AI串联5G、物联网 新生态蕴含新商机

“如果投资者不投票支持人工智能,他还能投票什么?”一家AI芯片公司的首席执行官和第一个金融八卦发出了这样的感受。

翡翠在枷锁中寻求优惠的价格,并留在枷锁的中间。不仅投资者的热情,整个产业链对AI来说都是疯狂的。从芯片设计开始的Synopsys,到芯片制造产业链中的英特尔,NVIDIA和台积电获得专利的高通公司,即使是那些专注于5G行业和应用的人也在刚刚结束的2019WAIC上。 AI推广和应用鼓和电话。

AI和5G的结合使得物联网时代更值得期待。

可以预期AI芯片的未来

例如,CCID咨询公司发布的《中国人工智能芯片产业发展白皮书》显示,中国AI芯片市场将在2018年继续增长,而整体设计和开发的芯片行业对后来者来说并不是一件好事。市场规模将达80.8亿元。增长50.2%。

作为AI芯片的人,战场也出现了。

2014年6月,发布集成电路行业发展的新程序性文件,扼杀了芯片行业赶超国际先进水平的号召。同年9月,集成电路产业基金(以下简称“大基金”)正式成立。 First Financial从2014年9月至今收集了半导体公司的融资,发现江苏,广东和上海的融资公司数量分别位居全国第一,分别为51倍和35倍。 34次。在专利数量方面,上海交通大学,中芯国际和上海理工大学在上海跻身前三,在长三角地区具有优势。江苏省最具专利的半导体公司是2006年上市的苏州欧菲光科技有限公司。北京在专利方面具有最突出的优势,其次是广州和上海。

根据销售情况,51.5%的培训芯片,25.6%的云推理芯片和18.7%的终端推理芯片的销售额分别为41.5亿元,20.7亿元和18.7亿元。华北,华东和华南地区是中国AI芯片发展最先进的地区。整体市场规模仍占据中国领先地位,市场份额分别达到20.8%,30.6%和29.3%。在市场增长方面,随着西部地区大数据中心的快速投入,西南和西北地区云AI芯片的市场规模呈现快速增长态势,市场份额进一步增加。

目前,GPU仍然是人工智能领域的主流芯片,其中Nvida和AMD是两家最知名的制造商。 Invida的优势在于矩阵计算。它先后引入了Pascal GPU和Volta架构。作为GPU的另一个主要制造商,AMD推出了Radeon Instinct系列,预计将用于人工智能基础设施,如数据中心。 FPGA通常用作ASIC芯片的小批量替代品。近年来,它已经部署在微软和百度公司的数据中心,可以提供强大的计算能力和足够的灵活性。 Xilinx和英特尔。 ASIC芯片专为市场上的特殊应用而设计。它们可以满足小尺寸,低功耗和高安全性的需求。客户需求具有很强的密封性和高计算效率,出货量越大,成本越低。中国主要的ASIC芯片供应商包括Cambrian,Horizon,华为和Graphcore。

清华大学微电子研究所所长魏少军认为,可重构AI芯片的未来前景广阔。他指出,智能芯片应该是可编程的,适应算法的演变和应用的多样性;同时,它们应该具有架构的动态可变性,适应不同的算法,并实现高效的计算。 “芯片设计考虑了软件和硬件之间的关系,现在也考虑了算法和硬件之间的关系。”

VisionSeed是英特尔和腾讯U-Tech Lab在2019WAIC期间推出的AI视觉模块,是软硬案例的结合。通过VisionSeed,开发人员可以获得算法功能,如人脸检测,识别,注册,姿势和属性。 AI视觉模块,为硬件开发人员和硬件产品开发公司集成AI算法,计算能力和摄像头。

