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ARM服务器计划流产后 高通在AI加速器的胜算不高

新闻来源:7   发布时间:2019-05-02 19:58  点击:

随着AI人工智能在科技领域越发重要,高通也在近期举办了首届AI Day人工智能大会,除了发布三款面向消费领域的芯片产品外,高通还宣布了自家首款AI加速器:Cloud AI 100,而此举也引发人工智能圈的关注。


高通Cloud AI 100加速器产品 (图 / 网络)

由于此次Cloud AI 100只发布了型号,高通希望借此了解市场对其反应,因此Cloud AI 100目前仍未有详细的技术参数。Cloud AI 100预计要到今年底才出样片,明年才会有相关的终端设备上市。年底“出样”,出样这个词似乎透露了一些微妙的信息,又有一些PPT产品的意味。

高通发力云端AI加速器,在NVIDIA面前胜算有多少?

据报道称,高通Cloud AI 100采用了类似谷歌TPU系列(Tensor Processing Units,机器学习芯片)的人工智能推理ASIC基础架构。高通并非首家采用该种架构的厂商,但相对于其他采用AI ASIC架构厂商专注于高性价比产品的做法,以高通一贯的市场策略来说,其产品定价多是面向高端。而在高端AI加速器市场,我们就不得不提及熟悉的NVIDIA(英伟达)。


NVIDIA创始人黄仁勋发布新品(图 / 网络)

高通目前的图形处理器(GPU)Adreno系列是基于2009年从ATI公司收购的技术研发(而ATI在显卡市场与NVIDIA竞争败北后2006年被AMD收购),因此甚至连“Adreno”这个名字也是由ATI显卡系列名称Radeon变换字母顺序而来。可以说高通的Adreno GPU技术和ATI是一脉相承的。

高通刚刚发布的Cloud AI 100加速器本质上与NVIDIA的GPU加速器一样均是为了提升云端数据中心的AI运算速度,但相比于高通才刚刚宣布进军这一领域,NVIDIA早已经成为该领域的主要巨头,NVIDIA Tesla T4、P4和P40加速器构成了目前数据中心AI推理处理器的支柱。

目前NVIDIA在深度学习方面已经有超过20000家合作伙伴,他们覆盖金融、汽车、教育、互联网等领域,其中就包括华硕、思科、惠普、华为等科技企业,已然形成了一个庞大的AI生态圈。


NVIDIA在加速计算方面的合作伙伴(图 / 网络)

据NVIDIA公布的2019财年第四季度(截至2019年1月27日)财报显示,其数据中心业务收6.79亿美元,同比增长12%,仅次于最赚钱的游戏部门。NVIDIA的数据中心业务主要是GPU加速计算平台,这是通过GPU里数以千计的高效核心(专为处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构,以完成需要机器学习的工作,提升云端数据中心的AI运算效能。

虽然数据中心AI加速器市场到了2025年的规模可达170亿美元,为2018年的10倍之多,但从目前来看,高通的Cloud AI 100加速器无论在产品技术还是市场合作层面均无法与NVIDIA的产品相媲美。如果高通未来在云端AI加速器上无法提升竞争力,恐怕高通在AI加速器领域只会重蹈ATI显卡败北的覆辙。


AI加速器市场到了2025年的规模可达170亿美元(图 / 网络)

过分追求跑分数据,AI体验恐成高通的技术遗珠

事实上,虽然高通在手机芯片领域拥有Adreno系列GPU,但这让高通过分留恋于技术的“舒适区”,缺乏创新的动力,导致高通在技术和产品上经常与行业主流背道而驰。

如高通在手机SoC上仍然过分追求CPU、GPU的性能表现,忽视了AI带来的体验提升。今年高通最新的骁龙855芯片上仍然为了追求更高的跑分数据,刻意在原来“大小核”的基础上加入了一枚不常用但为跑分而生的“超核”,跑分数据是增加了,但在越发影响手机使用体验的AI性能上,骁龙855仍然还是“祖传”的AI Engine(人工智能引擎)方案,即通过算法调配CPU+GPU+DSP来完成AI相关的运算任务。


高通骁龙855处理器芯片(图 / 网络)

由于CPU本身并不擅长于深度学习计算,其运算效率低功耗高,同时也会影响CPU原来的处理效能,因此高通一直坚持的AI Engine在人工智能领域绝非最优的主流方案。

目前市场上苹果、联发科和华为等芯片厂商更多采用独立的AI处理单元(AI专核)来处理AI任务,华为称之为NPU,联发科称其为APU。如联发科Helio P90上的独立AI专核(APU 2.0)能够比AI Engine方案更高效地处理AI任务,其高达1165GMAC/s的AI算力能轻松比肩骁龙855,同时更低的功耗表现对手机设备来说也是尤为重要。



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