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加速人工智能技術(shù)落地 揭秘Arm中國的AI布局路線圖

pmkA_arm_china ? 來源:yxw ? 2019-07-02 10:44 ? 次閱讀
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近日,由電子發(fā)燒友主辦的“2019年人工智能技術(shù)峰會”在深圳成功舉行。本次峰會以“加速人工智能技術(shù)落地”為主題,匯聚了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游領(lǐng)先企業(yè),超過一千名專業(yè)觀眾,近30位企業(yè)高管、行業(yè)專家縱論產(chǎn)業(yè)發(fā)展之道,從不同領(lǐng)域、不同產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)出發(fā),對2019年人工智能在中國市場的進(jìn)一步落地,進(jìn)行了探討及預(yù)測。

rm中國市場部負(fù)責(zé)人梁泉與Arm中國AI產(chǎn)品經(jīng)理楊磊也參與演講,為現(xiàn)場的觀眾帶去了Arm中國對于人工智能技術(shù)市場的預(yù)測以及Arm中國周易人工智能平臺的最新進(jìn)展。

連接無處不在,如何把AI“放”進(jìn)每個終端?

回顧計算發(fā)展的歷史,梁泉表示經(jīng)歷了主機計算時代、個人計算和軟件、互聯(lián)網(wǎng)、移動和云計算這四次浪潮,第五次浪潮將是一個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的全面計算時代,Arm生態(tài)系統(tǒng)在這波浪潮中將迎來巨大的機遇,推動經(jīng)濟增長及社會進(jìn)步。但是,只有把當(dāng)前的先進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化為堅實的業(yè)務(wù),第五次浪潮才會成為現(xiàn)實。

Arm中國市場部負(fù)責(zé)人梁泉

根據(jù)Arm此前的預(yù)測,到2035年,全球?qū)⒂幸蝗f億設(shè)備實現(xiàn)互聯(lián)。飛速發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)已成為人類文明史中推進(jìn)速度最快的新興經(jīng)濟體系,全球累計物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的新產(chǎn)值已達(dá)到30萬億美元,而在接下來的20年內(nèi),預(yù)計累計中國物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)設(shè)備及產(chǎn)值就將達(dá)到60萬億元以上。

此外,機器學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)芯片組在取得不斷突破的同時,AI也持續(xù)向不同垂直行業(yè)領(lǐng)域、邊緣終端縱橫滲透,賦能邊緣設(shè)備發(fā)展,應(yīng)用于每個IoT終端節(jié)點,從軟/硬兩方面實現(xiàn)降本增效及體驗升級。整個AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在構(gòu)建,新的秩序正在形成。“目前,90%的AI智能設(shè)備都基于Arm IP,Arm IP極大驅(qū)動了人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。Arm希望與合作伙伴共建面向未來的智能生態(tài),實現(xiàn)這些優(yōu)勢。”梁泉強調(diào)道。

在此大趨勢下,如何滿足嵌入式平臺日益增長的人工智能智能處理需求?梁泉指出,分布式計算成為未來方向,邊緣處理在帶寬、電源、成本、延遲、可靠性和安全性方面提供了好處。因為并非所有數(shù)據(jù)都需要發(fā)給數(shù)據(jù)中心去處理,在數(shù)據(jù)被搜集和使用的節(jié)點也應(yīng)該具有這一能力。這意味著不僅要在筆記本電腦處理器中啟用這種邊緣處理能力,還要在性能、功耗和內(nèi)存方面有限的小型嵌入式設(shè)備上實現(xiàn)這種計算水平。

此外,梁泉還提到,去年Arm中國推出的本土工程團隊第一個成果——周易人工智能平臺,采用完全自主開發(fā)的AI處理器和軟件框架,讓芯片廠商能夠在現(xiàn)有的技術(shù)能力上,快速部署人工智能計算的算力,在同等的成本功耗情況下,能做到人工智能應(yīng)用所需要的算力。它的核心包含兩部分,一是Tengine軟件框架,二是AIPU(人工智能處理單元),主要處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的AI計算。從優(yōu)化端側(cè)芯片開發(fā)的角度看,周易平臺降低了兩個門檻:一方面是SoC集成AI功能的設(shè)計門檻,另一方面是上層軟件的開發(fā)門檻。

梁泉表示:“未來的智能生態(tài),所有基礎(chǔ)革命都必須通過開放生態(tài)系統(tǒng)把成本功耗降下來,又能通過共同的標(biāo)準(zhǔn)和體系讓大家協(xié)作,在同一個開發(fā)環(huán)境中,把應(yīng)用服務(wù)做好。”

