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AI的“馬斯洛”需求層次,Arm如何滿足?

章鷹觀察 ? 來(lái)源:ARM ? 作者:ARM ? 2018-08-02 11:02 ? 次閱讀
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近年來(lái),隨著越來(lái)越多的人工智能AI)與機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)成功案例出現(xiàn),它們已經(jīng)從一個(gè)相對(duì)模糊的計(jì)算機(jī)科學(xué)概念迅速發(fā)展成為實(shí)現(xiàn)智能化的必備技術(shù)。國(guó)際權(quán)威基金評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)Morningstar預(yù)測(cè),2021年全球AI芯片市場(chǎng)規(guī)模有可能超過(guò)200億美元。2017年5月Grand View Research 的最新報(bào)告稱,全球深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2025年達(dá)到102億美元。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)芯片組在取得不斷突破的同時(shí),AI也持續(xù)向不同垂直行業(yè)領(lǐng)域、邊緣終端縱橫滲透,從軟/硬兩方面實(shí)現(xiàn)降本增效及體驗(yàn)升級(jí),而整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在構(gòu)建,新的秩序正在形成,市場(chǎng)玩家已遠(yuǎn)不止IT巨頭與“獨(dú)角獸們”,包括Arm在內(nèi)的IP設(shè)計(jì)公司、通用或?qū)S眯酒尽鹘y(tǒng)電子、通信巨頭也紛紛開展自己的AI生態(tài)布局。

近日在Arm Tech Day上,Arm多部門的技術(shù)專家首次聯(lián)手為業(yè)界闡述了Arm AI/ML發(fā)展觀和最新戰(zhàn)略布局。針對(duì)不同AI需求層次、發(fā)展路徑、市場(chǎng)空白,Arm又會(huì)如何應(yīng)對(duì)呢?

Arm機(jī)器學(xué)習(xí)事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)Ian Bratt在Arm Tech Day上發(fā)表演講

“慢工出細(xì)活”,Arm穩(wěn)步推進(jìn)AI平臺(tái)搭建

在智能化的行業(yè)大背景下,機(jī)器學(xué)習(xí)可以被應(yīng)用于公司中每個(gè)崗位,并可能影響到各行各業(yè)各家公司,眾多玩家紛紛涌入該領(lǐng)域。不過(guò)隨著高速5G網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來(lái),Arm機(jī)器學(xué)習(xí)事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)Ian Bratt認(rèn)為, AI應(yīng)用場(chǎng)景所要求的低時(shí)延與快速響應(yīng)、將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸至云端的成本與出于對(duì)數(shù)據(jù)安全性的保護(hù),機(jī)器學(xué)習(xí)正在由數(shù)據(jù)中心走向邊緣設(shè)備,而在邊緣端部署機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵并不在于某一款處理器,圍繞的其實(shí)是更為宏觀的生態(tài)系統(tǒng)。

Arm一直在扎實(shí)而積極地布局AI/ML領(lǐng)域,通過(guò)不斷推出創(chuàng)新架構(gòu)與高性能IP加強(qiáng)AI/ML的計(jì)算力?!?017年3月,Arm推出全新DynamIQ技術(shù),代表了多核處理設(shè)計(jì)行業(yè)的轉(zhuǎn)折點(diǎn),其靈活多樣性將重新定義更多類別設(shè)備的多核體驗(yàn),覆蓋從端到云的安全、通用平臺(tái),利用針對(duì)AI/ML的全新處理器指令集以實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)的人工智能;

2018年2月, Arm為了實(shí)現(xiàn)在邊緣的AI/ML工作負(fù)載推出了Project Trillium項(xiàng)目,這是一套包括Arm ML處理器與OD(Object Detection)處理器在內(nèi)的高度可擴(kuò)展處理器的IP組合,能夠在大量提升計(jì)算需求的同時(shí),也保持出色的能效表現(xiàn)。后文要提到的ML處理器則是專門針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)而重新設(shè)計(jì)的,它基于高度可擴(kuò)展的Arm機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu),并達(dá)到了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景要求的最高性能和效率;

