Intel'in Mobileye'yi satın alması, algoritmalar ve yongaların derinlemesine entegrasyonu, AI çağında zafere giden anahtar yol haline geliyor
Yonga endüstrisinin lideri Intel, ADAS endüstrisinin lideri Mobileye'yi satın aldı ve tek taşla dalgaları karıştırdı! Sektörün rekabet ortamını yeniden şekillendiren bu büyük satın almanın arkasında, hangi sektör eğilimleri yansıtılıyor?
On yılı aşkın birikimiyle Mobileye'nin ADAS algoritmalarındaki olgunluğu emsalsizdir.Bu nedenle, Mobileye sert ve özel ticari terimler formüle etmiş olsa bile, birçok müşteri yalnızca nefeslerini yutabilir.
Intel, işlemci üretim süreci ve üretim kapasitesi açısından da mutlak avantajlara sahiptir. Qualcomm gibi Fabless şirketleriyle karşılaştırıldığında Intel daha iyi üretim kapasitesi ve kalite güvencesi sağlayabilir. Otomotiv elektroniği için önemi şüphesizdir. AEC-Q100 sertifikası, ondan fazla Yıllar süren tedarik döngüsü gereksinimleri, yüksek ve düşük sıcaklıkta çalışma kararlılığı ve bu otomotiv elektroniği gereksinimleri Intelin IDM entegrasyon modelini doğal bir avantaj haline getiriyor.
Ancak otonom sürüşün geleceği ile karşı karşıya olan ne Intel ne de Mobileye yenilmezdir.
Intel hala yarı iletken endüstrisinin lideri olmasına rağmen, yalnızca yapay zeka hesaplama platformlarından bahsederseniz NVIDIA daha da göz kamaştırıcıdır. Geçtiğimiz yıl, NVIDIA'nın stoku bir roket gibi yükseldi çünkü GPU'su derin öğrenme endüstrisinde fiili standart geliştirme platformu haline geldi. Şimdiye kadar, CUDA platformuna dayanarak, 200.000'den fazla indirme yapıldı ve CUDA topluluğunun 300.000 geliştiricisi var.
2016'da Mobileye ve STMicroelectronics, 2020'de tam otomatik sürüş (FAD) için bir işlemci platformu olarak kullanılacak olan Mobileye'nin beşinci nesil SoC çipi EyeQ5'in geliştirilmesinde işbirliği yapacaklarını açıkladı. 2018'in ilk yarısında EyeQ5 mühendisliğini sağlaması bekleniyor. örneklem. Ancak çip endüstrisinin görüşüne göre, bu şüphesiz kuralları çiğnedi: Olağan uygulamaya göre, en azından çip numuneleri hazır olduktan sonra, Mobileye yaklaşık iki yıl önceden duyurdu ve bir zamanlar PPT çekirdek ürettiği için içeridekiler tarafından alay konusu oldu.
Utanç duygusunun ardında, Mobileye'nin yüksek performanslı bilgi işlem çiplerinin tasarımındaki gücünün eksikliğini vurguluyor Sonuçta Intel, NXP ve NVIDIA gibi üst düzey oyuncularla karşılaştırıldığında Mobileye hala çip tasarımında temelden yoksun ve ortak ST yüksek performanslı değil. Bilgi işlem mimarisi tasarımında bir lider, arka uç geliştirmede daha iyidir.
Mobileye EyeQ5 vision SoC çipinin mimari diyagramı
Yapay zekanın mevcut ticari uygulamalarının çoğu, gömülü alan yerine hala bulutta yoğunlaşmış durumda. Asıl neden, mevcut GPU tabanlı sistemlerin pahalı olmasıdır. Bununla birlikte, otomobiller aslında maliyet açısından son derece hassas bir endüstridir.GPU'ların yüksek fiyatı, seri üretimde önemli bir kısıtlama haline gelmiştir.Ayrıca, büyük ısı üretimi de uzun vadeli iş kararlılığı için zorluklar oluşturmaktadır. Yapay zeka ekonomik bir maliyetle gerçekleştirilemezse, otonom sürüşün yaygınlaşması hala ulaşılamaz.
