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AI芯片给手机带来什么计算能力?你忘了去年疯狂的俄罗斯修图-亚博提现可以秒到账的

本文摘要:对于部署寒武纪的可能性很高的Mate10,在这里大胆推测图像识别是另一个应用点,例如,在用户用手机中标人脸后(例如同事a),通过图像识别,手机可以检测画廊中包含的同事a的照片,该运算在现在的智能手机中不太慢,但很深语音识别是深度网络的另一个核心应用,现在Siri、外出咨询等语音助理把语音识别的inference放在云处理上,通过深度网络使芯片高速化,构建手机本底部的识别,当然,车站是营销层面,实质上不需要很深的网络就能加速芯片的应用很多,打开手机灯,在黑暗的环境下自动关掉手电筒等,通过误解概念可以纳入消费者的想象。

深度

随着航道旗舰机型Mate 10的发布,科技媒体爆炸,航道Mate 10首次在智能手机历史上搭载人工智能芯片。只是,华为半年业绩发表会上,华为馀承东透露,预计今年秋天发售人工智能芯片,但根据最近的新闻,该人工智能芯片可能是麒麟970上搭载的寒武纪芯片。当然,Mate 10的最终规格还没有公布,也期待着10月16日的慕尼黑发布会。

这些消息只是我们合理的推测。如果错了,意味着著Mate 10将成为世界上第一个没有人工智能芯片的机型。

这不会给行业带来什么冲击? 智能手机自乔布斯以来没有进行过革命性的范式转换。这无疑是有趣而最重要的问题。

本文接下来考虑寒武纪芯片的前世。实质上这个芯片是深网络加速芯片,本身没有梦想的AI技能,其加速功能到底能在什么场景中带来逆天的变化? 寒武纪小费哪里是神圣的? 根据现在的最新消息,麒麟970可能会以IP许可方式搭载寒武纪人工智能芯片,这里我们来说明IP许可这个概念。现在无论是高通龙还是长颈鹿,都不是严格意义上的纯CPU芯片,而是SOC (SYC-on-CHIP )芯片。SoC是指在芯片上构建了几个不同的功能模块。

以高通龙801为例,801除了四核Krait 400 CPU之外,还包括Adreno 330 GPU、Snapdragon Camera相机图像信号处理器、蓝牙、GPS、WIFI、视频音频编解码器等模块上述各模块一般由SoC制造商的上游技术提供商在IP(intellectual property )上取得许可,当然,与技术提供商可以专注于IP程序的设计相比,芯片PCB的工作是高通的麒麟970装备的寒武纪IP主要用作深度神经网络(DNN )的简单计算,而深度神经网络是现在人工智能技术的半壁江山,麒麟970将成为世界上第一个没有人工智能处理能力的SoC芯片。当然现在寒武纪这家公司对大众还不太了解,这里首先对寒武纪进行非常简单的说明。

寒武纪科技(Cambricon )是中国科学院计算产卵的独角兽公司,2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A )是世界上第一款商用深度自学专用处理器,智能手机,安全监视, 这家正式成立于2016年的AI芯片公司以火箭般的速度发展,据寒武纪称,2016年已经获利1亿元级的收益。华为和寒武纪的合作可能是因为华为和中国科学院的计算长期以来处于高度合作关系。

2011年,华为与中国科学院计算正式成立了“中国科学院计算-华为牵引实验室”。当然庙口必须自己柔软,寒武纪科技的创始人陈天石教授是人工智能硬件加速的早期倡导者,在谷歌关注的人工智能芯片TPU论文中,全文共发表在寒武纪团队成员发表的六篇论文中在全世界的人工智能公司谷歌受到这样的待遇对华为来说,产品中这种中国几乎没有自主知识产权的人工智能芯片IP可能是更营销的利器。

AI芯片给手机带来什么计算能力? 你忘了去年疯狂的俄罗斯修图适用于Prisma了吗? Prisma用于深度神经网络提供著名画家和主要流派的艺术风格,然后在用户的照片中展开智能风格,普通照片被Prisma转换成没有惊人艺术效果的作品。从技术原理上讲,Prisma用于支持GAN的分解网络,是典型的基于深度网络的人工智能应用。

但是使用Prisma的人说实际体验不太友好。最初,用户需要将要修理的照片上传到Prisma服务器,需要iTunes的讲和作品。但是,随着Prisma的疯狂,用户云的等待时间变得更广,据说国内用户必须忍受连接俄罗斯服务器的爆高网络的延迟。

之后,Prisma构建了本地计算,但其速度依然很慢,有些样式过滤器必须计算10秒以上。当然,迄今为止不能依靠云计算,但体验发生了变化。Prisma之所以上述体验极低,主要原因是深度神经网络的持续运行必须大量计算。

