2018年,AI芯片也许会出现在每一款旗舰智能手机上

作者:华体会官网发布时间:2021-05-13 00:11

本文摘要:Tensorflow/TensorflowLite和Caffe/Caffer2两个比较主流的神经网络编程框架,便于开发者更好地应用于中调NPU。目前,华为已经在移动AI芯片领域提前一步借出了寒武纪的外力,但华为自己在AI面前的投入也不可或缺。但是,潜在的问题是,寒武纪1A、某种程度上属于华为,将来也有可能发生在其他公司的移动AI芯片上。 苹果:移动AI芯片领域的领导人在(公共编号:)以前的文章中,我们已经得出了苹果A11Bionic的结论。

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Tensorflow/TensorflowLite和Caffe/Caffer2两个比较主流的神经网络编程框架,便于开发者更好地应用于中调NPU。目前,华为已经在移动AI芯片领域提前一步借出了寒武纪的外力,但华为自己在AI面前的投入也不可或缺。但是,潜在的问题是,寒武纪1A、某种程度上属于华为,将来也有可能发生在其他公司的移动AI芯片上。

苹果:移动AI芯片领域的领导人在(公共编号:)以前的文章中,我们已经得出了苹果A11Bionic的结论。但是,实质上,A11、Bionic确实是眼前明亮的地方,结果是神经网络处理引擎。实质上,A11Bionic的神经网络处理引擎每秒处理适当的神经网络,计算市场需求的次数约为6000亿次,可以接受面部特征的识别和性能。iPhonex利用脸部特征识别技术,在人物模型中构筑生动变化的光效(Portraitorlighting),Face通过脸部特征可以进入水平,Animoji通过追踪人的脸部表情进行动态创作此外,A11Bionic还设置了苹果自主设计的第一个GPU。

其重点是,该GPU专门设计为3D手机游戏和Metal2(苹果今年在WWDC上发售的下一代图像图形技术框架),需要与机器学技术和苹果手机11发售的CoreML(核机器学)框架合作。总的来说,苹果A11Bionic的吻更执着于人工智能的实用性,在技术上的自主性更强的基于苹果自身的硬件和软件融合的巨大优势,这些基于人工智能的特性已经应用于实际产品。由此可见,苹果、A11、Bionic是整个移动AI芯片领域的确是意义上的领导者。

高吞吐量:硬件多,算法、软件辅助作为Android的夏令营,除了华为以外,很多手机制造商的芯片提供者,高吞吐量自然不能冷漠华为和苹果现在的动向。但是,现在高吞吐量旗下的旗舰产品小龙835处理器除了性能强外,确实没有减少面向人工智能技术的内部部件。但是,这并不意味着高吞吐量没有动作。早在2016年,高吞吐量就宣布开发神经处理引擎。

SDK(软件开发工具,与Google和Facbook合作,反对TensorFlow和Caffe2的开发者可以利用它来优化应用程序。2017年7月,高吞吐量已经对外开放,命名为小龙神经处理引擎。在硬件层面,高吞吐量也计划在小龙835。

其中,内置的Hexagon690,是第一个对抗美国TensorFlow和SP。2017年8月,高吞吐量宣布并购专注于尖端机器学习技术的阿姆斯特丹大学附属公司Scyfer,目的是扩大人才,将后者的技术应用于高吞吐量的产品和领域。

高吞吐量工程技术副社长JeffGehlhaar回答说,移动终端成为世界上最广泛的人工智能平台,高吞吐量处理器成为无处不在的终端外侧人工智能平台。但是,对于高吞吐量来说,确实有点引人注目的是未来小龙处理器在硬件方面的动向。高吞吐量副社长JeffGehlhaar回应高吞吐量,在硬件、算法和软件三个层面构筑终端外侧(包括智能手机)的人工智能战略的硬件方面,将来高吞吐量小龙处理器肯定不会减少与人工智能相关的硬件模块。

从产品周期的角度来看,现在高通小龙835已经发售了9个月,已经发售了9个月,从去年小龙820到小龙821的升级周期。由此可见,高吞吐量有可能在小龙处理器上抑制与人工智能相关的大讨论,预计明年不会出现新产品。联发科:明年Helio的P70闻作为智能手机芯片制造商最重要的一员,联发科在高端芯片上无法与高吞吐量对抗,但在人工智能的大潮下也不会落后。