2018年6月,Arm發(fā)布全新計(jì)算和多媒體IP套件,包括基于DynamIQ技術(shù)的Cortex-A76 CPU,Mali-G76 GPU與Mali-V76 VPU,對(duì)Arm Project Trillium項(xiàng)目完美補(bǔ)充,也將高性能計(jì)算力由移動(dòng)端覆蓋到筆記本端?!盇rm市場(chǎng)營(yíng)銷資深總監(jiān)Ian Smythe介紹了Arm針對(duì)不用層次、環(huán)節(jié)AI/ML需求的扎實(shí)創(chuàng)新節(jié)奏。

Arm全新計(jì)算和多媒體IP套件優(yōu)化了AI/ML在設(shè)備端的使用

此外,有研究分析顯示:目前中國(guó)AI開發(fā)者正在接受從封閉的單機(jī)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向快捷靈活的開源框架的新一代AI技術(shù)演進(jìn)。而據(jù)悉,Arm Project Trillium絕不是要與現(xiàn)有的成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開源框架(如Caffe、TensorFlow等)競(jìng)爭(zhēng)。實(shí)質(zhì)上,它依靠類似于Arm NN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件橋接了現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架與在嵌入式 Linux 平臺(tái)上運(yùn)行的底層處理硬件(例如 CPU、GPU 、Arm 機(jī)器學(xué)習(xí)處理器或合作伙伴IP),讓開發(fā)人員繼續(xù)使用他們首選的框架和工具,無(wú)縫轉(zhuǎn)換結(jié)果后可在底層平臺(tái)上運(yùn)行,真正達(dá)到無(wú)處不在的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

“從0開始”設(shè)計(jì)ML處理器架構(gòu),Arm補(bǔ)全AI市場(chǎng)空白

雖然目前市場(chǎng)上幾乎所有機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載,利用針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用優(yōu)化的最新Cortex-A76處理器應(yīng)對(duì)已完全沒有問(wèn)題,但Arm機(jī)器學(xué)習(xí)事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)Ian Bratt始終認(rèn)為,機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種全新的技術(shù),如果想在該領(lǐng)域更進(jìn)一步,比如獲得更高的計(jì)算密度,Arm也必須要“從0開始”設(shè)計(jì)一個(gè)全新的處理器架構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)未來(lái)最高效率、最高吞吐量且靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)載處理。

由于Arm在CPU和GPU處理器領(lǐng)域擁有世界領(lǐng)先的技術(shù),因此Arm專用機(jī)器學(xué)習(xí)處理器在設(shè)計(jì)時(shí)很好結(jié)合了在CPU與GPU方面的領(lǐng)先技術(shù),實(shí)現(xiàn)了高效的卷積、高效的數(shù)據(jù)移動(dòng)與可編程性和靈活性,目標(biāo)是能夠在7nm制程工藝之下,實(shí)現(xiàn)3 TOPs/W的性能。據(jù)Ian Bratt介紹,Arm 第一代ML處理器設(shè)計(jì)的高峰吞吐量是每秒4.6 TOPs,同時(shí)有針對(duì)激活和權(quán)重專門的硬件壓縮,利用了Cortex-M的技術(shù)來(lái)支持Android NNAPI和Arm NN計(jì)算節(jié)點(diǎn)。同時(shí)Arm也專門配置了一套開源軟件堆棧實(shí)現(xiàn)在ML處理器上成功便捷的部署ML。

Arm ML專用處理器的幾大特征

除了開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)專用處理器外,Arm目標(biāo)檢測(cè)處理器目前也已經(jīng)發(fā)展到了第二代,支持全高清、每秒60幀的實(shí)時(shí)處理。在與Arm其他處理器進(jìn)行協(xié)同工作時(shí),OD處理器能進(jìn)行預(yù)處理,先甄別出來(lái)每幀畫面上的關(guān)鍵要素,再傳給其他的處理器去處理,大幅度降低其他處理器的工作量。目前第一代OD處理器已經(jīng)成功用于英國(guó)Hive,以及中國(guó)??低?/u>的監(jiān)控?cái)z像頭。

