看新视野NO.06|金沙江周奇:科技投资者要坚持长期潜伏,善于把握技术成熟度
06-18
雷锋注:【图片来源:VB所有者:高通】昨天,高通在旧金山举行了一年一度的人工智能日(AI Day)大会。
在这次会议上,该公司推出了三款可用于智能手机、平板电脑和其他移动设备的芯片。
然而,这些薯片只是开胃菜。
亮点是专为边缘计算设计的新品——高通Cloud AI。
高级产品管理官KeithKressin表示:“我们设计这款新信号处理器是为了服务人工智能推理。
”他补充说,该产品将于明年下半年开始生产。
Cloud AI 集成了一系列开发工具,包括编译器、调试器、分析器、监视器、芯片调试器和量化器。
此外,它还支持包括ONNX、Glow和XLA在内的运行时,以及谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch、Keras、MXNet、百度的PaddlePaddle和微软的Cognitive Toolkit等机器学习框架。
高通预计这款产品的峰值性能是骁龙和骁龙的3到50倍。
该公司还声称,与传统 FPGA 相比,其推理速度平均快约 10 倍。

此外,以TOPs(高性能芯片常用的性能指标)来衡量,Cloud AI的计算速度可以“远远超过”TOPs。
相比之下,Snapdragon最快也只有7TOPs。
Kressin解释道:“FPGA或GPU通常可以更高效地进行AI推理处理,因为GPU是并行的,而CPU是串行的,并行芯片更适合AI处理。
但是GPU本来就是为了处理图形而生的,而我们的芯片必须专门设计用于加速AI实现更显着的提升。
从CPU到FPGA或GPU,定制AI加速器可以再增加一个数量级的提升。
”在高通进入云计算领域之前,它的主要竞争对手。
华为发布了业界最高性能的Arm架构处理器鲲鹏。
在旨在测试整数性能的 12 程序基准套件 SPECint 中,该芯片超过了 10 个点,比行业基准高出近 25%,同时比行业现有产品消耗更多的功率。
降低 30%。
华为并不是高通的唯一竞争对手。
一月份,在拉斯维加斯举行的消费电子展上,英特尔详细介绍了即将推出的 Nervana 神经网络处理器 (NNP-I)。
据介绍,该处理器的AI训练性能将是竞品显卡的10倍。
谷歌去年推出了专用推理芯片Edge TPU。
阿里巴巴去年12月宣布,计划于今年下半年推出首款自研AI推理芯片。
在FPGA方面,亚马逊最近推出了自己的AI云加速芯片,名为AWS Inferentia。
微软还在 Project Brainwave 中展示了类似的产品。
今年3月,Facebook发布了用于AI推理的服务器芯片Kings Canyon。
本月,英特尔宣布推出 Agilex 系列芯片,以优化 AI 和大数据工作。
但高通认为Cloud AI的性能优势可以使其在深度学习芯片市场占据上风。
预计今年市场规模将达到1万美元。
“很多公司都把网络硬件放在边缘,形成一个内容传输网络。
这个网络可以完成云游戏或者AI处理等不同类型的任务。
这个趋势非常关键。
因为这样一来,无论是输入技术无论是终端用户,还是云,高通都会参与其中。
”高通还有另一个潜在优势——生态系统支持。
去年11月,高通承诺向一家专注于边缘人工智能和设备端人工智能的初创基金提供1亿美元。
这些资金将用于自动驾驶汽车、机器人、计算机视觉和物联网等领域。
去年5月,它与微软合作开发了视觉AI工具包,以辅助嵌入系统芯片中的AI加速器。
“从市场规模来看,推理正在催生一个巨大的芯片市场。
”Kressin说。
“随着时间的推移,我们预计2020年至2020年间市场规模将扩大约10倍。
我们非常有信心高通将在产品性能、AI处理、数据处理等方面成为强有力的领导者。
”雷锋网注:本文编译自VB雷锋网 注:【封面图片来源:网站名称VB,版权所有:高通】文章版权归雷锋网所有,未经授权禁止转载,详情请参阅转载说明。
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