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从“中兴之痛”看明年芯片热战:人工智能AI必是标配!
浏览:   发布日期:2018-12-13   来源:   作者:icp经营许可证

中兴风波过去已经有一段时间了,此次的事件在国内引起轩然大波,绝大多数企业家和国人都前所未有地感受到了“中国缺芯”之痛。这也让中国在通讯技术上的困境浮出水面。同时也加大了国内研发AI芯片的重视程度,一方面国际市场的芯片之争又再次激烈起来,尤其是人工智能技术的快速发展,AI硬件产品也要快速匹配技术的进步。

根据DigiTimes的研究,人工智能技术将在今年第四季度内渗透至少30%的智能手机空间。该公司还指出,使用单独的处理器进行人工智能功能的基于硬件的解决方案正逐渐变得比许多智能手机中仍然可见的更有限的软件解决方案更受欢迎。研究指出,为神经网络制造的专业神经处理单元在不久的将来会越来越受欢迎。据报道,这得益于对基于人工智能的服务的高需求,如图像识别,语音处理和面部识别。

特斯拉计划在2019年发布自己的定制AI芯片

马斯克宣布,特斯拉的新定制AI芯片距离安装在新车上还有六个月的时间。该首席执行官表示,该芯片去年12月被确认为正在开发中,将提供其车辆自动驾驶性能“增加500%和2000%之间”。已经支付完全自动驾驶费用的现有特斯拉车主将免费为Autopilot提供此“硬件3”更新。

据报道,特斯拉的车载软件v9已经通过统一的摄像头网络为其神经网络带来了重大改进,该网络可以更加无缝地集成汽车的所有八个摄像头。 马斯克表示,此软件更新的功能大约增加了400%。

高通发布骁龙855芯片,2019年载入安卓手机

高通公司的人工智能性能与855芯片相比增加了两倍,至少在纸面上是如此。高通公司表示,与845上的AI引擎相比,855的四代多核AI引擎的AI性能提高了三倍。更强大的AI引擎应该改进一切,从高级相机功能(如对象和场景检测或处理肖像模式照片的景深)到使数字助理更具响应性等等。改进的AI引擎还将改善增强和混合现实体验,进一步模糊真实和数字之间的界限。

高级Qualcomm Snapdragon 移动平台具有广泛的异构计算功能,可以在设备上运行经过训练的神经网络,而无需连接到云。 用于人工智能(AI)的Qualcomm 神经处理SDK旨在帮助开发人员在Snapdragon移动平台上运行一个或多个在Caffe / Caffe2,ONNX或TensorFlow中训练的神经网络模型,无论是CPU,GPU还是DSP。

亚马逊的AI芯片将于2019年下半年推出

亚马逊网络服务(AWS)周三在拉斯维加斯举行的Re:Invent用户大会上宣布,Inferentia芯片将于2019年底推出。据称该芯片能够为人工智能研究人员提供“低成本的高性能”。

“AWS Inferentia是一种机器学习推理芯片,旨在以低成本提供高性能.AWS Inferentia将支持TensorFlow,Apache MXNet和PyTorch深度学习框架,以及使用ONNX格式的模型,”据亚马逊称。早些时候,零售巨头的云计算子公司对其SageMaker机器学习工具进行了改进。

英特尔:我们的第一款AI ASIC芯片将于2019年推出

尽管英特尔在2016年收购了神经网络硬件公司Nervana Systems Inc.,但研发的轮子却非常缓慢。 英特尔宣布,该公司计划在2019年推出首款商用神经网络处理器(NNP)。

英特尔在今年上半年的会议上,宣布推出一系列机器学习软件工具并暗示自己的新芯片,包括其首款商用AI ASIC,即NNP-L1000,代号为Spring Crest,将于2019年推出。

谷歌TPU第三代,AI芯片Edge TPU直指物联网

TPU是由Google开发的用于神经网络机器学习的尚未商用的AI加速器芯片。 谷歌在其AlphaGo、谷歌街景文本处理、谷歌搜索结果中使用了TPU,并且每天在Google照片中处理超过1亿张照片。 TPU不是GPU或CPU的替代品; 它们用于高容量计算(例如一次分类数百万张照片)。

而且,谷歌月前还为企业应用设计了一款名为Edge TPU的AI芯片,而且Edge TPU可作为客户的开发套件提供。Edge TPU旨在执行机器学习算法训练的任务。 例如,它将能够识别图片中的对象。最初的TPU专注于训练,但新的Edge TPU将负责执行任务。

三星的下一代Exynos 9820芯片将在明年植入专用的AI功能到手机

三星不久前给我们预览了Exynos处理器芯片,该芯片将在未来12个月内为其旗舰手机供电。 Exynos 9820带来了专用的AI引擎,更快的连接速度,比其前代产品提升了15-20%。

与华为,苹果等公司的最新芯片一样,NPU意味着可以在手机上进行更多的AI处理,而无需将数据发送到云端进行处理。 想象图像识别,语音识别,增强现实等等 - NPU帮助主处理器执行AI任务就像图形处理单元(GPU)一样帮助主处理器显示图形。

阿里巴巴也计划2019年推出自己的AI芯片

阿里巴巴在今年9月份的某会议上表示,将成立一家专门的芯片子公司,旨在开发定制的人工智能芯片和嵌入式处理器,以进一步支持这家科技巨头庞大的云计算和物联网业务。新的AI芯片被称为AliNPU,有可能支持自动驾驶,智能城市和智能物流中使用的技术,计划在2019年下半年推出。阿里巴巴首席技术官张建锋表示,该公司已经开始开发了自己的量子处理器,并希望在两到三年内推出真正的量子芯片。

原生的人工智能技术很快就会从新颖性转变为必要性,因为大型玩家可以通过用户可以在日常生活中利用的有用人工智能功能引领潮流。 例如,Apple在iOS 12中为精选手机推出了一项新功能,允许用户测量它们周围的东西,甚至是在某些情况下已经拍摄过的照片,而无需任何其他应用。

当然,这种引领潮流的举措几乎肯定会在不久的将来被Android OEM所模仿。 与此同时,高通及其同时代人一直在智能手机中使用机载机器学习和其他人工智能工具来为系统和用户体验提供小优化,同时在图像处理和自然语言处理领域提供基于AI的应用程序。


本文转自网络!


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