联发科会长蔡明郎多次回应,人工智能是未来发展的重点,公司内部已经正式成立团队,投入AI运算的研究开发,现在已经有明确的成果。现在的最新消息是,联发科已经完成了神经网络和视觉运算机组的处理器核心设计,在2018年发售的HelioP70手机处理器上建设。这不是联发科第一个内开神经网络和视觉运算机组,而是联发科第一个内开神经网络和视觉运算机组(NeuralandVisualProcesingUnit、NVPU)的手机处理器,2018年上半年不会在台积电生产12纳米工艺,以前不会发售多个内开完全相同核心的Heliox和PS系列手机处理器。

三星:虽然迟到了,但与其他制造商相比,三星在AI方面的动向可能会稍晚。今年年的GalaxyS8上,三星的语音助理Bixby登场了,但是不够。在硬件方面,作为世界上少数有自己生产芯片能力的手机制造商,三星旁边使用高吞吐量小龙835,旁边之后进入自己Exynos的研究开发和使用,令人失望的是,两种芯片离人工智能还很远。但是,反应慢,资金充足,自然会坐下来死去。

几天前,据韩国媒体报道,三星也开发了基于人工智能技术的移动终端芯片。三星的合作伙伴回答说,三星的这个AI芯片的目的使当地设备具有很大的数据处理能力,可以大幅度提高云服务器的通信依赖度。迄今为止,三星电子设备解决方案部门的半导体业务总裁KimKi-nam多次在韩国釜山举办的科技论坛上回答说,现有的CPU和GPU不符合AI计算的拒绝,NPU(NeuralProcessingUnit)可以应对这个挑战,但NPU的问题是存储能力只等于人脑的千分之一。

KimKi-nam的这个故事也指出,三星在移动,AI芯片领域在移动。此外,三星也投资了位于英国的AI小费创业公司Graphcore去年,三星投资了该公司3亿美元的战略投资。来自韩国科技院的教授,Yoo,Hoi-jun也回答说,三星除了在内部开发NPU外,还考虑收购AI。Intel:剑偏锋,机会失望错过了移动互联网的大潮,但Intel没有退出,寻找机会,想赶上人工智能的大潮,在移动设备上找到自己的地方。

2016年9月,Intel宣布收购计算机视觉创业公司Movidius,后者多次为Google提供的专业版本3D传感器获得了重要的硬件处理技术。本质上,谷歌使用的3D传感器是Movidius的Myriad-1型视觉处理器。

由于Movidius非常重视功能和耐久性,它非常局限于移动平台。到了今年8月,Movidius在Intel的面下发售了下一代Myriad的x视觉处理单元(VPU),是低功耗电影上的系统(SoC),可以作为各种移动设备的深度自学和其他人工智能视觉应用。

Movidius回答说,Myriad,X可以在一定程度的功耗条件下获得Myriad2的深度神经网络(DNN)性能。另外,Intel最近也发售了以Loihi为代码的新的自律自学神经模拟芯片,模仿大脑根据环境的各种对系统来自学习如何操作者的运营方式,自动化机械的构筑,动态调整,需要等待云的下一次改版。Loihi在产品特性上非常节能,与训练人工智能系统的标准化计算芯片相比,其能效提高了1000倍。这些特征都为Intel在移动的AI芯片领域的发展带来了机会。

总结:除了上述几家主要手机芯片企业之外,小米还有自己的松果S1,但离人工智能还很远。谷歌已经挖掘出苹果的高级芯片建筑师ManuGulati兼任首席SoC级建筑师,并购买了HTC的硬件团队。

自我研究芯片基本上是定论。关键是什么时候需要融合谷歌自己在AI上的技术积累。总的来说,智能手机芯片已经是月人工智能时代,在这个时代,所有的玩家都在慢慢进行,这时技术的积累变得越来越重要。

这样,人工智能也可能通过智能手机进入普及的热潮。正如Thenext读者网络所说,旗舰手机可能在2018年下半年配备AI芯片。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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