2018'de AI çipleri her amiral gemisi akıllı telefonda görünebilir
Eylül 2017'ye girerken, akıllı telefon çip endüstrisinde yeni değişiklikler meydana geldi. Bu ayın başında Huawei, dünyanın ilk yapay zeka çipi Kirin 970'i Almanya'nın Berlin kentinde düzenlenen Uluslararası Tüketici Elektroniği Fuarı'nda piyasaya sürdü ve ardından Apple, yeni ürün lansmanında A11 Biyonik çipin doğduğunu duyurdu. Bir süre için akıllı telefon endüstrisi de yapay zekayı benimsedi ve mobil AI çipleri sektörün odak noktası haline geldi.
Mevcut genel durumda, bu sektördeki ilk hareket eden veya geç gelen kişi olsun, ihmal etmeye cesaret edemiyorlar.
Huawei: İlk adımı atmak için dış güçleri kullanın
Söylemeye gerek yok, Kirin 970, CPU ve GPU gibi geleneksel yonga projelerinde güncellendi. Bizim ilgilendiğimiz şey, dünyanın ilk yapay zeka yongası, yani yerleşik NPU (Nöral İşleme Birimi) olarak adlandırılan parça. Ağ işlem birimi).
Huawei bunu basın toplantısında vurgulamasa da, Huawei'nin ağzındaki NPU'nun aslında Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Kardinal Araştırma Enstitüsü altında Kambriyen Şirketi tarafından bağımsız olarak geliştirilen "Kambriyen 1A derin öğrenme işlemcisi" olduğunu belirtmemiz gerekiyor ( Cambricon-1A İşlemci), Cambrian, "yapay zeka uygulamalarında dört çekirdekli bir CPU'nun 25 katı performans ve 50 kat enerji verimliliği elde eden dünyadaki ilk ticari derin öğrenme işlemci ürünü" olarak tanıttı. .
Derin öğrenme için özel olarak tasarlanmış bir modül olarak NPU'nun belirli görevlerdeki performansı şaşırtıcıdır. Örneğin, görüntü tanıma görevinde, NPU dakikada 2005 sayfayı tanıyabilir ve CPU dakikada 95 sayfa. Birincisi, ikincisinden 20 kat daha fazla; elbette, güç tüketiminde bir sıçrama-ilerleme var.
Elbette, NPU ile işbirliği yapmak için Huawei, performansını en üst düzeye çıkarmak için Kirin 970'de HiAI mobil teknoloji mimarisini de benimsedi. Ayrıca Huawei, geliştiricilerin uygulamalarda NPU'yu daha iyi arayabilmeleri için iki ana akım sinir ağı programlama çerçevesi olan Tensorflow / Tensorflow Lite ve Caffe / Caffe 2'yi destekleyen Kirin 970 ile aynı anda açık bir AI ekosistemi başlatıyor.
Şu anda Huawei, mobil AI çipleri alanında bir adım öne çıktı; Kambriyen'den dış güçleri ödünç almasına rağmen, Huawei'nin AI'ya yaptığı yatırım da vazgeçilmezdir. Bununla birlikte, potansiyel sorun, Cambrian 1A'nın sadece Huawei'ye ait olmamasıdır, aynı zamanda gelecekte diğer şirketlerin mobil AI çiplerinde de görünebilir.
Apple: Mobil AI çiplerinde lider
Leifeng.com'un bir önceki makalesinde, zaten böyle bir sonuca varmıştık: Apple'ın A11 Bionic'in şu anda en güçlü mobil işlem çipi olduğu söylenebilir. Ama aslında, A11 Bionic'in en önemli özelliği sinir ağı işleme motorudur (Neural Engine).