周易AIPU賦能邊緣AI設(shè)備

眾所周知,過去幾年AI從一個被輕視的學(xué)術(shù)冷門研究突然爆紅,一路狂奔到商業(yè)化的最前沿,在安防、金融、教育、制造、家居、娛樂等各個與人們生活息息相關(guān)的領(lǐng)域掀起了一股智能化升級和萬物互聯(lián)的颶風(fēng)。

Arm中國AI產(chǎn)品經(jīng)理楊磊

而在Arm中國AI產(chǎn)品經(jīng)理楊磊看來,AI芯片的基礎(chǔ)技術(shù)格局可分為云端和邊緣端,目前AI訓(xùn)練基本上都是在云端進(jìn)行的,需要用到的芯片主要是CPUGPU和TPU等計算能力相對更強的芯片;但AI推理就不同了,有在云端進(jìn)行的,也有在設(shè)備端進(jìn)行的,而且現(xiàn)在越來越多的推理被放到了邊緣側(cè)實現(xiàn)。這就導(dǎo)致了目前人工智能應(yīng)用面臨以下三大挑戰(zhàn):

一、數(shù)據(jù)隱私性。目前人工智能應(yīng)用最多的領(lǐng)域是視頻和圖片,以及自然語音處理,這些數(shù)據(jù)的處理基本都是在云端進(jìn)行的,但這些數(shù)據(jù)傳到云端后會有一個隱私問題,有些數(shù)據(jù)人們其實是不想傳送到云端的。

二、算力問題。由于AI需要做的事情很多,比如物體檢測、人體檢測和識別、跟蹤,以及行為分析等等,加上現(xiàn)在的攝像頭分辨率越來越高,從720p 到 1080p ,再到4K,使得AI對算力的要求越來越高。這就要求芯片具有更高的性能,從幾百GOPS到幾TOPS。

三、功耗問題。因為邊緣側(cè)功耗限制,設(shè)備一般只有幾瓦,留給AI運算的部分只有幾百mW到2W,這就需要新技術(shù)來應(yīng)對這個難題。

為了應(yīng)對這三大挑戰(zhàn),Arm中國周易人工智能平臺,使用的AI處理器Zhouyi AIPU,采用了全新的為AI設(shè)計的專用指令集,具有高性能和高靈活性,單核有0.5、1、2、4TOPS可選,還支持多核;是一個具有硬件IP、軟件SDK和NBB的全棧解決方案;更重要的是,它支持安全擴展。

具有周易AIPU的參考芯片框架圖

全新的專用指令集是如何實現(xiàn)高性能和高靈活性的呢?楊磊解釋說,這是因為Arm采用了不同顆粒度的指令集,客戶可以根據(jù)自己的需求用類似搭積木的方式來設(shè)計自己的AI處理器。“指令集根據(jù)運算能力從小到大,可分為標(biāo)量指令、向量指令和面向AI硬件加速的AI固定指令。”此外,為了滿足定制化和差異化需求,周易人工智能平臺還支持用戶根據(jù)特定場景,自定義擴展AI Fix Function指令。現(xiàn)場Arm中國的展示臺上,秀出的16通道人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)Demo,正是由于周易平臺Framework作加速,支持的通道數(shù)很多,處理速度也得到了進(jìn)一步的加快。

楊磊還特別指出,在人工智能開發(fā)過程中工具鏈也是相當(dāng)重要的,Arm可以提供完整的工具鏈供工程師使用。其“一鍵式”周易軟件工具鏈,包括比如Build Tool/Driver、性能優(yōu)化庫、軟件仿真器,以及AI算法示例等,可以實現(xiàn)一鍵從算法模型到周易可執(zhí)行文件生成。

邊緣計算已經(jīng)成為未來趨勢。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,讓智能思考留在本地,其不僅可以降低功耗、降低時延、節(jié)約帶寬,而且能夠提高設(shè)備的獨立性、安全性和私密性。“要通過邊緣計算實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的本地計算,需要具備以下幾方面先決條件:具備優(yōu)化的DSP,充分保證功能性安全,以及安全的平臺架構(gòu)、異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)、機器學(xué)習(xí)能力、可擴展處理能力,而Arm也在提供周易人工智能平臺這樣的全棧式解決方案積極促進(jìn)邊緣智能計算的應(yīng)用落地。”楊磊強調(diào)道。

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原文標(biāo)題:加速人工智能技術(shù)落地,揭秘Arm中國的AI布局路線圖

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