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    AI芯片如何快速上手?

    发布者:深铭易购     发布时间:2019-04-16    浏览量:88

           AI人说了很多话,但说到AI芯片,有些人可能会觉得“对人不友好”和“不熟悉”。


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          事实上,自去年以来,人工智能技术的关注度急剧上升,甚至去年也被业界指定为人工智能芯片的第一年。简而言之,iPhoneX创新的Face ID技术拥有专门的处理芯片来执行相关功能。此外,汽车工业中的自动驾驶仪、智能说话人语音识别,都是大量的人工智能芯片。随着人工智能算法在终端产品中应用的不断扩大,特别是智能扬声器的爆炸式增长,整个人工智能芯片市场的需求呈现出爆炸式的快速增长趋势。这比从1G到4G的移动RAM和从单到双的移动摄像头要夸张得多。

           AI芯片是专为特定AI产品或服务设计的芯片。有两种类型。第一种类型称为专用芯片。当我购买新的加速卡并将其插入计算机时,我可以使AI算法实现更高的性能。

           另一种是SOC,它通过一个超高集成芯片完成系统的人工智能功能和外围功能。除了我们熟悉的CPU和GPU之外,SOC通常还包括NPU(神经处理单元),它是人工智能芯片的核心。SOC可以有多种组合。面对不同的应用场景,根据不同的产品定义,可以将这些计算单元结合起来形成一个全新的芯片。

           当涉及到ai芯片时,必须说它不同于传统的通用芯片。所有的人工智能都是从算法程序中开发出来的。这些也可以根据我们以前的通用芯片来计算,比如英特尔,amd,教子等等。虽然传统的cpu性能很高,但核心数非常小,每天都可以使用八角形配置。它可以做一件事非常,非常快,单线计算能力是超级。这是以前通用芯片的计算模型。但是,人工智能的特点是算法非常复杂,计算量特别大,并行性非常高,这与过去完全不同。

           在最极端的隐喻中,每个人的大脑都是一个超级人工智能。大脑中有许多神经元,每个神经元都是一个很小的计算器,它的计算速度很慢,计算能力很弱。但是多亏了数千亿的高度并行能力,才能产生非常高的计算能力,所以人才就是人。这是其初衷的设计,所有的AI深度学习算法都是用硬件来添加的,而不是使用串行计算架构来达到的目的。由于AI芯片对整个计算体系结构进行了重构,数据处理也发生了变化,这并不是一个简单的基于传统芯片的改进。因此,与一般芯片相比,AI算法的运行速度可以达到几十倍,数百倍的差距,这就是AI芯片的加速效果。


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          坚持不使用AI芯片确实可以通过AI算法来完成任务,但它会产生大量的功耗和热值,用户体验是多么的差是不言而喻的。与一般芯片相比,该算法运行速度更快、效率更高、功耗更低。它可以为图像识别、视觉识别、语音识别、自动驾驶等不同的人工智能算法提供更具成本效益的计算支持。

           同时,对于用户体验,实时性能应尽可能快。自动驾驶仪场景的实时要求是最高的。想象一下,当延迟太大时,汽车在某些场景中会失控,这绝对是不可接受的。因此,对自动驾驶汽车的AI芯片的需求是最强劲的。然而,目前的成本仍然是一个大问题,因为自动驾驶汽车尚未商业化。

    让我们告诉你一个我们以前的故事。

          三年前,当我们开发第一代产品时,我们必须找到支持8麦克风输入的芯片。然而,在搜索了整个行业之后,却没有芯片来支持它,所以我们开始设计自己的fpga。最后,它解决了收集问题,并与一家英国公司完成了芯片的设计和制造。所以在这个阶段,为什么一个拥有语音交互和视觉交互功能的公司会制造自己的芯片?一方面,这些芯片的原始操作一直无法满足需求。另一方面,为了成功的大量生产以降低成本,更好地为市场所接受。

           那么,当我们面对一种新的人工智能芯片时,我们能从中学到什么呢?

    1、应用领域所述AI芯片属于云还是所述终端。它是用于移动电话,还是仅在云中可用?如果是用在终端上,那么芯片是用在什么样的产品,什么样的场景中。这样,你就可以大致了解这个芯片能带来什么。


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    2.建筑。它是SoC或专用NPU。不同的组合意味着芯片本身具有不同的复杂性和不同的产品定位。该芯片可以独立工作,或者需要一起工作,或者在特定场景中与其他芯片协作,甚至可以与其他硬件设备协同工作。

    3、运行效率。人工智能芯片必须运行人工智能算法。他们能达到多大的效率?不同深度模型的结构要求不同的计算能力,芯片本身的设计也不同。

    4、价格和电力消耗。芯片也是一种商品,必然涉及价格问题。而功耗则与您的应用程序场景有关,无论您是在智能设备或手机上使用,还是在云中使用。这些能耗要求是完全不同的。

          芯片是否成功,最终仍需在市场上进行测试,出货量可作为判断芯片是否成功的标准。我们于6月26日在杭州推出的第一款RokidJungle也将带来一款自主开发的SoC智能AI语音芯片。届时,芯片将不仅用于我们自己的产品,而且还将对业界开放。



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