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IP及IC設計廠商多方協作 人工智慧將在語音和視覺應用先落地
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演算法、計算能力和大資料這三大人工智慧要素快速發展,人工智慧範式遷移已現端倪,技術和產業兩個維度的‘奇點時刻’正在臨近。為了提升處理器的運算效能,IP公司為此提出了不同的解決方案。但對於IC設計公司來說,有了人工智慧所需的IP之後,IC設計公司仍面臨不少挑戰。在可以預見的未來,語音和視覺應用將優先落地。

IP準備就緒,IC設計公司入局AI仍需適應不斷地變化
IP授權廠商已經針對深度學習晶片做了充足準備,但這並不意味著IC設計廠商想要推出相關晶片就變得十分簡單。CEVA分部行銷總監Yair Siegel表示:“AI即將出現,但這僅僅是起點。在我看來,任何組織應當不斷思考如何適應不斷變化的情況。對於正在努力設計全新人工智慧IC的企業,雖然從頭開始進行開發可能被認為是‘酷的’,然而構建全新的IC有著如此之多的挑戰,使用某些現成的模組和軟體基礎架構,採用更具競爭力的解決方案,更快地走向市場似乎是明智的。這些模組有許多選項和配置,能夠在IC或解決方案層面上造成差異性。人工智慧將會進入大眾市場,我們將會看到用於人工智慧的專用處理器隨著時間的推移而領先,並且處理越來越多的任務,進入更多的市場和設備中,在許多領域中輔助人類。不過,對於每款產品和不同的使用場景,不同數目和組合的模組可以提供理想的解決方案,因此每種選擇均有優點和缺點。例如在CEVA-XM解決方案中,我們的通用可程式設計視覺DSP加上專用硬體加速器模組,以便處理卷積運算及圖像畸變校準等處理量較大的任務。”

Cadence亞太區IP業務銷售總監陳會馨也表示:“人工智慧相關的演算法一直都在更新,這對我們來說是一個不小的挑戰。同時,未來軟體將會驅動深度學習處理器的發展,人工智慧晶片上運行的軟體也是全新的,這對沒有很多積累的純IC設計公司來說是巨大的挑戰。所以IP授權廠商將來很大一部分工作需要與新興的人工智慧軟體公司去對接,使得DSP的硬體資源、指令集、庫函數更好的適應軟體層面的要求。發揮橋樑作用,讓IC設計公司和軟體公司進行無縫合作,設計出符合人工智慧市場需求的產品。當然,為適應這一的變化,Cadence將會更加重視在軟體方面的投入,以滿足不斷更新的人工智慧演算法和全新的應用。“

Arm戰略聯盟業務發展總監金勇斌認為,人工智慧的爆發帶來了諸多挑戰與機遇,唯有變化是永恆的。目前,人工智慧 IP的多樣性增加了IC設計廠商的可選性,也對應用二次開發生態構成了障礙,應用需要使用IP進行二次開發,IP多樣化會給應用開發者的選擇和維護產生困擾,影響IP的實際使用,對生態發展構成障礙。因為軟體生態強大和持久的粘連性,人工智慧加速器的創新還是會圍繞CPU佈局,並且多樣化會存在一段時間。Arm DynamIQ架構為支撐多樣性而設計,提供CPU與人工智慧加速器之間的通用介面,可以保證人工智慧加速器和CPU之間的有效協同。

多方協作必不可少 人工智慧將在語音和視覺應用先落地
“我們仍然僅在向消費者提供實際人工智慧產品的起點上,需要整個行業的大量投資和協作,以期實現這項技術和進步。授權許可IP是多家企業進行間接的協作,並且分擔技術開發成本的一種方法。用於人工智慧計算的專用處理器具有更大的計算能力,是人工智慧取得進步和獲得消費產品採用的一個重要推動力,而授權許可IP是更快地推動專用處理器向前發展的很好方法。” Yair Siegel強調行業合作對推動人工智慧發展的重要性。金勇斌也表示:“人工智慧將會在網路邊緣與終端普及,將來數以萬億計的智慧設備,需要開放的通用高效能計算IP增加計算能力。同時,所有的應用在終端和雲端又需要實現智慧互通。這就要求整個產業在通用平臺之上構建一個較以往更開放、更靈活的協作模式和生態系統。”