FPGA, giderek daha fazla şirket tarafından kullanılmaktadır ve bilgi işlem mimarisi, tescilli bilgi işlem mimarisi için derin öğrenme gereksinimlerini karşılamak üzere yeniden yapılandırılabilir.Bu, Intel'in FPGA devi Altera'yı satın almasının önemli bir nedenidir: esneklik ve hızlı dağıtım.
Ancak FPGA daha da ileri giderse, hesaplama kaynaklarının genişletilmesi maliyeti kabul edilemez bir noktaya yükseltir, bu nedenle ASIC'in ortaya çıkma sırası olacaktır. Yarı iletken endüstrisindeki sayısız geçmiş, FPGA'lerin genellikle özelleştirilmiş ASIC'ler için bir ileri karakol olduğunu göstermiştir.Belirli bir uygulama yeterince büyük olduğunda, özelleştirilmiş ASIC'ler daha ekonomik hale gelecektir.
Intel, ilgili bir yol haritası oluşturdu.Mobileye'nin satın alınması için, stratejik bulmacasındaki eksik parçayı doldurdu: algoritmalar ve ilgili özel algoritma işlemci IP'sinin tasarım deneyimi.
Algoritma ve çipleri birlikte tasarlayarak kolayca 10 kattan fazla performans iyileştirme, 10 kat güç tüketimi azaltma ve 10 kat maliyet azaltma elde edebilir ve müşteri tanıtım süresini kısaltabilirsiniz.Bundan elde edilen ticari rekabet avantajı, bir düşünün. Korkunç hissedin.
Algoritmalara ve yongalara aynı anda hakim olmak, yapay zekanın geleceğine giden önemli bir yol haline geldi.
Algoritmaların ve çiplerin derinlemesine entegrasyonu bir günlük iş değildirNVIDIA, yapay zeka hesaplama platformlarının lideri olmasına rağmen, düşündürücü bir gerçek, başlangıçta yapay zekayı seçenin NVIDIA olmaması, ancak yapay zeka araştırmacılarının GPU'yu seçmesi ve ardından NVIDIA'yı yapmasıdır.
2012'de Alex, ImageNet LSVRC-2010 görüntü tanıma yarışmasını bir çırpıda kazanmak için derin öğrenme + GPU çözümünü kullandı ve mucizevi bir şekilde tanınma başarı oranını% 74'den% 85'e çıkardı. NVIDIA bu eğilimin son derece farkındadır ve GPU tabanlı derin öğrenme ekosistemini güçlü bir şekilde optimize eder ve yinelemeli geliştirmeyi hızlandırır.GPU performansını üç yılda 65 kat artırarak mevcut konumunu kral olarak belirlemiştir.
GPU tasarımının başlangıcında derin öğrenme için değil, grafik hızlandırma içindi.NVIDIA CUDA mimarisini başlatmadan önce, GPU derin öğrenme hesaplama yetenekleri için güçlü bir desteğe sahip değildi. Bugün NVIDIA, arka uç model eğitiminden GPU'suna dayalı ön uç çıkarım uygulamalarına kadar eksiksiz bir derin öğrenme çözümleri seti sağlayabilir.Genel geliştiriciler, derin öğrenme geliştirme veya yüksek performanslı bilgi işlem için GPU'yu kolayca kullanabilir. CUDA mimarisinin geliştirilmesi, NVIDIA'nın devasa insan gücünü ve malzeme kaynaklarını tüketir.
Geliştiricilerin GPU'ya gerçekten aşık olmasını sağlayan CUDA'nın bilgi işlem çerçevesinin optimizasyonu olduğu ve NVIDIA'nın yazılımı kazandığı söylenebilir. Ve CUDA bir algoritma olarak adlandırılamaz, sadece bilgi işlem donanımı ile algoritma arasında bir köprüdür.
Algoritma optimizasyonu hiçbir şekilde kolay bir iş değildir. Şu anda, en iyi yapay zeka algoritma yeteneklerinin tümü, on yıl boyunca bankta oturarak birikmiştir. Yapay zekanın baharından önce, uzun kışı sıkı çalışma ve azimle atlattılar.
Daha da zor olanı, hem algoritmaları hem de bilgi işlem mimarisini anlayan geliştiriciler bulmanızın zor olmasıdır.İki şirketten geliyorlarsa, iletişimin zaman maliyeti çok büyük ve iletişimin verimliliği oldukça düşük.
