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AI芯片应用在5G时代有了怎样的新机遇

2019年09月18日 09:09 次阅读

目前,AI芯片的大规模应用场景主要还是在云端。在云端,互联网巨头已经成为了事实上的生态主导者,因为云计算本来就是巨头的战场,现在所有开源AI框架也都是这些巨头发布的。工业主板

AI芯片应用在5G时代有了怎样的新机遇

从应用场景看,AI芯片主要有两类,一是部署在以数据中心为代表的云端,其特点是高性能,功耗随之也偏高;另一个是部署在消费级和物联网的终端,其最大特点就是低功耗。

云端AI芯片已经被各大巨头把控,但是在终端上,由于还没有一统天下的事实标准,芯片厂商可以八仙过海各显神通。目前,AI芯片在终端的应用场景主要还是手机,各大手机处理器厂商都在打AI牌,生怕错过了热点。

产学研各界的众多企业和科研机构在最近两年纷纷投入人力和财力,进行低功耗AI芯片的研发,以期在竞争中占得先机。一些传统AI服务厂商将自己的服务进行垂直拓展,比如的自然语音处理厂商云知声从自己的传统语音业务出发,开发了UniOne语音AI芯片,用于物联网IoT设备。相对于语音市场,安防更是一个AI芯片扎堆的大产业,如果可以将自己的芯片置入摄像头,是一个不错的场景,也是很好的生意。

计算机体系结构顶级会议ISSCC 2018,“Digital Systems: Digital Architectures and Systems”分论坛主席Byeong-GyuNam对AI芯片,特别是深度学习芯片的发展趋势做了概括,去年,大多数论文都在讨论卷积神经网络的实现问题,今年则更加关注两个问题:一,如果更高效地实现卷积神经网络,特别是针对手持终端等设备;二,关于全连接的非卷积神经网络,如RNN和LSTM。

为了获得更高的能效比,越来越多的研究者把精力放在了低精度神经网络的设计和实现上,如1bit的神经网络。这些新技术使深度学习加速器的能效比从去年的几十TOPS/W提升到了今年的上百TOPS/W。有些研究者也对数字+模拟的混合信号处理实现方案进行了研究。对数据存取具有较高要求的全连接网络,有些研究者则借助3D封装技术来获得更好的性能。相信随着5G和物联网的大面积铺开,低功耗AI芯片将是未来的主要发展方向,只要相关标准能够确定,则商机无限。

总之,AI芯片在终端侧的发展潜力巨大,且应用场景众多,品类也多,这就更适合众多初创的、中小规模AI芯片企业的胃口。

来源:朗锐智科

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