截至2018年5月8日，全國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量達(dá)到4040家，其中獲得過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資的公司達(dá)1237家。

Arm China開(kāi)放平臺(tái)加速AI技術(shù)落地和應(yīng)用部署

Arm正攜手國(guó)內(nèi)合作伙伴，精心耕耘中國(guó)市場(chǎng)，積極推動(dòng)提升中國(guó)AI硬實(shí)力的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，而Arm頂級(jí)“朋友圈”資源也將作為有力支撐。除了在技術(shù)創(chuàng)新方面專(zhuān)為AI設(shè)計(jì)的指令集擴(kuò)展、專(zhuān)用AI加速硬件IP和配套的軟件解決方案推出外，在生態(tài)創(chuàng)新方面，Arm積極與AI產(chǎn)業(yè)各個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合作，力圖打通從芯片、硬件方案、計(jì)算庫(kù)、深度學(xué)習(xí)框架到應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈；在平臺(tái)建設(shè)方面，Arm在國(guó)家政府和產(chǎn)業(yè)伙伴的支持下成立了Arm開(kāi)放人工智能實(shí)驗(yàn)室（Open AI Lab）與Arm人工智能生態(tài)聯(lián)盟（AIEC），致力于嵌入式人工智能技術(shù)的普及。在今年3月發(fā)布的《2017中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展報(bào)告》中，AIEC聯(lián)盟成員商湯科技、寒武紀(jì)科技、優(yōu)必選科技等多家人工智能企業(yè)榜上有名，圖像識(shí)別、智能語(yǔ)音、AI芯片成為主要?jiǎng)?chuàng)業(yè)方向。

“雙引擎”加速AI/ML多場(chǎng)景落地

放眼萬(wàn)物互聯(lián)邁向萬(wàn)物智能時(shí)代，智能終端不僅需要具備靈活性強(qiáng)、功耗低的特點(diǎn)，同時(shí)還要擁有快速的AI/ML處理能力，這就需要高能耗比硬件芯片與高效算法的完美協(xié)作。在這一大趨勢(shì)下，Arm正扮演協(xié)跑者的角色，不斷推出突破性能極限的處理器芯片與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，在通用平臺(tái)Project Trillium架構(gòu)的指導(dǎo)下，“雙引擎”加速AI/ML在多場(chǎng)景的落地，讓全球AI領(lǐng)先開(kāi)發(fā)技術(shù)和資源惠及中國(guó)，同時(shí)推動(dòng)中國(guó)AI技術(shù)輻射全球。