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市场正在起步 人工智能芯片布局至关重要
2017-02-20 22:29:10
未知
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日前,麻省理工学院(MIT)的一个研究小组公布了一款用于自动语音识别的低功耗
芯片
,最高可将功耗降低99%。
进入2017年以来,人机语音交互的热度不断上升。除了音箱、电视等智能家居领域的产品以外,许多人也将目光投向了移动设备:苹果的智能耳机Air Pods甫一上市就引起了消费者的关注;LG公司上周发布的智能手表成为了首个使用谷歌Android Wear 2.0操作系统的智能手表,内置智能语音助手Google Assistant;尚未显露真身的三星手机Galaxy S8也因为神秘的语音助手Bixby惹得坊间传闻不断。
对于移动设备上的语音
AI
来说,耗电量始终是一个大问题。想让这些语音助手能随时听从召唤,就需要始终在后台保持开启的状态,实时监测周围的声音。这就必然影响设备的续航时间。根据MIT研究人员的测算,现有的手机在语音识别功能上的耗电量达到1瓦特。
目前的
芯片
需要使全部神经网络保持运行,来探测所有的声音和噪声。而MIT的这款新
芯片
则采用了一种“语音活动探测”(voice activity detection)电路,在探测到人声时才会激活更复杂的语音识别电路。因此,这款
芯片
可以降低90%到99%的功耗,耗电量仅为0.2至10毫瓦。
这一技术意味着,在简单的小型电子设备上使用语音识别和
AI
助手成为可能。无论是手机、手表、眼镜还是耳机,这款
芯片
为它们的智能化之路又扫除了一块障碍。
芯片
——
人工智能
的另一战场
人工智能
不仅意味着算法,还有其背后的物理硬件支撑。无论是语音交互还是识别图像,都需要进行大量的运算来处理庞大复杂的信息。对于使用
人工智能
的人来说,不只看重运算结果(比如识别准确率),还关心运算的速度——如果反应迟钝也会大大降低使用体验。因此,
芯片
虽然低调,却不可或缺的基石。
此外,尽管目前云计算是
深度学习
和
人工智能
的主流趋势,但在一些场合——比如移动设备——又免不了在本地处理数据,以实现一些实时的功能,这就需要速度快、能耗低的
芯片
来提供支撑。
传统
芯片
巨头转型
AI
英伟达是较早投身
人工智能
领域的
芯片
厂商。这家以
图形
处理器
(
GPU
)闻名的公司曾经帮助游戏变得更清晰、流畅,其强大的
GPU
也能很好地应对神经网络
深度学习
所要求的计算量,效率远远高于
CPU
。看到了
人工智能
的未来,英伟达将自己定位为一家“
人工智能
芯片
厂商”,着力开发专门面向
人工智能
的
芯片
。
在收购了
芯片
制造商Altera、Movidius和Nervana之后,
英特尔
也在2016年宣布进军
人工智能
芯片
领域。今年,他们将发布第一款针对
深度学习
的
芯片
Knights Mill,并推出由其收购的公司Nervana Systems研发的面向
机器
训练的
芯片
。
互联网巨头入场
互联网公司也认识到了
芯片
的重要性。在持续投入软件研究的同时,也纷纷尝试开拓
人工智能
芯片
的领域。
2015年,亚马逊收购了以色列
芯片
设计商Annapurna Labs,一年之后便发售了基于
ARM
的
芯片
,用于
无线路由器
、流媒体设备、家居设备及数据存储设备。这一款
芯片
适用于低功耗的设备,主打笔记本电脑和无线路由器。
2016年,谷歌在I/O大会上宣布开发了一款专门面向
深度学习
任务的
芯片
Tensor Processing Unit(TPU)。TPU是专为谷歌的TensorFlow开源
深度学习
框架定制的,可以为
机器学习
提供更好的性能和优先级。如今,TPU已经为提升谷歌地图、谷歌搜索等服务的质量贡献了不小的力量, Alpha Go与李世石的围棋比赛也有TPU的参与。虽然谷歌并不直接售卖
人工智能
芯片
,但由于大量企业使用谷歌的云计算服务,也间接地吞食了英伟达、因特尔等老牌
芯片
厂商的市场。
另一边,微软把未来寄托在可编程
芯片
上。场效
可编程逻辑
闸阵列(Field Programmable Gate Array,简称
FPGA
)让硬件也可以编程,如此一来,开发者可以根据需求“定制”自己的
芯片
,例如既能满足图像处理的需求、又能满足科学计算的需求,相比于开发两块专用的
芯片
,成本大大降低。微软已经将
FPGA
应用于必应搜索和Azure云计算平台,开发团队表示,
FPGA
将必应的机器学习运算速度提高了100倍。
苹果的W1
芯片
就更加有名了。2013年,苹果收购蓝牙初创公司Passif Semiconductor,便开始研发无线技术,并最终在2016年推出了首款无线
芯片
W1
芯片
。目前苹果尚未透露关于W1
芯片
的技术细节,但我们看到,搭载了W1
芯片
的无线耳机不仅连接稳定还耗电量低,可工作长达五小时,使用Siri也比较流畅。
此外,百度在去年发布了开源基准
测试
程序DeepBench,用于
测量
芯片
处理
深度学习
的速度。这一程序旨在准确
测量
芯片
的表现,帮助硬件厂商和使用者互相沟通。他们还与英伟达合作,开发智能
汽车
控制平台,使驾驶更安全。
市场正在起步
强大的
芯片
是
人工智能
背后坚实的基础。随着
人工智能
走进手机、音箱、手表、耳机,原有的
芯片
又面临新的问题。于是,计算速度快、能耗低、体积小、价格低的
人工智能
芯片
成为人们迫切渴求的硬件。我们相信,当这样的
芯片
诞生时,
人工智能
又将向前跨越一大步。
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