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【手机科技】行将搭载人工智慧晶片的华为 Mate 10,终究会为业界带来什么?

作者: 2017-09-07 14:32阅读:

跟着华为旗舰机型 Mate 10 行将宣布,科技媒体纷繁爆料,华为 Mate 10 将初次在才智手机历史上,搭载一颗人工才智晶片。其实早在华为半年成绩宣布会上,华为余承东就泄漏,估计将在本年秋季推出人工才智晶片,而依据现在最新的音讯,这颗人工才智晶片极有可能就是搭载在麒麟 970 之中的寒武纪晶片。


当然,现在 Mate 10 的终究标准还没宣布,得等待 10 月 16 日的慕尼黑宣布会,上述音讯仅是我们的合理猜想。如果事实的话,意味着 Mate 10 将成为全球首款具有人工才智晶片的机型,这将会为业界带来怎样的冲击?终究才智手机自贾伯斯后,再无革命性的範式前进。

这无疑是一个风趣而又重要的问题,本文接下来将看看寒武纪晶片的宿世此生,实践上这颗晶片更为精确地说,是一款深度网路加快晶片,其自身并无梦境的 AI 技能,而其加快功用,又终究能在何种场景上带来逆天的改动?

寒武纪晶片是何方神圣?

依据现在最新音讯,麒麟 970 极有可能透过 IP 授权的方法搭载寒武纪人工才智晶片,本文这儿先解释一下 IP 授权这一概念。现在无论是高通骁龙仍是海思麒麟,都不是严厉意义上的纯 CPU 晶片,而是一块 SoC(System-on-chip)晶片。所谓的 SoC 即晶片上集成了若干不同的功用模组。以高通骁龙 801 为例,801 上除了四核 Krait 400 CPU 外,还集成了 Adreno 330 GPU、Snapdragon Camera 相机图画信号处理器、蓝牙、GPS、Wi-Fi 以及视讯音频编解码等模组,上面每一个模组一般都是 SoC 厂商上游的技能供给商透过 IP(intellectual property,才智财产权)供给授权,当然这样做的优点是技能供给商可专心于 IP 方案规划,而晶片封装作业可交由高通等 SoC 商担任,这样两边取长补短,一起加快晶片的上市及更新迭代速度。

麒麟 970 上搭载的寒武纪 IP,首要用于深度神经网路(DNN)中的複杂核算,而深度神经网路正是现在人工才智技能的半壁河山,这样一来麒麟 970 将成为全球首款具有人工才智处理才干的 SoC 晶片。当然现在寒武纪这家公司关于群众来说还十分生疏,这儿先对寒武纪进行简略的介绍。

寒武纪科技(Cambricon)是我国中科院核算所孵化的一家独角兽公司,2016 年推出的寒武纪 1A 处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,针对才智手机、安全监控、可穿戴设备、无人机和才智驾驶等各类设备,最近取得了包含阿里巴巴在内的 1 亿美元 A 轮融资。这家成立于 2016 年的 AI 晶片公司以火箭般的速度开展,据寒武纪称,其在 2016 年现已完结了盈余并取得 1 亿元人民币量级的营收。而华为与寒武纪的协作,很可能是因为华为与我国中科院核算所长久以来不菲的协作关係,早在 2011 年,华为就与中科院核算所成立了「中科院核算所─华为联合实验室」。

当然打铁还得自身硬,寒武纪科技创始人陈天石教授是人工才智硬体加快的早期倡导者,连 Google 在其万众瞩目的人工才智晶片 TPU 的论文之中,全文共引用了寒武纪团队成员宣布的 6 篇论文,在全球人工才智公司中,能享受到 Google 如此待遇恐怕实属百里挑一。

而关于华为而言,在产品中具有这样一个我国彻底自主才智财产权的人工才智晶片 IP,或许愈加是一项行销利器。

AI 晶片将为手机带来何种核算才干?

我们还记得上一年火爆的俄罗斯修图运用软体 Prisma 吗?

