[情报] 竞逐AI晶片谁将胜出？ http://bit.ly/2x9VTdH 人工智慧（AI）被视为第四次工业革命核心，预估到2020年，市场商机规模高达3,000亿 美元，「得晶片者得天下」概念发酵，因此吸引各大科技厂争相加码投资。 过去因为资料量不够大，同时机器CPU无法做准确分析，如今各种结构与非结构性资料量 愈来愈大，全部被集中到云端或者可藉由终端手机进行资料蒐集及分析。资料量愈来愈多 样化，加上各式演算法愈来愈精进，使得人工智慧的环境趋於成熟。 Nvidia（英伟达）一直是图像处理的行业龙头，GPU的浮点运算、同步并行运算是非常适 用於人工智慧的深度学习神经网络，因此成为AI晶片领头军。谷歌无人驾驶汽车就采用了 Nvidia 的移动终端处理器Tegra（4 核CPU+256 核GPU）。2016 年8 月，英伟达推出首台 深度学习超级计算器Nvidia DGX-1。2017 年4 月，Nvidia宣布为Tesla自驾车开发全新数 据中心加速器Tesla P100 已经供货，面向人工智慧、自动驾驶、气候预测、医药开发等 专业领域。 Google 在2017年5月的 I/O 大会推出AI晶片「TPU」（Tensor Processing Unit）是客制 化的 ASIC（特殊应用逻辑IC），专为机器学习设计，用於改善搜寻结果的相关性，提高 Google 街景服务地图和导航功能的正确度。也就是说，TPU专为特定用途设计的特殊规格 逻辑 IC，只执行单一工作，所以速度更快，但缺点是成本较高。 英特尔2016年9月收购视觉晶片公司Movidius。历经将近一年的研发，於2017年8月底宣布 推出了全新的Myriad X视觉处理器（Vision Processing Unit；VPU），这是全球第一个 配备神经运算引擎（Neural Compute Engine）的系统单晶片（SoC），可用於加速产品端 的深度学习推理，未来可应用在无人机、机器人、智慧摄像机、虚拟实境与扩增实境等产 品。 高通早在2015年CES推出Snapdragon Cargo是一款无人机SoC晶片，具有视觉运算可应用於 工业、农业监测、航拍。此外，高通的骁龙820晶片也被应用於VR头盔中。事实上，高通 已经在研发能在终端完成深度学习的移动设备晶片。 IBM推出TrueNorth 晶片，又於2017年8月9日宣布已发展出采用多台伺服器搭配分散式深 度学习软体（Distributed Deep Learning；DDL）缩短深度学习时间，提高效率。IBM使 用了64个自行开发的Power 8伺服器，每一个微处理器都与256颗英伟达绘图处理器透过 NVLink连接起来，让两种晶片之间的资料流程进行传输。当其开始处理来自ImageNet-22K 资料库的750万张图片时，其识别准确率高达33.8%，比起微软先前的29.8%纪录还高。 苹果公司对未来开发的产品，一向神秘低调。消息传出苹果正在开发AI晶片Apple Neural Engine，且内建於新一代的iPhone/iPad原型机进行测试，期望提升脸部或语言辨 识能力。还有研发出一套人工智慧架构平台，可让两组Siri软体相互对话沟通，应用在智 慧居家领域。同时，苹果也积极开发深度学习技术，锁定自动驾驶车以及智慧家居应用， 要把虚拟语音助理软体Siri更加智慧化。 微软准备为下一代Hololens扩增实境装置打造一个客制化的TPU人工智慧晶片，也不排除 在Hololens晶片推出之後，也可以用於微软的云端服务之上。也在试验另一种晶片 FPGA （可程式化逻辑元件），FPGA 介於 GPU 和 ASIC 之间，没有 GPU 那麽通用，也不像 ASIC 只有单一功能，FPGA 能重新编程，执行多种功能。 华为在IFA 2017(柏林时间9月2日)发布了首款人工智慧(AI)手机应用处理器—Kirin 970( 麒麟970)，是8核心手机应用处理器，同样由子公司海思半导体（HiSilicon）设计，虽然 ARM架构处理器核心数及运算时脉与上一代Kirin 960相同。采用台积电的10奈米先进技术 以大幅降低功耗，加入华为最新的人工智慧（AI）神经处理元件（Neural Processing Unit，NPU），成为全球首款搭载AI运算核心的手机晶片。该晶片支援语音识别、人脸识 别、场景识别等多个人工智能场景的处理。该款新晶片将搭载在华为10月新机Mate 10。 百度联合硬体厂商推出DuerOS智慧晶片，可以在晶片嵌入百度演算法，快速而广泛地应用 到更多场景。百度利用「算法+晶片」的组合，切入人工智慧应用产业。 结语 AI晶片包含三大类市场，分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品( 自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人...)。当前机器学习多采用 GPU图像处理，尤以 Nvidia 是此一领域龙头，但是，有些业者认为GPU处理效率不够快，而且因应众多特定新 产品的不同需求，於是，推出NPU、VPU、TPU...等等。总而言之，AI晶片是一个新兴的产 品，等待「杀手级」出现，充满无限大的市场。由於，抢未来AI应用市场商机，科技巨鳄 如Google、微软、苹果企图建构AI平台生态模式吃下整个产业链。 目前还不清楚哪种架构的晶片会在 AI 大战获胜。但(手机)终端市场对於AI晶片的功耗、 尺寸、价格都有极为严格的要求，难度上比云端数据晶片更高。 至於 CPU是否会被TPU、NPU、VPU….等之类新类型处理器取代，答案应该不会。因为，新 出现的处理器只是为了处理新发现或尚未解决的问题；同时，希望晶片市场能有更多竞争 及选择，不要英特尔、高通独大。科技企业抢人工智慧应用商机，AI晶片成为兵家必争之 地。 http://bit.ly/2x9VTdH --

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