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          人工智能芯片助陣 物聯(lián)網逐步升級AIoT

          作者: 時間:2017-03-01 來源:新電子 收藏
          編者按:隨著人工智能技術陸續(xù)導入,也促使物聯(lián)網終端設備,升級為各種AIoT智能機器。

            受過訓練的系統(tǒng),目前在特定領域的表現(xiàn)已可超越人類,而相關軟件技術迅速發(fā)展的背后,與專用芯片的進步息息相關。在芯片對的支持更加完善后,物聯(lián)網(IoT)將可望進化成(AI+IoT)。智能機器人的遍地開花可能還只是個開端,終端芯片引領的邊緣運算,其所將帶來的商機更讓人引頸期盼。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201703/344612.htm

            工研院IEK項目經理侯均元表示,人工智能將在各行各業(yè)帶來變革,從而改變未來的走向。傳統(tǒng)人工智能運算的硬件架構,主要包括中央處理器(CPU)、圖型處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程數(shù)組(FPGA)等。

            過去人工智能的成本非常昂貴,因其執(zhí)行的算法是仿真人腦運算,也就是龐大的平行運算,這與現(xiàn)有計算機的運算模式是完全不同的。目前市面上已出現(xiàn)不少專用的人工智能芯片,像是英特爾的IntelXeonPhi、NVIDIA的人工智能超級芯片TeslerP100GPU等,且價格有下降的趨勢。

            侯均元指出,特定領域的專用人工智能系統(tǒng),由于應用背景需求明確、深厚之領域知識、模型建立計算簡單可行,在單項測試之智能水平,目前已可超越人類智能,在許多領域取得具體成效。如今的技術挑戰(zhàn)在于,如何發(fā)展低功耗、高準確率的認知計算,包括新型運算架構電路設計、算法等。未來人工智能芯片將由特定的算法加速器,來加速包括卷積神經網絡(ConvolutionNeutralNetwork)、遞歸神經網絡(RecursiveNeutralNetwork)在內的各種神經網絡算法。而專用芯片的最大優(yōu)勢,在于其成本與功耗降低,將大幅提升人工智能算法的運行效率。

            雖然目前人工智能領域的主流研究是在服務器上的人工智能運算,但有越來越多應用產品須在終端上進行實時運算,此種運算架構稱為邊緣運算。這個發(fā)展趨勢將改變整體人工智能運算系統(tǒng)架構的設計與技術需求。

            其中,服務型機器人將率先成為新戰(zhàn)場。IFR預估,全球服務型機器人2015~2018年產值約196億美元,而居家服務機器人占74%、娛樂休閑型機器人占26%。而2017年將是這兩款機器人百家爭鳴的一年,居家服務機器人如AmazonEcho、華碩COCOROBO,以及美國Jibo、法國Buddy,將扮演智能家庭中樞。



          關鍵詞: 人工智能 AIoT

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