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跨足邊緣AI芯片成重要策略 芯片亦為臺(tái)廠面對(duì)邊緣運(yùn)算AI趨勢(shì)之主要切入點(diǎn)

半導(dǎo)體動(dòng)態(tài) ? 來源:工程師吳畏 ? 2019-08-02 16:02 ? 次閱讀
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聯(lián)發(fā)科于2019年7月中推出可快速影像辨識(shí)的AIoT平臺(tái)i700,在邊緣裝置端提供高性能的同時(shí),仍能達(dá)到最低功耗,預(yù)計(jì)將廣泛應(yīng)用在智慧城市、智慧建筑及智慧制造等領(lǐng)域,協(xié)助聯(lián)發(fā)科AIoT物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈加速發(fā)展。

從芯片大廠到云端龍頭,跨足邊緣AI芯片成重要策略

隨物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用越趨廣泛,裝置連結(jié)數(shù)的增加與海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生使智慧裝置對(duì)高速AI邊緣算力和物聯(lián)網(wǎng)能力提出更高要求,邊緣運(yùn)算與AI的結(jié)合遂成顯學(xué)。

觀察近期廠商于此領(lǐng)域之布局,邊緣運(yùn)算AI芯片堪稱兵家必爭(zhēng)之地,在芯片大廠部分,包括NVIDIA推出供物聯(lián)網(wǎng)閘道器及邊緣運(yùn)算使用的Jetson Nano開發(fā)板與EGX平臺(tái);Intel推出由64個(gè)Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片組成的Pohoiki Beach系統(tǒng),并規(guī)劃將其應(yīng)用在自動(dòng)駕駛等邊緣端涉及深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景;高通也推出專為Edge AI設(shè)計(jì)的Cloud AI 100,挾其于物聯(lián)網(wǎng)、自駕車、計(jì)算機(jī)視覺等人工邊緣運(yùn)算重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域豐富經(jīng)驗(yàn)一較高下。

除傳統(tǒng)芯片廠外,云端平臺(tái)大廠也有別于過往專注于解決方案的推出,紛紛加入戰(zhàn)局,例如AWS發(fā)布第一款專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI芯片Inferentia;Google則推出用來執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型推論預(yù)測(cè)的邊緣運(yùn)算芯片Edge TPU,可在邊緣端設(shè)備上以超低功率、高度省電方式執(zhí)行已訓(xùn)練好的TensorFLow Lite機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

有鑒于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是AI芯片目前應(yīng)用最廣泛的場(chǎng)景之一,云端大廠握有AI芯片將能讓其從云端跨向邊緣,使傳感器及相關(guān)設(shè)備有更高效的管理數(shù)據(jù)、提供更好的用戶體驗(yàn),并加速云端廠商物聯(lián)網(wǎng)商品的商業(yè)化與生態(tài)圈建置。

芯片亦為臺(tái)廠面對(duì)邊緣運(yùn)算AI趨勢(shì)之主要切入點(diǎn)

2019年亦有不少臺(tái)系廠商進(jìn)行邊緣運(yùn)算結(jié)合人工智能的布局,例如聯(lián)發(fā)科于年中推出具高速AI邊緣運(yùn)算能力的i700解決方案,其單晶片設(shè)計(jì)整合CPUGPU、ISP和專屬AI處理器APU(AI Processor Unit),強(qiáng)大的AI辨識(shí)能力可應(yīng)用于無人商店的辨物刷臉、智慧建筑的門禁系統(tǒng),以及智慧工廠辨別障礙物等場(chǎng)景。

耐能則推出具備可重組式人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的AI芯片KL520,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的功耗降至數(shù)百mW等級(jí),適用于結(jié)構(gòu)光、雙目視覺,而ToF特性也使該芯片將廣泛運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)攝影機(jī)、安防監(jiān)控系統(tǒng)、空拍機(jī)等領(lǐng)域。同樣看準(zhǔn)邊緣視覺AI的商機(jī),華晶科、訊連、和碩等也相繼推出計(jì)算機(jī)視覺及圖像辨識(shí)的相關(guān)產(chǎn)品。

綜觀***地區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì),以半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中的晶圓代工及封測(cè)總產(chǎn)值為全球第一,IC設(shè)計(jì)亦位居前茅。于2019年7月由產(chǎn)官學(xué)研組成的***人工智能芯片聯(lián)盟(AI in Chip Taiwan Alliance,AITA)4個(gè)主要聚焦議題中,異質(zhì)整合旨在將不同芯片透過技術(shù)提升效能同時(shí)縮小體積、減少功耗與降低成本,半通用型AI芯片著重在發(fā)展特定應(yīng)用的推論及深度學(xué)習(xí)芯片,皆是邊緣運(yùn)算與AI結(jié)合的重要發(fā)展目標(biāo),倘由產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)及政府資源挹注來看,臺(tái)廠若要切入邊緣運(yùn)算AI市場(chǎng),芯片仍是最好發(fā)揮的著力點(diǎn)。

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