Aslında, A11 Bionic'in sinir ağı işleme motoru, karşılık gelen sinir ağı hesaplama gereksinimlerini saniyede 600 milyar defaya kadar işleyebilir, bu da yüz özelliklerinin tanınması ve kullanılması için performans desteği sağlayabilir.
iPhone X, portre modunda (Portre Işığı) canlı ışık efektleri oluşturmak için yüz özelliği tanıma teknolojisini kullanır, Face ID'nin kilidi yüz özellikleriyle açılabilir, Animoji, insanların yüz ifadelerini takip ederek gerçek zamanlı olarak animasyonlu ifadeler oluşturur; bunların tümü A11'e benzer Yerleşik Neual Engine ile ilgili.
Ek olarak, A11 Bionic, Apple tarafından bağımsız olarak tasarlanan ilk GPU'ya yerleşiktir; önemli nokta, bu GPU'nun özellikle 3D oyunlar ve Metal 2 (Apple'ın bu yıl WWDC'de piyasaya sürdüğü yeni nesil görüntü işleme teknolojisi çerçevesi) için tasarlanmış olmasıdır. , Ayrıca makine öğrenimi teknolojisi ve iOS 11 ile başlatılan Apple'ın Core ML (Core Machine Learning) çerçevesi ile çalışabilir.
Genel olarak, Appleın A11 Bionic'i yapay zekayı benimser ve pratikliğin peşindedir ve teknolojik özerkliği daha güçlüdür ve Appleın kendi yazılım ve donanım kombinasyonunun büyük avantajlarına dayanarak, bu yapay zeka tabanlı özellikler gerçek ürünlere uygulanmıştır. üzerinde.
Apple A11 Bionic'in tüm mobil AI çipleri alanında gerçek lider olduğu görülebilir.
Qualcomm: donanım tabanlı, algoritmalar ve yazılım tamamlandı
Huawei dışında Android kampındaki birçok cep telefonu üreticisinin çip sağlayıcısı olan Qualcomm, doğal olarak Huawei ve Apple'ın mevcut trendlerine kayıtsız kalamaz. Ancak şu anda Qualcomm'un amiral gemisi ürünü Snapdragon 835 işlemci, güçlü performansına ek olarak, gerçek anlamda özellikle yapay zeka teknolojisi için dahili bileşenler eklemedi.
Ancak bu, Qualcomm'un harekete geçmediği anlamına gelmez. Qualcomm, 2016'nın başlarında bir sinir işleme motoru SDK'sı (yazılım geliştirme aracı) geliştirdiğini ve TensorFlow ve Caffe / Caffe 2'yi desteklemek için Google ve Facebook ile işbirliği yaptığını duyurdu; geliştiriciler, uygulamaları optimize etmek ve Qualcomm Snapdragon'da kullanılabilir hale getirmek için kullanabilirler. AI uygulamaları 600 ve 800 serisi işlemcilerde çalışır.
Qualcomm, Temmuz 2017'de bu SDK'yı açtı ve Snapdragon Sinir İşleme Motoru adını verdi.
Donanım düzeyinde Qualcomm, Snapdragon 835 için de hazırlanıyor. Yerleşik Hexagon 690, TensorFlow ve Halide çerçevelerini destekleyen ilk mobil DSP'dir. Qualcomm, Ağustos 2017'de, yetenekleri genişletmek ve son teknolojiyi Qualcomm'un ürün ve alanlarına uygulamak amacıyla en son makine öğrenimi teknolojisine odaklanan Amsterdam Üniversitesi'nin bir yan kuruluşu olan Scyfer'i satın aldığını duyurdu. Qualcomm'un mühendislik ve teknoloji başkan yardımcısı Jeff Gehlhaar, satın alma ile ilgili medya iletişiminde şunları söyledi:
Mobil terminaller dünyadaki en yaygın yapay zeka platformu haline geliyor ve Qualcomm işlemcileri her yerde bulunan terminal tarafı yapay zeka platformu haline gelecek.