Prisma 运用了深度神经网路来获取出名绘画大师和首要门户的艺术风格,然后对用户的相片进行才智风格转化,一张一般的相片透过 Prisma 能变成具有令人惊叹艺术作用的著作,下面是一组範例:

从技能原理上说,Prisma 运用了 GAN 对立生成网路,是一款典型的运用深度网路的人工才智运用软体。但用过 Prisma 的人都知道,其实践体会并不是十分友爱,开始的时分,用户首先要上传待修的图片到 Prisma 伺服器上,经过一段时间才干够下载修好的著作。但跟着 Prisma 的火红,用户云端等待时间越来越长,我国用户更是要忍耐连接到俄罗斯伺服器的爆高网路推迟。儘管后来 Prisma 完结了本地核算,但其速度仍然比较缓慢,部分风格滤镜需求核算 10 秒以上才干完结图片变换,当然比较之前只能依靠云端核算,其体会现已有所前进,但与美图等干流修图运用软体的修图速度仍然无法比较。

Prisma 上述这些体会的不完美,其首要原因是深度神经网路的履行需求许多核算。一般来说,树立一款如 Prisma 的人工才智运用软体,需求透过练习(training)和揣度(inference)两个进程:练习是透过许多的材料输入,或採取增强学习等非监督学习方法,练习出一个神经网路模型,如关于 Prisma 来说,在练习进程中神经网路学习了许多的绘画风格。一旦练习完结,即可运用由练习断定的权值进行核算,如 Prisma 中透过练习好的网路改动图画风格,这个运用的进程被称为揣度(inference)。

因为深度神经网路自身的特徵,在揣度进程中往往需求许多的权重核算,这在伺服器端一般没什么问题,但一旦放在手机等设备上就有点绰绰有余了。如 Prisma 的手机本地端核算,尽管透过许多最佳化明显降低了模型的複杂度(当然这样做的直接结果就是作用变差了),但关于手机 CPU 来说仍然负荷很大。

这样一来问题就闪现了,如果要让手机把握更多的人工才智运用软体,需求让手机具有强壮的核算才干做 inference,不然用户体会难以保证,但摩尔定律终究放在哪,CPU 自身现在难以具有如此的核算才干,这就是深度神经网路在手机等各种嵌入式设备上的运用难题。

这时分,深度网路加快晶片应运而生了。

深度网络加快晶片是怎样一回事?在深度神经网路的运用进程中,人们发现实践上複杂的神经网路架构中核算量一般都集中在少数的核算类型上,比方矩阵运算,如果规划一款专门最佳化的硬体晶片从事这些深重的核算,正如当年 CPU 对複杂的图画运算无能为力,催生了 GPU 的呈现,岂不是处理问题了?

业界确实是这样做的,如 Google 自家推出的深度网路加快晶片 TPU,界说了十几个专门为神经网路推理而规划的高级指令,比方矩阵运算、核算激活函数、读取 / 写入内存等,比较用 CPU 进行相同的核算,TPU 的功耗功率(performance/Watt, 每耗电 1 瓦的功用)比 CPU 高出 80 倍,下图列出的是 Google TPU 部分中心的高级指令。

这时分,我们是不是想起了比特币挖矿机中的 ASIC(专用集成电路)呢?没错,深度网路加快晶片也是一款 ASIC,只不过比特币的 ASIC 只能进行哈希运算,深度网路加快晶片则定坐落承载若干种深度网路的常用核算。

而华为 Mate 10 行将调配的寒武纪晶片,也正是这样的一款深度网路加快晶片。因为现在寒武纪晶片没有正式发布,其实在功用状况无从知晓,但从寒武纪科技自家上一年在电脑架构顶级会议 ISCA 上宣布的论文《Cambricon: An Instruction Set Architecture for Neural Networks》中,我们就可以井蛙之见。论文中提及了寒武纪(Cambricon)是一款面向于现在神经网路技能,集结了常量运算、向量运算、矩阵运算、逻辑运算、数据变换以及控制指令等功用的深度神经网路加快晶片架构( …..we propose a novel domain-specific Instruction Set Architecture (ISA) for NN accelerators, called Cambricon, which is a load-store architecture that integrates scalar, vector, matrix, logical, data transfer, and control instructions, based on a comprehensive analysis of existing NN techniques.),其首要定位是处理深度神经网路中揣度(inference)所触及的複杂核算问题。

