拥抱AI ARM核心SoC设计迈向崭新未来

发布者:温暖心情最新更新时间:2017-04-07 关键字:ai  智能管理 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

人工智能(AI)技术正快速的进展,它包含了各种演算法,场景应用也很多元化;透过ARM DynamIQ微架构实现通用处理器在AI性能方面的提升,并加速其与专用加速模组之间的回应与连接,可望成为未来SoC设计的理想选择...

过去四年中,运算领域发生了令人惊叹的发展。以ARM为例,在已经出货的1,000亿颗基于ARM的芯片中,有500亿颗是由ARM的合作伙伴在2013年到2017年间完成出货的。“这个数字充份反映了整个产业目前对于更多运算的需求。”ARM副总裁暨运算产品事业部总经理Nandan Nayampally说,ARM的成功缘于良好的生态系统和自身架构的高拓展性,能够覆盖从感测器到服务器的广泛应用,他们将其称之为全面运算(Total Computing)。

Nandan Nayampally预计其合作伙伴将在2021年完成下一个1,000亿颗基于ARM的芯片出货,在很大程度上这将归功于人工智能(AI)在人们日常生活中的广泛应用。“未来,人工智能将无处不在,资料处理能力不能完全依赖于云端,设备本身也要具有人工智能的运算能力,功耗还要更低。”为此,ARM在big.LITTLE技术基础之上,推出了全新的DynamIQ技术。

20170405-ARM-1

与其将DynamIQ称之为一种技术,倒不如将其称之为“微架构”。ARM对DynamIQ给出的官方定义是:作为未来ARM Cortex-A系列处理器的基础,DynamIQ代表了多核心处理设计产业的转捩点,其灵活多样性将重新定义更多类别设备的多核心体验,覆盖从端到云的安全、通用平台。该技术未来将被广泛应用于汽车、家庭以及各种互连设备中,这些设备所产生的、以“皆”位元组(ZB,1皆位元组大约等于1兆GB)为计算单位的资料,会在云端或者设备端被用于机器学习,以实现更先进的人工智能,从而带来更自然、更直观的用户体验。

2005年,ARM在业界推出了革新式的产品--多核心ARM11,第一次实现了在单一丛集中支援四个核心用于嵌入式系统;6年后,big.LITTLE技术问世,为主要运算设备的多核心特性带来了革新。但它的弊端在于不能够对单一运算丛集上的大小核心进行配置,例如它无法实现1+3或者1+7的SoC设计配置,这对异质运算和具有人工智能的设备来说是非常不利的。而最新的DynamIQ微架构则突破了这一瓶颈,被视作big.LITTLE技术的一次重要演进。

根据ARM提供的相关资料显示,第一代采用DynamIQ技术的Cortex-A系列处理器在最佳化应用后,将可实现比基于Cortex-A73的设备高50倍的人工智能性能,并最多可提升10倍CPU与SoC上指定硬体加速器之间的反应速度。究其原因,是因为在新架构中,每个核心都可以有各自不同的性能特性,SoC设计者可以透过对每一个处理器进行独立的频率控制,高效地在不同任务间切换最合适的处理器。同时,全新设计的存储器子系统也有助于实现了更快的资料读取和全新的节能特性。

考虑到DynamIQ微架构允许在单个丛集中最多部署8个核心,Nayampally更看好其在企业级应用中的潜力。他解释说,由于硬体尺寸和软体执行绪的限制,行动应用方面应该不再需要超过8个核心以上的运算能力了,单一丛集已经足够。但企业级应用对于存储器容量、I/O输送量和频宽是有高要求的,而DynamIQ正好解决了这一问题。接下来,SoC设计人员完全可以利用Corelink和Cache Coherent Interconnect等技术形成3-8个丛集的多核心设计,充份释放其强大的运算能力,从而为机器学习和人工智能应用带来更快的反应速度。

