AI手機(jī)離我們?cè)絹碓浇? 芯片功耗成難題

• 2017年10月25日 ZhouXun來源：中國(guó)智能制造網(wǎng) 1408 93
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業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，AI對(duì)終端影響依然比較弱，主要是計(jì)算力不足的原因。要解決AI的處理，需要超高頻的計(jì)算，否則延時(shí)性很嚴(yán)重;反過來計(jì)算量太大又面臨功耗問題，也就是手機(jī)發(fā)熱跟續(xù)航等問題。

這一邊，華為剛推出全球首款搭載AI芯片麒麟970、能夠“深度學(xué)習(xí)”的手機(jī)mate10;那一邊，結(jié)束4G/5G峰會(huì)的高通則馬不停蹄與AI廠商商談合作，從芯片層優(yōu)化AI算法。

如果說最近刷爆朋友圈的三代AlphaGo Zero只是讓群眾“不明覺厲”，那么AI手機(jī)似乎離我們?cè)絹碓浇?。?shí)際上，使用AI的手機(jī)已經(jīng)屢見不鮮，比如直播軟件的濾鏡、支付軟件的人臉識(shí)別，或者是siri、小冰之類的語音助手。

近日，Google發(fā)布了其下一代Pixel2手機(jī)，該手機(jī)的賣點(diǎn)是強(qiáng)大的Google Assistant人工智能助手，以及驚艷的拍照能力。

隨后在Googl博客上，又公開了Pixel2中使用的一顆專用圖像處理協(xié)處理器，即ImageProcessing Unit (IPU)。這是Google在用于服務(wù)器的TPU之后，推出的第二顆芯片，只是這次針對(duì)的是移動(dòng)端。

根據(jù)Google博客爆料，這塊IPU擁有八塊定制的專用IPU核心，最高運(yùn)算速度可達(dá)3TOPS。除此之外，IPU還可以使用LPDDR4接口以及PCIe接口與主處理器或內(nèi)存交換數(shù)據(jù)。另外，它還搭配了一塊ARM A53核作為控制單元。

谷歌之前稱，這一芯片能夠在手機(jī)使用谷歌HDR+技術(shù)拍照時(shí)提高速度和電池續(xù)航時(shí)間，并且可以更好地處理應(yīng)用中的AI工作量。不過，谷歌并未披露這一芯片的合作伙伴。如今谷歌發(fā)言人在一封郵件中證實(shí)，公司與英特爾合作開發(fā)了Pixel Visual Core，并指出無法找到一款現(xiàn)有芯片來滿足新款Pixel手機(jī)的需求。

當(dāng)前市場(chǎng)上，除了谷歌之外，有更多企業(yè)正在大力布局芯片領(lǐng)域，在這里就不一一列舉了。那么為何AI芯片逐漸成為智能手機(jī)廠商，以及芯片廠商共同競(jìng)逐的高地呢?

要知道，利潤(rùn)是企業(yè)發(fā)展的最終目標(biāo)。從英偉達(dá)近期動(dòng)態(tài)來看，在今年5月10日推出了Volta系列人工智能處理器后，英偉達(dá)股價(jià)整體呈上升趨勢(shì)。華爾街投行杰富瑞預(yù)計(jì)，英偉達(dá)最終將拿下人工智能芯片市場(chǎng)80%的利潤(rùn)。他稱，英偉達(dá)將復(fù)制蘋果和微軟的商業(yè)歷史。在智能手機(jī)和PC崛起期間，這兩家公司分別獲得了行業(yè)絕大多數(shù)的利潤(rùn)。

但是AI芯片如今卻面臨著一個(gè)致命問題——功耗。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，AI對(duì)終端影響依然比較弱，主要是計(jì)算力不足的原因。要解決AI的處理，需要超高頻的計(jì)算，否則延時(shí)性很嚴(yán)重;反過來計(jì)算量太大又面臨功耗問題，也就是手機(jī)發(fā)熱跟續(xù)航等問題。從高通4G/5G峰會(huì)上的數(shù)據(jù)不難看出，89%的用戶現(xiàn)在最大的痛點(diǎn)就是續(xù)航問題。

“與定制硬件相比，靈活的人工智能硬件在目前是更優(yōu)選擇，結(jié)合DSP與GPU的效果更好，我們主要花時(shí)間在SDK及框架上。”在被問及被華為搶先發(fā)布AI芯片的看法時(shí)，Keith kressin稱，把AI的單元模塊內(nèi)置到芯片上并不是難事，高通之前就可以做。“關(guān)鍵還是在軟件開發(fā)、編程模塊的優(yōu)化?！?/p>

對(duì)此商湯科技CEO徐立有類似的看法，獨(dú)立的A芯片需要更長(zhǎng)的發(fā)展時(shí)間?！安⒉皇切枰獙ｉT一塊AI芯片，關(guān)鍵是釋放更多計(jì)算資源跟其他模塊去處理復(fù)雜場(chǎng)景。軟硬一體化開發(fā)是AI手機(jī)的趨勢(shì)，關(guān)鍵是打破從芯片低端到終端應(yīng)用之間的中間開發(fā)層(SDK)隔閡”。

由此來看，AI芯片的功耗問題將成為未來一段時(shí)間內(nèi)，相關(guān)行業(yè)企業(yè)所不得不面對(duì)以及著手解決的問題。不過可以肯定的是，芯片AI化趨勢(shì)已經(jīng)成型，只有跟上時(shí)代發(fā)展的步伐，突破技術(shù)掣肘，才能率先搶占產(chǎn)業(yè)高地。

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