因此我們可以看到,今年6月Arm與多家生態系統合作夥伴發起Arm人工智慧生態聯盟,旨在聯合產業鏈上下游合作夥伴,圍繞以具體應用場景部署為目標,建立以資料、演算法、晶片為支撐的互動創新生態體系,拉通雲端和終端,加速人工智慧產業的爆發。除了人工智慧產業鏈上下游的合作,美國、英國、中國等國家的政府也積極推出相關的政策,鼓勵和支持人工智慧的發展。

在各方的協作推動下,人工智慧也將逐步落地。陳會馨表示:“我看好深度學習在各個領域的應用,從目前的情況來看,語音和視覺應用將先落地。由於語音演算法處理的資料量並沒有視覺演算法那麼大,現有的Tensilica HiFi DSP加上庫函數或新指令的更新反覆運算就可以滿足大部分語音RNN的演算法。另外,選用比較成熟的工藝也可以降低深度學習晶片在語音領域的應用成本。機器視覺雖然有更廣泛的應用,但視覺應用對處理器的要求更高,並且處理器之外還有許多其他相關的技術需要突破,目前來看視覺應用在智慧監控中更容易落地。“金勇斌也表示,近年來深度學習演算法在語音和圖像實踐中取得了突破性的進展,但總體來說演算法還在相對初級階段,還需要相當一段時間的快速反覆運算和演變,提高感知和認知水準,同時降低對運算能力的需求。未來視頻安防、自動駕駛、智慧家居、服務類機器人,還有現有的互聯網服務業務智慧化都將是人工智慧優先發展的領域。

Yair Siegel表示:“我們今天看到的關於深度學習和AI技術的獨特之處,就是它並不像許多先前技術熱潮一樣針對特定應用或市場。這是一項可以用於幾乎任何市場和產品的基礎技術,這就是說語音辨識、文本識別、目標識別演算法,似乎是深度學習可以很好地應對的領域,我預期可以使用這些技術在現在的產品中進行增量改進,比如智慧手機和家用電子產品,或者引領整個產業的改頭換面,比如自動駕駛。”

正是由於各方對人工智慧前景的看好,最容易落地的語音應用產品智慧音箱在今年如雨後春筍般湧現,再加上資本的湧入,許多人開始擔心人工智慧熱潮已經產生了泡沫。對此,金勇斌表示:“人工智慧熱潮並不是泡沫, 它已經具備實實在在的產業應用基礎,人工智慧正在對世界科技格局產生重要影響。根據Arm資助的一項對全球近4000名消費者進行的獨立調查顯示,這個世界與市場都已準備好迎接人工智慧的到來。全球有三分之二的人認為至2023年AI將會顯著影響日常生活。該調查中的受訪者對未來前景保持樂觀,有61%的受訪者相信增強的自動化技術和人工智慧會’讓社會變得更好‘。他們尤其支持健康醫療和科學方面的應用,並已準備好信任機器進行疾病診斷、汽車駕駛等服務。”

陳會馨也認為,業界對於人工智慧的討論確實非常多,各方對人工智慧的期望也非常大。隨著處理器運算能力的提高,通過軟體與硬體的結合,可以看到在三到五年內人工智慧將會對許多產業的格局產生很大的影響。弱人工智慧和中度人工智慧可以替代一些人類靠經驗做的事情,大家所期待的強人工智慧並非一蹴而就。Yair Siegel最後表示:“AI技術剛剛開始,可以應用于許多具有超越現有技術潛力,或輔助人類活動的產品和市場中。不過,我們建議每個人定期分析技術創新,看看是否有新技術利於其所在領域,縱使它還未出現,相信它即將出現。”(責編:振鵬)
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