Arm NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SDK則鋪平了個(gè)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架在 Arm 架構(gòu)核心上執(zhí)行的道路,讓開發(fā)者可以無(wú)障礙在 Arm 平臺(tái)上執(zhí)行主流 AI 應(yīng)用。通過(guò)上述技術(shù)解決方案,Arm 補(bǔ)全了AI市場(chǎng)的空白,也足夠應(yīng)對(duì)幾乎所有應(yīng)用場(chǎng)景的AI/ML需求。

Arm NN SDK鋪平了個(gè)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架在Arm架構(gòu)核心上執(zhí)行的道路

不同的AI需求層次,Arm如何滿足?

但是,AI與ML畢竟不能“開箱即用”,需要打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)才能應(yīng)用。正如AI “馬斯洛”需求層次論認(rèn)為,如果把AI/ML看作是需求金字塔的頂端,自我實(shí)現(xiàn)(AI/ML)非常棒,但首先需要食物、水和庇護(hù)所(數(shù)據(jù)素養(yǎng)、數(shù)據(jù)采集和基礎(chǔ)設(shè)施)。

AI需求金字塔的底部基礎(chǔ)是利用傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,與未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代Arm所預(yù)測(cè)的2035年將會(huì)有1萬(wàn)億臺(tái)互聯(lián)設(shè)備一致,龐大的終端設(shè)備網(wǎng)將進(jìn)行一手的數(shù)據(jù)采集。而如果把終端設(shè)備市場(chǎng)比作一個(gè)舞臺(tái),那Arm毫無(wú)疑問(wèn)將是真正的幕后主導(dǎo)者,畢竟通過(guò)采用出售IP的經(jīng)營(yíng)模式,迄今為止Arm設(shè)計(jì)了全球95%的智能手機(jī)芯片架構(gòu)。

而后Arm傾力打造的AI/ML平臺(tái)(Project Trillium)則是高可擴(kuò)展的,從低至2~20 GOPs,到高至70 TOPs的場(chǎng)景應(yīng)用,都有相應(yīng)產(chǎn)品支持。正因如此,Arm提供的機(jī)器學(xué)習(xí)能力也并不僅限于旗艦產(chǎn)品,通過(guò)支持各種硬件類型和可擴(kuò)展性選項(xiàng),從低成本智能手機(jī)到昂貴的服務(wù)器,各種產(chǎn)品均可受益。Arm始終認(rèn)為,在做機(jī)器學(xué)習(xí)處理時(shí),除了需要有完整的生態(tài)平臺(tái)支持外,相較大數(shù)據(jù)廠商聚焦于云端AI,更要從小做起、聚焦邊緣端的計(jì)算力,滿足另一種AI/ML發(fā)展方向的需求。

坐享Arm頂級(jí)“朋友圈”,助推中國(guó)AI新勢(shì)力崛起

眾所周知,中國(guó)有著全球最多的數(shù)據(jù)量以及巨大的應(yīng)用市場(chǎng),在AI狂飆突進(jìn)了三、四年之久后開始面臨商業(yè)化落地的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,眾多公司也正圍繞AI構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域,AI結(jié)合醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音交互、通用或?qū)S眯酒瘸尸F(xiàn)出各種新業(yè)態(tài)。

雖然國(guó)外廠商在通用芯片領(lǐng)域占據(jù)了先發(fā)優(yōu)勢(shì),云端訓(xùn)練領(lǐng)先國(guó)內(nèi),但國(guó)產(chǎn)品牌也在積極尋求從AI專用芯片及嵌入式領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突圍的良機(jī),AI通用技術(shù)公司開始向產(chǎn)業(yè)鏈上下游延伸,用整套解決方案深耕垂直領(lǐng)域。截至2018年5月8日,全國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量達(dá)到4040家,其中獲得過(guò)風(fēng)險(xiǎn)投資的公司達(dá)1237家。

