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    5G時代來臨,高通如何讓AI觸手可及?

    雙擊自動滾屏 發布者:小宝探花视频在线观看 發布時間:2019-05-22 09:08:05 閱讀:次【字體:

    在高通人工智能開放日之後,91探花视频在线观看需要再次刷新對高通這家公司的認知了。

     

    不需要耗費巨大的算力,高通與vivo、騰訊王者榮耀、騰訊AI Lab合作,他們正共同打造一支AI電競戰隊"SUPEX",將與人類玩家對戰。

    讓手機芯片就能打敗王者榮耀人類職業戰隊,而這隻是高通對未來AI暢想的起點。

    曾經在大眾眼中,高通驍龍係列SoC、4G調製解調器幾乎占據了androids手機的主流市場。而高通的發展定位顯然不隻為一家行業領先的芯片公司那麽簡單。

    實際上,在過去的10年間,強大的技術研發底蘊,已經讓高通在不知不覺中成為一家5G+AI雙引擎驅動的科技公司。

    5G的作用不僅僅是使手機網絡更快,它也賦予了AI更多、更複雜的應用場景。AI的出現讓5G的意義遠遠超出了手機通訊。

    在5G通訊和AI芯片的加持下,高通正在讓手機、物聯網、汽車變得更強大。

    手機行業一直是高通的主戰場,今年高通的中高端手機SoC將全麵集成高通人工智能引擎AI Engine,未來全球數十億台智能手機將全部成為邊緣AI設備,讓手機用戶充分享受AI技術變革帶來的紅利。

    從驍龍820開始,高通就開始在手機芯片中加入AI核心。今年的異構多核旗艦移動平台驍龍855集成了最新的高通第四代人工智能引擎AI Engine,所謂異構就是由CPU、GPU、Hexagon不同功能的核心發揮各自所長,而又相互協作,共同實現高效的AI處理。

    高通驍龍855芯片中,Adreno 640 GPU、Hexagon 690處理器和Kryo 485 CPU相互協作,通過異構計算智能分配AI任務,相比前代實現了整體AI性能3倍的提升。

    其中Hexagon 690新增的Hexagon張量加速器(Hexagon Tensor Accelerator,HTA)功不可沒。張量運算是AI算法中的基礎操作,PC和雲計算廠商近年來引入張量計算單元為AI加速。該張量加速器是Qualcomm自主設計、麵向更多AI處理的硬件核心。

    Hexagon張量加速器的加入對手機行業意義重大,它不僅使數字信號處理的功能得到擴展,還讓開發者實現可編程的AI加速。AI如今已經成為高端智能手機的核心賣點。

    目前,多家安卓廠商的旗艦機,比如小米9、iQOO、黑鯊手機2、魅族16s等都已經使用上驍龍855。可以預見,驍龍855還將受到更多OEM廠商的青睞。

    當然,僅有AI硬件的升級遠遠不夠,還需要有軟件開發商的支持,才能發揮出高通第四代人工智能引擎的運算潛能。應用程序開發商們不必為此擔心,高通早已考慮到開發中的軟件支持問題。

    在軟件框架層麵,驍龍855底層硬件支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流機器學習平台,以及Google NN API等運行軟件框架,讓開發者充分利用AI特性,圍繞高通人工智能引擎AI Engine,打造覆蓋範圍最廣的AI生態係統。

    在近期舉行的高通AI開放日現場,91探花视频在线观看能看到AI為照片去除噪點、實時翻譯語音、手勢識別等實際應用。

    曾經在PC上需要大量資源才能運行的圖像、語音處理模型,如今在手機上也能輕鬆運行。

    而且,大家熟知的AI"獨角獸"商湯、曠視、虹軟等公司紛紛積極參與到高通的AI生態"朋友圈"中來,基於高通AI芯片硬件與軟件支持平台,將自身AI技術落地化。

    現今多家芯片製造商都利用單獨的AI核心處理AI任務,但高通認為驍龍係列SoC異構多核是一個更適合的架構,AI運算應該調用多核心,智能分配任務,以此實現更出色的AI運算。這不僅能適用於當下AI技術,將來還能應對未來出現的各種不同AI算法。

    除了旗艦級SoC外,高通在美國的AI Open Day上推出了驍龍665、730、730G三款中高端移動平台,在中國的AI開放日上也詳細講解了這三款移動平台,它們的共同點是都加入了高通人工智能引擎AI Engine,可以為手機用戶提供更強勁的拍攝、AI和遊戲體驗。

    其中驍龍730G更是集成了高通第四代人工智能引擎AI Engine,旨在為玩家帶來更高水平的遊戲體驗。近日,三星也宣布推出了首款搭載驍龍730G的手機Galaxy A80。

    將前沿技術下放到中端設備,實現"AI民主化"也是高通的願景之一。高通預計到2025年,手機等細分市場的AI滲透率將達到100%,其中必然少不了高通芯片的努力。

    AI的無限種可能

    手機是最普遍存在的AI終端,但是高通的AI布局絕不僅僅在手機上,高通正在踐行AI+物聯網、AI+汽車,讓AI技術滲透到手機以外的其他角落。

    在AI走向邊緣時,麵向物聯網的AI迎來全新的增長和機遇。雲端與邊緣的通訊需求,物聯網設備對低功耗的要求,讓高通的5G通訊技術和低功耗IoT芯片發揮其所長。掃地機器人、智能音箱、安防攝像頭等設備核心都有高通芯片的身影。

