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中国区董事长详述人工智能研发战略

2019-04-24 阅读888次

  继在4月9日美国旧金山主场发布之后,4月19日,高通在深圳举办人工智能AI开放日,发布四款重要产品,并进一步详细阐述了高通未来在人工智能研究及应用领域的战略及思路。

  划重点产品:云端AI推理处理器

  高通在本次发布会上发布了三款面向手机的中高端移动平台,分别是骁龙730、骁龙730G和骁龙665。搭载以上移动平台的商用终端预计将于2019年年中面市。

中国区董事长详述人工智能研发战略

  值得注意的是,高通此次发布了面向云端的人工智能推理处理的处理器Cloud AI 100。

  Cloud AI 100集成了各种开发人员工具,包括编译器、调试器、分析器、监视器,芯片调试器和量化器。可以每瓦特性能提升10倍,预计将于2019年下半年出样。

  高通预计,到2025年AI数据中心的市场规模将快速增长至170亿美元。在3G、4G时代,图像视频、语音、传感器的输入技术到信号处理技术,再到终端、云端。将会在5G时代,与更为强大的边缘云处理技术,改变用户体验。

  高通进军云端推理处理器,不乏竞争对手。据钛媒体梳理,外媒VB曾报道,谷歌在2018年曾推出Edge TPU,一款专门用于推理的ASIC;同年12月,阿里巴巴也宣布,计划于2019年下半年推出其首款自主研发的AI推理芯片。

  今年年初,华为推出了ARM-based的处理器鲲鹏920(Kunpeng 920),官方称,该芯片性能得分超过930,“比行业基准测试高出近25%”;英特尔也在今年度的CES上介绍了其即将推出的 Nervana 神经网络处理器(NNP-I),并称该显卡的AI培训性能“将比竞对高出10倍”。

  而FPGA方面,亚马逊近期采用了自己的AI云加速器芯片AWS Inferentia,微软在 Project Brainwave 中有一个类似的平台;Facebook发布了用于人工智能推理的服务器芯片Kings Canyon,英特尔发布了基于人工智能和大数据优化工作负载的一系列芯片组Agilex。

  AI芯片领域的技术角逐正在展开,高通在这一领域竞争对手环伺。

  一直以来,高通、英特尔相互觊觎对方的核心业务领域。2017年高通曾经短暂地进入过服务器市场,即基于ARM的Centriq 2400,遗憾的是,Centriq 2400最终被高通战略性放弃。如果说在调制解调器领域,高通是名副其实的“霸主”。那么,在服务器市场,x86架构的英特尔服务器占据了绝对的领导地位。

  有业内人士透露,英特尔在2018年占据市场份额高达八成。此次,高通面向边缘计算推出的处理器市场反响如何,尚不能急于下结论。

  高通中国孟樸:与5G部署并行发展的技术,核心就是AI

  高通中国区董事长孟樸在发布会上发表了重要演讲,再次重述高通中国战略——“过去三十年,我们连接人与人;未来三十年,我们将连接万物。”

  “5G本身将成为一项通用技术,在未来的10年中,与5G部署并行发展的技术领域,将是大数据的分析和运用,其核心应用就是人工智能。”孟樸在演讲中称。

  孟樸认为,随着数十亿终端接入网络,多样化的海量数据瞬息间产生,如何高效实时和安全的收集、传输、分析、分享和运用这些信息,使之成为触手可及的人工智能,将是重大的课题和成长机遇,“未来可能诞生的崭新的服务和新应用,要求整个系统的计算能力将在云端、终端和边缘系统中,以最有效率的方式重新分布。”

  《5G经济报告》及Gartner数据显示,随着5G的全面商用,5G将在2035年前赋能众多行业,产生高达12.3万亿美元的商品与服务;到2035年,仅仅5G的价值链就能创造3.5万亿美元的收入,支持2200万个工作岗位。到2022年,在企业级领域,AI衍生的商业价值将达3.9万亿美元。

  “全球收入水平将在5G和AI的共同作用下实现提升。”孟樸说。

  高通技术工程高级总监、AI研发负责人侯纪磊认为,未来,“打造人工智能在平台上的创新”更为重要;侯纪磊还透露,高通推动人工智能研究将主要包括三个方面:感知、推理、行动。

  举例来说,基于目前主流的深度学习技术,2D图像分析已经不存在问题;而未来该行业的难题在于,如何让深度学习理解球体这样的曲面物体图像数据。对此,出于可靠性、即时性、隐私性,高通希望处理过程在终端侧完成。

  基于这样的背景,高通正在着手研究一种新型卷积神经网络,即G-CNN(规范等变卷积神经网络)。侯纪磊在发布会上,重点介绍了G-CNN领域的深度学习研究,他说,“相当于把物理学中的规范不变性引入深度学习中。”


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