到此为止,华为 Mate 10 上的麒麟 970 晶片,所搭载的人工才智模组就适当明晰了:与其说它是一块人工才智晶片,更準确地说是一块深度网路加快晶片,首要用于加快人工才智中深度神经网路所带来的複杂核算。

若真如此,华为粉丝们的热切等待恐怕会绝望了,麒麟 970 自身不会带来任何梦境的才智,而是赋予了手机自身处理深度神经网路中史无前例的核算才干,让如 Prisma 等需求跑在深度神经网路上的运用可以有革命性的体会。

才智手机迈向才智手机:场景为王

麒麟 970 上的深度网路加快模组,如果要为业界带来冲击的话,我以为首先是让我们深化考虑,在手机等举动设备中参加深度网路硬体加快,是否是一个未来的趋势?消费者是否愿意为这块晶片买单?当然这个问题是很显浅的,其中心在于是否能为消费者带来有价值的运用场景。

深度神经网路做为人工才智现在的半壁河山,其在才智语音、电脑视觉中有广泛的运用,前者典型的运用如 Siri 等才智语音帮手,以及基于此现在红得不能再红的才智音箱;而后者在消费端莫过于各种相似 Prisma 的修图运用软体。

透过深度神经网路,能完结图画修改的才智化。比方以往需求许多用户手工操作的瘦脸、美颜、瘦腰、拉长腿,透过深度神经网路的加持,用户可以如运用 Prisma 的体会一般,才智化搞定悉数。当然图画才智修改是现在电脑视觉中的抢手运用,未来等待还有更多梦境的运用呈现。

关于很有可能搭载寒武纪的 Mate 10,这儿斗胆猜想一句,其广告语会是「才智拍摄大师」吗?

图画辨识是别的一个运用点,比方,用户在手机中标记了一张人脸后(比方搭档 A),透过图画辨识,手机能把图库中所有含有搭档 A 的相片都挑选出来,这个运算在当时的才智手机上会十分缓慢,但有了深度网路加快晶片后变得可能。

语音辨识是深度网路的别的一个中心运用,现在我们都知道,Siri、出门问问等语音帮手都需求在联网的状态下才干运用,原因是语音辨识的 inference 放在云端处理,而相同透过深度网路加快晶片,或许能完结手机本底端的辨识,即在无网路的状况下,仍然能运用才智语音帮手完结有极限的运用,比方让帮手找出通讯录中契合条件的某个人。

当然,站在商场行销层面,有许多实践上并不需求深度网路加快晶片去加快的运用,都可以透过混杂概念的方法归入消费者的想像之中,比方拿起手机萤幕就亮、在乌黑的环境中主动翻开手电筒等。

但是我们客观地说,现在才智手机上需求运用到深度网路加快晶片去加快的运用,并不能算许多,其中真实能算是有用需求的愈加屈指可数。在安防镜头、无人机、主动驾驶轿车中交融人工才智专用晶片无疑是未来的明晰趋势,终究如无人驾驶轿车中,我们不能盼望运用云端的方法去做 inference,终究网路一旦呈现问题,莫非听任轿车去撞树?但才智手机这个充沛竞赛的范畴,任何功用的革新都需求经过商场的长时间考验,而其中的要害仍是在于场景。

而这次极有可能搭载了深度网路加快晶片的 Mate 10,将会为我们带来什么没有想像到的场景?或许这点,才是我们真实需求热切等待的。

(本文由 授权转载;首图来历: CC BY 2.0) 你可能有爱好的文章: flcikr:Jessica Rabbit s Flickr超薄可穿戴设备,「皮肤贴片」能凭汗水读出你的健康数据 高通推新一代举动处理器,援助 LTE Advanced高通推新一代举动处理器,援助 LTE Advanced 苹果官网三星来势汹汹,苹果 2017 年第 1 季才智型手机赢利佔比下降至 83% 雷锋网配图苹果可能推出基于 iPhone 的 VR 头戴式设备 官方脸书苹果暗淡,捷普前季获利大减 TechNews 科技早报 – 20160218TechNews 科技早报 – 20160218

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