Ancak Qualcomm için gerçekten dikkat edilmesi gereken şey, Snapdragon işlemcilerin donanım açısından gelecekteki gelişimi. Qualcomm Başkan Yardımcısı Jeff Gehlhaar, Qualcomm'un yapay zeka stratejisini terminal tarafında (akıllı telefonlar dahil) üç seviyeli donanım, algoritma ve yazılım aracılığıyla uygulayacağını; Qualcomm Snapdragon işlemcilerin, gelecekte yapay zeka ile ilgili donanımı kaçınılmaz olarak artıracağını söyledi. Modül.
Ürün döngüsü açısından bakıldığında, geçen yıl Snapdragon 820'den Snapdragon 821'e yükseltme döngüsünü aşan Qualcomm Snapdragon 835, 9 aydır piyasaya sürüldü. Buna dayanarak Qualcomm'un Snapdragon işlemcide yapay zeka ile ilgili büyük bir hamlesi olabileceği ve en geç gelecek yıl yeni ürünlerin çıkmasının beklendiği tahmin edilebilir.
MediaTek: Gelecek yıl görüşmek üzere Helio P70
Akıllı telefon çip üreticilerinin önemli bir üyesi olan MediaTek, Qualcomm ile üst düzey çiplerde rekabet edemese de yapay zeka dalgasının çok gerisinde değil.
MediaTek'in başkanı Cai Mingjie bir keresinde yapay zekanın gelecekteki gelişimin odak noktası olacağını söylemişti.Şirket bir ekip kurdu ve yapay zeka hesaplamanın araştırma ve geliştirmesine yatırım yaptı ve somut sonuçları ortaya çıktı.
En son haberler, MediaTek'in 2018'de piyasaya sürülen Helio P70 cep telefonu işlemcisine kurulacak sinir ağı ve görüntü hesaplama biriminin işlemci çekirdek tasarımını tamamlamış olmasıdır. Bu, MediaTekin ilk yerleşik sinir ağı ve vizyonu olacak. Sinir ve Görsel İşlem Birimi (NVPU) cep telefonu işlemcileri, TSMCnin 12 nanometre işlemiyle 2018'in ilk yarısında üretilecek ve gelecekte aynı çekirdekli Helio X ve P serisi cep telefonu işlemcileri piyasaya sürülecek. .
Samsung: Geç kalmama rağmen hala çok çalışıyorum
Diğer üreticilerle karşılaştırıldığında Samsung, yapay zeka konusunda biraz geç kalmış gibi görünüyor.
Bu yılki Galaxy S8'de, Samsungun ses asistanı Bixby tanıtıldı, ancak yeterli olmaktan uzaktı. Donanım açısından, dünyada kendi çiplerini üretebilen birkaç cep telefonu üreticisinden biri olan Samsung, kendi Exynos'unun geliştirilmesini ve kullanılmasını teşvik etmeye devam ederken Qualcomm Snapdragon 835 kullanıyor; maalesef her iki çip de yapay zekadan ayrılıyor. Mesafe hala çok uzak.
Bununla birlikte, yanıt hızlı ve fonlar Samsung kadar güçlü, bu nedenle doğal olarak hareketsiz kalmayacak.
Sadece birkaç gün önce Kore medyası, Samsung'un yapay zeka teknolojisine dayalı mobil çipler geliştirmeye başladığını bildirdi. Bir Samsung ortağı, Samsung'un yapay zeka yongasının yerel cihazların büyük veri işleme yeteneklerine sahip olmasına izin verecek şekilde tasarlandığını ve bunun bulut sunuculara olan iletişim bağımlılığını büyük ölçüde azaltabileceğini söyledi.
Daha önce, Samsung'un elektronik cihaz çözümleri bölümünün yarı iletken işinin başkanı Kim Ki-nam, Güney Kore'nin Seul kentinde düzenlenen bir teknoloji forumunda, mevcut CPU'ların ve GPU'ların AI hesaplamanın gereksinimlerini karşılayamayacağını, NPU'nun (Sinir İşleme Birimi) ise başa çıkabileceğini belirtmişti. Bu zorluk; ancak NPU ile ilgili sorun, depolama kapasitesinin insan beyninin yalnızca binde biri olmasıdır. Kim Ki-nam'ın pasajı, Samsung'un mobil AI çipleri alanında bazı hamleler yaptığını da gösteriyor.