Algoritma ve yongaların işbirliğine dayalı tasarımı, derin entegrasyon ve optimizasyon becerileri gerektirir.Intel, algoritma tasarım yongaları için yeteneklerden yoksundur ve ayrıca Mobileye, otomotiv sınıfı yüksek performanslı işlemcilerin tasarım yeteneklerini kısa sürede iyileştiremez. Hiç şüphe yok ki, bu ikisini geliştirme için aynı şirkete entegre etmenin en iyi yolu.
Geçmişte Intel, yapay zeka algoritmaları birikimini güçlendirmek için çok çalışıyordu.Nervana ve Movidius'un satın alınması bunu yansıtıyordu ve derin öğrenme için optimize edilmiş bir matematiksel işlev kitaplığı (MKL) sağladı.
Ancak çok uzaklar neredeyse susuzluğa yardımcı olamaz. Otonom sürüş, son derece yüksek sistem güvenilirliği gerektirir, bu da zamana ihtiyacınız olduğu anlamına gelir. Mevcut rekabet durumu şiddetli hale geldi ve zaman beklemez. İş rekabetinde bir adım daha hızlı, kazananın her şeyi alması anlamına gelir. Eksiklikleri telafi etmek için güçlerden yararlanmak genellikle daha iyidir. Qualcomm, NVIDIA, NXP ve diğer devler söz konusu olduğunda, Intel Mobileye ile entegrasyon şüphesiz güçlü ittifakların mükemmel bir kombinasyonudur.
Esasen Mobileye satın almak, zaman avantajı satın almak demektir.
Sanayileşme sürecini hızlandırmak için tüm endüstri otonom sürüş zincirini konuşlandırınIntel, geçen yıl Otonom Sürüş Bölümünü (ADG) kurdu ve burada yüksek hassasiyetli harita sağlayıcısının% 15 hissesini satın almak için BMW ile ortaklığını duyurdu. Artık Mobileye'nin satın alınması, halihazırda son derece istikrarlı olan müşteri tabanını doğrudan elde edebilir ve otonom sürüşe giriş olabilir. Endüstrinin en istikrarlı köşe taşı. Bulut bilişim platformlarındaki sağlam temeli ve 5G araştırma ve geliştirmeye yapılan aktif yatırımla birleştiğinde, Intelin tüm sektördeki otonom sürüş zincirine yönelik büyük planı yavaş yavaş ortaya çıkıyor. Bilgisayar endüstrisine on yıllardır hakim olan bu dev, hareketi kaçırdı. İnternet çağından sonra, yeniden yükleme saldırısının otonom sürüş çağında aşamalı olup olmayacağını dört gözle beklemeye değer.
Turing Ödülü sahibi Alan Kay bir keresinde şöyle demişti: Yazılımınızı ciddiye almak istiyorsanız, kendi donanımınızı yapmalısınız. Intel'in gişe rekorları kıran Mobileye'yi satın alması bu sonuca bir kez daha güçlü bir dokunuş kattı.
Geçmiş, algoritmaların çiplere göre optimize edildiği bir dönemse, Intelin Mobileyeı satın alması yeni bir çağın başlangıcını müjdeliyor: algoritmaların ve çiplerin birlikte evrimleştiği çağ. Halihazırda faaliyette olan bir grup öngörü var. Google'ın kendisi CNN hızlandırma için TPU geliştirdi ve Horizon ayrıca temel rekabet gücünü oluşturmak için yüksek düzeyde optimize edilmiş derin öğrenme algoritması mimarisiyle birlikte BPU geliştiriyor.
Algoritmalara ve yongalara aynı anda hakim olan herkes, sanayileşmede büyük bir rekabet avantajı elde edebilir ve nihayetinde bu her yerde bulunan yapay zeka çağını kazanabilir.
Yazar hakkında:
Horizon Akıllı Sürüş Ticari Direktörü Li Xingyu. Freescale'in uygulama işlemcisi otomotiv işinin pazar müdürü ve Silan Microelectronics güvenlik teknolojisi uzmanı olarak çalışıyordu.
