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新物联网

边缘运算兴起 IC业者方案出笼 分散式训练架构为深度学习新契机

  • 胡明杰
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DIGITIMES Research观察2017年深度学习(Deep learning)用途处理器(Processor)、加速器(Accelerator)于终端装置发展,为解决深度学习于云端应用的隐私与机敏资料疑虑、降低企业为配合云端调整内部IT架构所付出的成本,以及面临国家及地方网络基础建设不足或不均衡、带宽限制与网络延迟等挑战,相关业者寻求在终端装置上突破限制,以发展如计算机视觉(Computer Vision;CV)、自驾车等智能应用,使终端装置边缘运算(On-device edge computing)热潮兴起。

因功耗与效能考量,终端装置上的深度学习应用以推论为主,亦即将训练后的模型以芯片方式嵌入终端装置,然Google提出联合学习(Federated learning)的分散式资料训练架构,使终端设备可望摆脱纯执行深度学习推论任务的角色,在终端设备上进行小规模资料训练,降低带宽与云端服务器负担,并保障使用者隐私与机敏资料,亦提升从训练到推论循环改善的效率与速度,成边缘运算推广的一大助力。

在智能型手机市场,人工智能(AI)芯片集成进系统单芯片(System on Chip;SoC)成趋势,尽管高通(Qualcomm)先推出神经网络处理引擎(Neural Process Engine;NPE),以异构运算(Heterogeneous computing)方式达成智能型手机上的AI任务,然继华为(Huawei)、苹果(Apple)推出集成AI芯片于应用处理器(Application Processor;AP)后,预估高通、联发科(Mediatek)将快速跟进,推出集成AI芯片的AP。

新思科技(Synopsys)、CEVA、益华(Cadence)、芯原(Verisilicon)等IP业者皆推出基于数码讯号处理器(Digital Signal Processor;DSP)的嵌入式处理器方案,且已达16纳米(Nanometer;nm)制程,朝计算机视觉市场前进,然此市场不但有英特尔(Intel)购并Mobileye与Movidius横跨车用与影像辨识,更有NVIDIA凭借其通用图形处理器(General-Purpose computing on Graphics Processing Units;GPGPU)已占据部分市场,边缘运算兴起所引起的AI芯片市场竞争白热化。

智能型手机AI任务独立运算成趋势 业者芯片方案各有千秋
资料来源:各业者,DIGITIMES Research整理,2017/10

内文目录

  • 网络延迟与资料隐私成边缘运算兴起主因
  • 嵌入式芯片遍地开花 深度学习推论任务向边缘推进
  • AI任务独立运算成手机AP趋势 计算机视觉为竞逐重点
  • IP业者不落人后 支持类神经网络运算16nm产品到齐
  • Google试推分散式训练 边缘运算贡献可望再提升
  • 结语

图表目录

  • 云端运算于部分应用场景遭遇五类限制
  • 嵌入式推论芯片商机蓬勃 吸引众多厂商投入
  • 智能型手机AI任务独立运算成趋势 业者芯片方案各有千秋
  • 英特尔∕Movidius与NVIDIA计算机视觉运算产品主要特色
  • 搭载Myriad 2 计算机视觉助Google Clips学习拍照最佳时机
  • 基于DSP 16nm智能边缘运算加速处理器 四大IP业者方案到齐
  • 7 个图表

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