Ek olarak, Samsung, İngiltere'de yerleşik bir AI çip başlangıç şirketi olan Graphcore'a da yatırım yapıyor; Samsung, geçen yıl bu şirket için stratejik yatırıma 300 milyon ABD doları yatırım yaptı. Kore Bilim ve Teknoloji Akademisi'nden profesör Yoo Hoi-jun, Samsung'un dahili olarak NPU geliştirmenin yanı sıra bazı AI şirketlerini de satın almayı düşündüğünü söyledi.
Intel: Kılıç eğiliyor ve birçok fırsat var
Ne yazık ki mobil İnternet dalgasını kaçırmış olsa da Intel hiçbir zaman pes etmedi ve fırsatlar bulmak için çok çalışıyor, yapay zeka dalgasına ayak uydurmaya ve mobil cihazlarda yerini bulmaya çalışıyor.
Eylül 2016'da Intel, bir zamanlar Google'ın Project Tango 3D sensörü için temel donanım işleme teknolojisini sağlayan bilgisayar vizyonu başlangıcı Movidius'u satın aldığını duyurdu. Aslında Google'ın kullandığı 3D sensör, Movidius'un Myriad 1 görsel işlemcisidir; Movidius işlevlere ve dayanıklılığa büyük önem verdiği için mobil platformlar için çok uygundur.
Bu yılın Ağustos ayında, Movidius, derin öğrenme ve çeşitli mobil cihazlar için diğer yapay zeka için kullanılabilen düşük güçlü bir çip üzerinde sistem (SoC) olan Intelin komutası altında yeni nesil Myriad X görsel işlem birimini (VPU) piyasaya sürdü. Görsel uygulama hızlandırma. Movidius, Myriad X'in aynı güç tüketimi koşullarında Myriad 2'ye on kat daha fazla derin sinir ağı (DNN) performansı sağlayabileceğini söyledi.
Ek olarak, Intel kısa süre önce, beynin çevreden gelen çeşitli geri bildirimlere dayanarak nasıl çalışacağını öğrenme işlem modunu taklit eden Loihi kod adlı yeni bir otonom öğrenme nöromorfik çipi piyasaya sürdü; makineyi otomatikleştirebilir ve gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir. Buluttan sonraki güncellemeyi beklemenize gerek yok. Loihinin ürün özelliklerine odaklanması enerji açısından son derece verimlidir. Yapay zeka sistemlerini eğitmek için genel amaçlı bilgi işlem yongaları ile karşılaştırıldığında, enerji verimliliği 1.000 kat artar.
Bu özellikler Intel'in mobil AI çipleri alanındaki gelişimi için fırsatlar sağlar.
Lei Feng net özeti:
Yukarıda bahsedilen büyük cep telefonu çip şirketlerine ek olarak, Xiaomi'nin kendi Songguo S1'i de var, ancak yine de AI'dan çok uzak; Google, Apple'ın kıdemli çip mimarı Manu Gulati'yi SoC mimarı olarak işe aldı ve HTC'nin donanım ekibinin bir bölümünü satın aldı. Kendi geliştirdiği çip temelde bir sonuçtur, anahtar, Google'ın kendi teknolojik birikimini yapay zekaya ne zaman entegre edebileceğidir.
Leifeng.com, akıllı telefon çiplerinin resmi olarak yapay zeka çağında olduğuna inanmaktadır; bu dönemde tüm oyuncular hızla ilerliyor ve bu dönemde teknoloji birikimi daha da önemli hale geliyor. Böylelikle yapay zeka, akıllı telefonlarla bir popülerleşme dalgasını da başlatacak; The next Web'in dediği gibi:
Belki de her amiral gemisi telefon, 2018'in ikinci yarısında bir AI çipi ile donatılacak.
