ARM:平台化赋能 AI生态创新

AI不仅仅是加速器,而且是一个异构的架构系统。神经网络的算法计算很复杂,它究竟运行在哪个硬件单元上,产生最高的效率,这实际上是非常值得研究和平衡的问题。商德明认为,这需要非常有效的硬件平台,异构系统、CPU、GPU加速,硬件加速来完成最终的使命。
   据报道,ARM中国合资公司已于4月底投入运营,中方投资者拥有51%股权。该公司将接管ARM在中国市场所有业务,未来还计划登陆A股市场,最快在年内IPO。
  
  ARM作为是全球最具影响力的芯片技术供应商之一,当前全球约90%的移动设备都在使用其芯片技术。该合资公司的成立或是中国在芯片领域所取得的一个突破,若能获得ARM技术支持,将有助中国芯片产业发展。
  
  与此同时,ARM在人工智能方面的布局也得天独厚。众所周知,人工智能的大潮已经无处不在,无论是在语音识别、脸部追踪、还是语言处理等方面的应用均已经普遍。很多人把人工智能的出现当做是一种在应用层面更高级的创新。
  
  也有不少人认为,人工智能不是推出崭新的应用,而是对现有的应用、软件、算法以及解决问题的方案等,用神经网络的方式进行革新或者革命。
  
  ARM中国高级市场总监商德明就是典型持有这一观点的业界代表。其在4月26日手机报在线(http://www.shoujibao.cn/)举办的“AI手机产业峰会”做的关于“平台化赋能,AI生态创新”演讲内容就透露出了不少他对于AI的思考。
  
  尚德明表示,以前传统的软件是通过编很复杂的程序来完成最终的目标,从输入到输出,而现在的方式是用神经网络智能化的训练产生智能的网络结构,使得输入和输出有非常智能的观点,如此便可以产生识别和智能的判断。
 
ARM:平台化赋能 AI生态创新
  ARM高级市场总监商德明
  
  在具体的应用场景方面,“世界更新很快,以前用人看,现在有机器看,包括智能摄像头,以及越来越普及的无人机等,不管是军事行动还是别的应用,AI都已经无所不在”,商德明说。他还表示,智能家居、智能机器人等都是AI典型的未来应用场景。与此同时,商德明强调,这样的场景带来的挑战也需要产业联合来解决。
  
  说到挑战,商德明认为,要解决更多AI应用场景的问题,主要有四个问题需要克服。人工智能之所以在一九五几年就提出,但也多次进入寒冬,其中的主要原因就是算力不够,成本较高、功耗以及安全等问题。
  
  其中,算力保证是非常重要的因素。功耗方面,手持终端,如物联网对功耗很敏感,对于能量的存储、释放、大小等都有很高的要求,因此,AI对于功耗也是不可避开的话题。再就是成本,只有实验室存在的成本架构,是很难应用到民用生活各个领域的,成本也是AI普及必须考虑的。
  
  还有很重要的一点就是安全,随着人们对私密性、安全性的要求不断提高,安全的架构变得至关重要。除此之外,AI还需要非常全面、健康,能够构建起全社会、全世界联动的生态环境。
  
  基于以上这些对AI的发展至关重要的几个要素,商德明重点介绍了ARM公司做出的准备和投入研发。
  
  例如,在算力方面,既有算力如Cortex-A,能有效支持人工智能,即神经网络的算法提升和加强,包括向量点击的计算方式,这也是应人工智能、神经网络计算大背景、大需求下产生的计算提升。
  
  此外,Cortex-M针对边缘设备有优化的计算库和软件架构来支持更高效率地完成人工神经网络计算的需求。另外如Mali GPU则对于加成的计算非常有效率,在GPU上进行神经网络解析和计算,这也是非常重要的计算环节或单元。
  
  商德明还非常自信地介绍到:通过现有硬件的支持,目前全球支持人工智能、具有人工智能的设备当中,90%是基于ARM的架构,也就是基于现有经过不断迭代提升的硬件平台,能够支持现有人工智能带来的神经网络算法的功能。
  
  此外,商德明还透露,随着新架构的出现和延伸,ARM不断提升CPU和GPU的能力以外,其在深度学习的处理器,包括目标检测的处理器上也进行了研发和推出,这个产品已经发布,且该架构也是开放式的。
  
  其中,AI不仅仅是加速器,而且是一个异构的架构系统。神经网络的算法计算很复杂,它究竟运行在哪个硬件单元上,产生最高的效率,这实际上是非常值得研究和平衡的问题。商德明认为,这需要非常有效的硬件平台,异构系统、CPU、GPU加速,硬件加速来完成最终的使命。
  
  例如,人脸识别如果完全用神经网络的算法算画面,有很多像素是浪费的,因为你只能关注人脸,但是通过一个硬件Object Detection的解决方案,把最关心的人脸先捕捉下来,用神经网络计算的能力去集中计算感兴趣的人脸,再经过有效的结合,就可以提高效率。
  
  商德明补充到:“在硬件平台搭建完备以后,通过软件方面的实施,比如说Compute Library的多样支持,如何和硬件高效驱动,软件如何优化,这也是非常大的话题。因此,我们很关注软件系统Compute Library的加强,这个产品也是向整个产业开放,各方的优化,先进的经验积累都会回归到计算库的发展过程中,为整个产业链带来很大的价值。”
  
  很多人都知道,随着神经网络的出现,用神经网络开展各种各样的应用已经成为一种趋势,在此背景之下,广大软件开发者和应用开发者对于硬件不再很关注,他们希望有统一的平台,给他们的软件生态开发带来巨大好处。
  
  与此同时,该平台的安全性也至关重要,由此,ARM提出智能的Project训练平台方案的同时,也考虑到安全因素,如PNC安全的架构,通过分析各种各样攻击的模式,产生一系列安全的方式,使得物联网及网络架构的安全性得到保障,PNC和智能平台的联动也是实现人工智能不可或缺的考虑。
  
  此外,商德明还介绍了ARM的人工智能生态联盟。去年成立以来,已经有120家会员单位,它有助于人工智能渗透到各个行业,因为每个行业有特殊场景,应用场景加上算法、算力,才能组织非常有效的解决方案,这个解决方案又能把产业链的各个环节带动起来。
  
  ARM也有大学计划,其通过提出各种各样的课程来驱动信息化,包括和大学的合作,这样能够不断吸取新的创新思想,同时也把现有的解决方案不断推向未来人才的群体,形成更有效的机制。
  
  总的来说,ARM希望通过现有人工智能的硬件,同时通过平台不断延伸,增强算力。同时,因为人工智能带来很多新的思考和想法,ARM也希望用更开放的想法和态度与合作伙伴、产业链不断合作,一起拥抱人工智能。
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