“通过嵌入模块中的Movidius加速芯片,VisionSeed可以直接从云中完全分离AI推理的结构化结果信息,具有很高的实时性和安全性。通过开放的自定义模型支持,它还可以实现无限丰富腾讯U-Lab智能硬件技术主管兼专家研究员梁晨在接受第一财经新闻采访时表示,他希望这款产品能够让开发人员完成熟悉的大师。业务逻辑开发,您可以通过VisionSeed获得AI功能,而无需与AI相关的系统平台升级和重新学习。芯片和算法的结合充满了想象力。

从芯片设计的角度来看,Synopsys Global的高级副总裁Chekib Akrout认为从长远来看。 “所有行业都在努力实现人工智能开发,但不同的行业并没有说同一种语言。”他指出,这要求行业对整个系统的理解已经上升到新的高度,并将产生新的联盟和架构。 “我不确定我们是否知道它是什么样的,它是否是一个混合架构,但我们必须了解整个系统,而不是来自CPU.GPU的角度,但系统级结构,如特斯拉就是一个很好的例子。“

AI + 5G商机无限制

5G的到来能否让AI无处不在?

这是该行业正在努力的方向。 “5G最重要的是让单个设备拥有更多带宽,但现在我想考虑这个问题。相反,在5G时代,会出现更多设备,并且每个设备分配的带宽不是那么大正如想象的那样,云和最终的协作。它永远是架构。它只是意味着最终的能力将会越来越好,从简单的一端到更复杂的一端。“吴永健,腾讯U-Map实验室研究与研究员。

因此,“网络压缩”的实现已成为人工智能行业的一个高频热词。这个“网络”指的是人工智能网络。如何降低人工智能学习网络的复杂性,降低计算能力,同时确保不降低精度。

以图像处理为例,终端的能力仍然远远弱于云上的能力,对云的处理将更加深入的理解和分析。 “当我们检测到人体然后将相关功能上传到云端时,我们将人脸检测,人体检测,这些无状态轻量级计算放在相机上或低功率,低功率的东西上,相当于抓住基本入口在云上进行大规模数据分析,人脸识别,人脸聚类和面部归档是必需的,因为它需要大量的计算能力,数据非常大,可能跨省市,并且必须在云端集成在一起。现在云端和云端是两个不同层次的协同作用,“吴永健说。

5G + AI +边缘计算可以创造新的商机,这也促使行业思考建立新的生态联盟。

“技术平台不是一个大问题。每个人都可以看到,在未来,这个行业正在共同开展IT和电信,然后云就是一个很大的推动力。”英特尔数据中心业务部副总裁兼网络创新业务部总经理林一燕在接受第一财经新闻等媒体采访时表示。她提到未来的平台不再是专用平台,软件也是开源的,在它之上创建了一个新的生态系统。 “英特尔的责任是肯定的,只有我们和其他一些有限公司才能做到这一点,因为毕竟数据中心的很大一部分仍然在英特尔平台上,我们必须将这些经验带到新的AI + 5G +边缘计算内“。

云供应商,IT供应商和应用程序开发人员齐聚一堂,开辟新的视野。林一燕认为,以日本乐天和美国菜为代表的新网络建设模式将为未来的运营商网络建设提供很好的参考。作为一家新兴的电信运营商,乐天没有任何历史负担。在网络建设过程中,它已经实施并部署了虚拟化,解耦,CloudRAN,边缘计算和自动化等新技术,其他运营商正在谨慎推进。实施网络即服务(NAAS)。英特尔参与构建日本运营商乐天的端到端全虚拟化云原生移动网络,并将积极推动运营商实现网络开放性和智能化为目标。她认为,在中国,由BAT和电信运营商代表的巨头之间更加开放的合作也表明了一个良好的趋势。

“在国内,中国移动的新5G室内覆盖已经开始采用虚拟化解决方案;在美国市场,Verizon也在与三星和诺基亚部署网络云。确实很多电信运营商都有历史负担,只有慢慢转型,它确实需要一些时间。然而,他们(转型)的意志绝对坚定。“林一燕认为,5G可以连接数据岛,实现所有连接的AI。 “5G不仅是(服务)消费者,它必须在行业中实施。”

(编辑:DF134)