    下一個風口無人駕駛是5G+AI的另一個重要應用場景,無論是哪個汽車廠商都離不開高通的幫助。而高通對於自動駕駛的理解跳出了汽車公司視野,站在一個更高的角度。

    在高通的發展戰略中,智能的交通設施不僅僅隻有汽車,道路本身也包含無數傳感器,成為指揮交通不可或缺的一部分。

    高通希望將車與車、車與智能交通設施完全連接起來,形成一張巨大的信息網,讓所有聯網設備共享交通係統,讓所有智能設備共同處理交通信息。

    另外,AI還能為司機提供智能駕駛座艙,為AI添加了人性化特色,不僅在用戶看不見的智能駕駛芯片和算法中,在車內的HUD、語言助手等方麵,也能讓用戶直接感受到AI的強大。

    這裏值得一提的是,在業界領先的驍龍820A平台的技術基礎上,高通也推出了第三代驍龍汽車數字座艙平台,麵向入門級的Performance係列、麵向中端的Premiere係列和超級計算平台Paramount係列,麵向車內虛擬助理高度直觀的AI體驗、汽車與駕駛員之間的自然交互、以及各種情境安全用例,旨在為駕乘人員打造突破性的全新體驗。

    雲端與邊緣協同發展

    以上都是高通在邊緣計算市場的努力。5G的出現讓雲端和邊緣協作的模式成為可能,高通顯然不可能放過AI雲端市場。

    高通估計,到2025年,AI數據中心市場規模將增長到170億美元,6年內增長將10倍。

    但是以往雲端AI推理的芯片的能效比太低,而ARM架構能發揮出優勢。這就是為什麽高通最近發布了Cloud AI 100。它能降低終端與數據中心的延遲,提高AI雲端效率,用5G與邊緣計算的結合變革用戶體驗。

    傳統CPU並不是為AI數據中心而生,FPGA進入數據中心後將AI性能提升了10倍。高通Cloud AI 100為數據中心提供AI加速,還能在FPGA基礎上再提升10倍。

    Cloud AI 100還未正式上市,高通就開始為它鋪路搭橋,創造完善的生態係統支持。Cloud AI 100集成了各種開發人員工具,包括編譯器、調試器、分析器、監視器、服務、芯片調試器等開發環境。

    此外,它還支持Keras、MXNet、穀歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch、百度的PaddlePaddle和微軟的認知工具包等主流機器學習框架。

    去年11月,高通公司建立了資金達1億美元的AI創業基金,專注於自動駕駛汽車、機器人、計算機視覺和物聯網領域。這些創業企業都可能成為Cloud AI 100生態的潛在用戶。

    Cloud AI 100應用範圍廣泛,微軟用它發現工業生產中的安全問題,Facebook用它處理智能助理、視頻AR特效以及加速VR硬件。

    例如,Facebook每天要處理超過59.5次的AI翻譯量,進行超過200萬億次推理運算。數據中心的能耗逐年增長,需要有能效比更高的AI硬件節約成本。

    Cloud AI 100不僅僅是硬件,還包含軟件和解決方案。它支持PyTorch、TensorFlow、ONNX等主流AI開發平台。它也不是不僅僅高通手機芯片的簡單升級,其AI性能比驍龍855強50倍。

    與其他商用方案相比,Cloud AI 100每瓦特性能提升了10倍,節約了大量能耗。高通表示,Cloud AI 100將於今年下半年出樣。

    高通表示,對Cloud AI 100的性能優勢有信心,這款芯片將在深度學習雲端芯片市場占據一席之地。

    高通背後的AI技術積累

    2018年5月,高通在北京成立人工智能研究院Qualcomm AI Research,如今已經接近一年。

    實際上,高通有著不為人所熟知的一麵,這家以通訊技術見長的公司已經投入AI研發超過10年。在這10年間其中不乏AI基礎領域的研究,比如神經網絡壓縮、機器學習訓練工具等,目的都是在有限的計算資源內盡量提升AI運算性能。

    高通希望推動AI研究實現高能效,利用AI技術來優化AI模型。高通利用張量分解、通道簡化等手段壓縮AI模型架構,壓縮量達到3倍,同時準確度僅損失不到1%。

    重視技術人才是高通AI戰略的核心之一。通訊人才、基礎科學人才的積累,才是給高通帶來了更多新技術突破的基礎。

    深度學習領域知名科學家、VAE的提出者Max Wellings的加入,幫助高通將基礎科學與深度學習領域相結合,在AI開放日當天,讓高通引以為傲的規範等變卷積神經網絡(G-CNN)正是 由Wellings所提出,這一研究將廣義相對論和量子場論的數學原理應用到深度學習中,為3D物體識別提供了新思路。

    無論從硬件還是軟件兩個方麵,高通都做好了應對未來幾年AI應用井噴的準備。

    5G的出現讓AI有了更多的應用場景,用5G將終端和雲端連接,共同發揮出AI的巨大潛力。高通這方麵的技術優勢更是毋庸置疑。

    高通就像是擁有了下一個時代5G+AI"兩條腿"。高通在雲端和邊緣AI方麵的布局,將幫助高通把AI技術擴展到領域,5G則是高通各領域的橋梁,這"兩條腿"讓高通跑得更快、更遠。

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