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智能手机进化停滞 大厂AI芯片问世再添助力

台大资工系教授洪士灏指出,各大厂近年积极推出行动AI芯片,将有助于智能手机的再次进化。

云端架构逐渐普及,嵌入式系统的应用随之起飞,尤其是AI在近两年开始启动后,各类型嵌入式设备的功能越来越强大,然而向来与其它嵌入式设备同步发展的智能型手机,近年来出现停滞现象,大多应用程序都只在停留在酷炫有趣阶段,更智能的应用仍未到位,台大资工系教授洪士灏指出,原因出在目前软硬件效能仍不足,智能手机必须更智能,才能有进一步发展。

以全球最大的社群媒体脸书使用者为例,现在许多人上脸书所使用的手机都是2~3年前的产品,运行依然顺畅,再加上其它上网、相机等程序也不需要过于强大的效能,因此对硬件功能的需求并不高,这对AI的发展并非好事。未来如果AI要顺利启动,现在的手机效能显然不足,不过是硬件刺激需求成长,还是需求带动硬件规格的提升?洪士灏也认为这是鸡生蛋、蛋生鸡的问题,很难一刀切出责任归属所在,只是他也指出,现在的手机功能的确还需要再演化。

要因应AI趋势再演化,需要解决的问题相当多,下一代的手机不仅运算能力要足够,随之而来功耗问题也必须解决,而且这些问题不能用软件绕过,要以硬件真枪实弹的解决。目前各芯片厂商也意识到此问题,纷纷着手研发加速器,发展比GPU更适用的深度学习专用芯片。不过他也指出,此类型的产品仍有门槛高、开发复杂、函式库阳春,再加上供应商的开发工具支持不足等问题,这都降低了厂商的投入意愿,因此市场都将眼光放在Google、NVIDIA等大厂身上,希望推出高效能、易开发的AI产品。

为符合本身机房需求并降低耗电,而且不愿意投入巨额费用购置GPU,Google在2014就已设计出自用的TPU,2015年布署在自家的资料中心,不过一直到最近才开始将产品释出到市场。洪士灏指出,Google向来强调开放性特色,Google Cloud NEXT 2018推出的AI芯片Edge TPU诉求小体积、高处理能力、可运行轻量版的TensorFlow Lite,并且内建加速器,可将运算资源移转到大型计算机的类神经网络。Google希望藉此复制过去Android的做法,在AI领域再创另一个产业生态系,透过大量厂商的使用测试,将触角延伸到更多应用场域。

Google的频频动作也让GPU大厂NVIDIA转趋积极,其Tegra行动处理器本就以手机市场为目标,后因成效不佳退出。不过NVIDIA在GPU仍有优势,之后转战嵌入式应用推出Jetson系列产品,近期问世的Jetson AGX Xavier处理器,则再次强化规格,具有8个64bit Arm处理器核心与512个Volta架构的CUDA Tensor Core,尺寸只有10cm x 10cm。此外NVIDIA最近再推出Jetson Nano,不但效能更强、体积再一次缩小,而且价格比Google的高效能TPU低50美元,抢攻智能物联网市场的意味十足。

从过去没有芯片可用,到现在两大厂分别推出产品,手机效能的进化看似指日可待,但洪士灏认为升级并非无痛,仍需要相关技术基础才能发挥效益。他比较Google Edge TPU与NVIDIA Jetson AGX Xavier两款AI运算芯片,若以效能与功耗比,Edge TPU较适合手机。然而TPU虽有工具可将运算资源移转到其它平台,但过程中仍有许多细节需要微调,若对架构安排不熟盲目移转,将损失TPU的整体运算效能,而要解决此一问题,他建议可将资源分开,数量较大的数据就近传输到电信商机房运算,尤其是未来5G上线后,其高速、高带宽与低延迟特色,将进一步拓宽手机的AI应用。

AI被视为各类型智能化系统的必要技术,结合物联网而成的AIoT也成为政府与产业的重点发展架构,然而从这几年的发展来看,应用成效并不彰。洪士灏指出,芯片效能对系统功能与应用发想影响极大,而系统功能不佳,民众自然无感,这也是近年物联网雷声大雨点小的原因之一。

近期大型厂商纷纷推出高效能运算平台,嵌入式系统的选择大增,现在开始会有更多的尝试机会,从而开发出更多应用,因此他十分看好接下来的发展,智能手机与嵌入式设备也将开始迈入下一个智能世代。

2019嵌入式技术论坛即将于4/17(三)假台北万豪酒店盛大举办,台大资工系教授洪士灏于会中将深入剖析「AI嵌入式系统的软硬集成开发」,活动并邀集AMD、联发科、TI、研华、宜鼎、Vicor等大厂连袂发表最新技术趋势,内容包含AI云端边缘运算、AIoT、5G、48V电源等最新进展,欢迎即刻报名以保留入场席位:https://www.digitimes.com.tw/seminar/DForum_20190417/

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