ARM:平台化赋能 AI生态创新_手机报_手机报在线

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,