一般来说,制作Prisma这样的人工智能应用,必须通过训练(training )和推测(inference )两个过程:训练通过大量的数据输出,或者采用强化自学等非监视自学方法,Prisma 训练完成后,可以通过在Prisma训练的网络改变画风等,用于通过训练确认的权重展开计算,这个应用过程被称为推测(inference )。根据深度神经网络自身的特征,在推测的过程中很多时候必须计算大量的权重,服务器方面没有问题,但是放在手机等上有点难对付。用Prisma手机的本地终端计算,由于大量的优化,模型的复杂性明显减少(当然,需要这样做的话效果会变差),但手机的CPU依然会有相当大的负荷。

这样的问题是,为了应用使手机控制更好的人工智能,为了实现inference必须使手机具有强大的计算能力。否则,虽然无法确保用户体验,但摩尔定律在哪里? CPU本身现在没有这样的计算能力。这就是手机等各种嵌入式的时候,深度网络加速芯片诞生了。

深度网络加速小费是什么意思? 在深度神经网络的应用过程中,人们发现用实质上简单的神经网络架构计算的量一般集中于少量的计算类型,例如矩阵运算,如果设计专门优化的硬件芯片将其当年的CPU不遵循简单的图像计算能力,GPU的行业显然是像Google自己公司推出的深度网络加速芯片TPU一样,专门设计为矩阵运算、转录函数的计算、内存的加载/加载等神经网络推理小说。这个时候,大家想起了比特币矿机的ASIC (专用集成电路)了吗? 结果,深度网络加速芯片也是ASIC,但比特币ASIC无法展开散列运算,深度网络加速芯片位于支撑几个深度网络的常用计算中。

配合华为Mate 10的寒武纪芯片也是这样的深度网络加速芯片。现在寒武纪芯片还没有每月发表,所以其实际性能状况不得而知,但从寒武纪科技自家去年在计算机体系结构高层会议ISCA上发表的论文《Cambricon: An Instruction Set Architecture for Neural Networks》开始,我们有必要窥视豹子。论文中提到的寒武纪(Cambricon )是面向现在的神经网络技术构筑了常数运算、矢量运算、矩阵运算、逻辑运算、数据切换、控制命令等功能的深度神经网络是芯片体系结构(……web called Cambricon,whichisaload-storearchitecturethatintegratesscalar,vector,matrix,logical, data transfer basedonacomprehensiveanalysisofexistingntechniques.)是关于用于解决问题的深神经网络中的推测(inference )的简单计算问题。

神经网络

到目前为止,华为Mate 10上的麒麟970芯片,搭载的人工智能模块非常清楚:与其说是人工智能芯片,不如说更准确地说是深度网络加速芯片,主要是加速人工智能中深度神经网络的简单计算如果是这样的话,华为粉丝们的期待会不会失望呢? 麒麟970本身不是赋予梦想智能,手机本身必须在深度神经网络中表现出前所未有的计算能力,完成在Prisma等深度神经网络中的应用需要革命性的体验。智能手机进入智能手机:场景是王麒麟970上的深度网络加速模块,要冲击行业,首先要理解思考,让手机等移动设备重新加入深度网络硬件加速是否是未来的趋势消费者不想买这个小费吗? 当然这个问题很明显很浅,但其核心是能否给消费者带来有价值的应用。深度神经网络作为人工智能现在的半壁江山,普遍应用于智能语音、计算机视觉,前者的典型应用如Siri等智能语音助手,并在此基础上现在疯狂的智能扬声器。

后者在消费终端中计算并应用Prisma这样的各种修正图。通过深度神经网络,可以实现图像编辑的智能化。例如,以往很多用户必须手工操作的瘦脸、美颜、瘦腰、纳长腿,通过深度神经网络的保护,用户可以智能地解决一切,就像用于Prisma的体验一样。

当然,图像智能编辑是现在计算机视觉中很受欢迎的应用,期待将来会频繁出现更有梦想的应用。对于部署寒武纪的可能性很高的Mate 10,在这里大胆推测图像识别是另一个应用点,例如,在用户用手机中标人脸后(例如同事a ),通过图像识别,手机可以检测画廊中包含的同事a的照片,该运算在现在的智能手机中不太慢,但很深语音识别是深度网络的另一个核心应用,现在Siri、外出咨询等语音助理把语音识别的inference放在云处理上,通过深度网络使芯片高速化,构建手机本底部的识别, 当然,车站是营销层面,实质上不需要很深的网络就能加速芯片的应用很多,打开手机灯,在黑暗的环境下自动关掉手电筒等,通过误解概念可以纳入消费者的想象。但是,我们客观地说,现在智能手机必须用于向深度网络加速芯片的应用,算术不太多,但其中确实有效的市场需求更少。

将人工智能专用芯片融合到安全照相机、无人机、自动驾驶车上无疑是未来的明确趋势,但不能确信像无人驾驶车那样用于实现inference,但网络经常成为问题但是,在智能手机这一竞争领域,任何功能的革新都必须经过市场多年的考验,其关键是场景。这次能靠近可能配备深度网络加速芯片的Mate 10,给我们一个难以想象的场景吗? 这可能才是我们确实必须期待的。(公众号:)本文作者胡嘉琪,按专栏投稿文章。版权文章,发布许可禁令刊登。

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