Arm正攜手國(guó)內(nèi)合作伙伴,精心耕耘中國(guó)市場(chǎng),積極推動(dòng)提升中國(guó)AI硬實(shí)力的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力,而Arm頂級(jí)“朋友圈”資源也將作為有力支撐。除了在技術(shù)創(chuàng)新方面專為AI設(shè)計(jì)的指令集擴(kuò)展、專用AI加速硬件IP和配套的軟件解決方案推出外,在生態(tài)創(chuàng)新方面,Arm積極與AI產(chǎn)業(yè)各個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合作,力圖打通從芯片、硬件方案、計(jì)算庫(kù)、深度學(xué)習(xí)框架到應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈;在平臺(tái)建設(shè)方面,Arm在國(guó)家政府和產(chǎn)業(yè)伙伴的支持下成立了Arm開放人工智能實(shí)驗(yàn)室(Open AI Lab)與Arm人工智能生態(tài)聯(lián)盟(AIEC),致力于嵌入式人工智能技術(shù)的普及。在今年3月發(fā)布的《2017中國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展報(bào)告》中,AIEC聯(lián)盟成員商湯科技、寒武紀(jì)科技、優(yōu)必選科技等多家人工智能企業(yè)榜上有名,圖像識(shí)別、智能語(yǔ)音、AI芯片成為主要?jiǎng)?chuàng)業(yè)方向。

“雙引擎”加速AI/ML多場(chǎng)景落地

放眼萬(wàn)物互聯(lián)邁向萬(wàn)物智能時(shí)代,智能終端不僅需要具備靈活性強(qiáng)、功耗低的特點(diǎn),同時(shí)還要擁有快速的AI/ML處理能力,這就需要高能耗比硬件芯片與高效算法的完美協(xié)作。在這一大趨勢(shì)下,Arm正扮演協(xié)跑者的角色,不斷推出突破性能極限的處理器芯片與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件,在通用平臺(tái)Project Trillium架構(gòu)的指導(dǎo)下,“雙引擎”加速AI/ML在多場(chǎng)景的落地,讓全球AI領(lǐng)先開發(fā)技術(shù)和資源惠及中國(guó),同時(shí)推動(dòng)中國(guó)AI技術(shù)輻射全球。

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    發(fā)燒友網(wǎng)策劃了《2025年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)展望》專題,收到數(shù)十位國(guó)內(nèi)外半導(dǎo)體創(chuàng)新領(lǐng)袖企業(yè)高管的前瞻觀點(diǎn)。其中,電子發(fā)燒友特別采訪了Arm中國(guó)區(qū)業(yè)務(wù)全球副總裁鄒挺,以下是他對(duì)2025年半導(dǎo)體市場(chǎng)的分析與展望。 Arm中國(guó)區(qū)業(yè)務(wù)全球副總裁鄒挺 A
    發(fā)表于 12-27 13:59 ?1232次閱讀
    <b class='flag-5'>Arm</b>:<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>需求</b>持續(xù)爆發(fā),平臺(tái)解決方案加速應(yīng)用落地

    AmpereOne如何滿足現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心需求

    在當(dāng)今要求苛刻的技術(shù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)中心和企業(yè)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。不斷上升的能源成本促使公司尋求更節(jié)能的解決方案,以滿足可持續(xù)性和成本目標(biāo)。對(duì)可擴(kuò)展計(jì)算密度的需求也在增長(zhǎng),以跟上日益復(fù)雜的應(yīng)用程序和云原生
    的頭像 發(fā)表于 12-09 17:33 ?913次閱讀

    Arm推出GitHub平臺(tái)AI工具,簡(jiǎn)化開發(fā)者AI應(yīng)用開發(fā)部署流程

    專為 GitHub Copilot 設(shè)計(jì)的 Arm 擴(kuò)展程序,可加速?gòu)脑频竭吘墏?cè)基于 Arm 平臺(tái)的開發(fā)。 Arm 原生運(yùn)行器為部署云原生、Windows on Arm 以及云到
    的頭像 發(fā)表于 10-31 18:51 ?3603次閱讀