那么,DynamIQ技术能不能协助ARM在服务器芯片市场做得更好?“这是个好问题,但我们可能还得再等等。”Nayampally回应称,目前的云端服务器通常采用多芯片架构,因此通用型处理器加专用AI加速器模组的组合,可能会是更佳的选择,DynamIQ的优势会更多体现在青睐单芯片系统设计的智能型手机等设备中。当然,他也特别强调了安全,例如DynamIQ微架构除了能为ADAS解决方案带来更快的回应速度外,也能同时增强安全性,确保合作伙伴能够设计ASIL-D相容系统,即使在故障情况下仍可以快速恢复并能够安全运行。

在回答媒体“一些专用的人工智能芯片(SoC/ASIC)是否会对DynamIQ带来挑战?”这一问题时,Nayampally称,人工智能技术目前还在快速的演进发展中,包含了各种各样的多元化演算法,场景应用也很多元化。DynamIQ更强调两方面的价值:一是能够实现通用处理器在AI性能方面的提升,二是能够实现通用处理器和专用加速模组之间快速的回应和连接。所以,整个芯片系统本身针对AI的性能就能够得到提升,这对那些体积受限的小设备而言是非常重要的。言外之意,ARM新架构与专用AI加速器模组的组合,可能是未来SoC设计比较好的选择之一。

DynamIQ技术将在今年晚些时候正式推出,2018年将率先被用于智能型手机、汽车以及其他嵌入式系统中。

关键字:ai  智能管理 引用地址:拥抱AI ARM核心SoC设计迈向崭新未来

上一篇:Intel:将GPU用于深度学习仅只是人工智能技术的一部分
下一篇:人工智能弯道超车可行吗?核心阵营如何突破

推荐阅读最新更新时间:2024-03-16 11:23

AI变革客服行业 未来或与机器“无感知”对话
人工智能时代,很多行业得到了颠覆性的发展,客服行业便是其中之一。 一直以来,客服作为连接企业和客户的桥梁,其重要性不言而喻。但是,在长期发展过程中,客服行业又存在诸多痛点,比如从企业的角度,客服投入的成本非常高,但大部分工作的价值回报却很低;而对客服员工来说,工作的成长空间小,技能单一,职业发展缺乏厚度。 此前,客服 机器人 的出现,确实解决了部分简单重复性的问题,但是,其机械式的问答体系,也让很多消费者心生不满。而随着人工智能技术的落地,客服机器人开始真正变得智能。 10月11日,追一科技CEO吴悦在接受记者采访时表示,目前,智能客服正在从传统智能客服向深度学习等AI算法技术驱动的智能客服升级。但其同时指出,智能客服现在仍处于弱
[嵌入式]
Nuance为DragonDrive推出全新人工智能功能
Nuance通讯公司今日宣布为其DragonDrive(声龙驾驶)汽车平台推出全新人工智能(AI)功能。如今,DragonDrive(声龙驾驶)可将对话式人工智能与视线识别等非语言模式紧密集成在一起,让驾驶员只需看一眼便可以获得关于车外地方的信息,并与之进行互动;增强了与其他助手(包括智能家居、虚拟私人助手和机器人)的互操作性;以及JustTalk,这一功能能够在不用按下按钮或使用唤醒词的情况下便可启用汽车助手。   在人工智能支持下,DragonDrive(声龙驾驶)的对话式汽车助手能够倾听、理解及响应驾驶者的指令,使汽车制造商将结合人工智能的互联汽车体验变为现实。DragonDrive(声龙驾驶)可随着时间的推移了解并学
[汽车电子]
AI化在工业无人机上到底能不能跑起来?
“未来会想要做消费级 无人机 市场吗?”   “不想,除非大疆不干了。”   自去年一片红海之后,面对消费级无人机市场,创业者们别说干上一干,连想他们都懒得再想。再来,观察近几年来全球无人机的融资情况,会发现无人机领域的融资在2015年达到顶峰。同时,自2015年后,无人机的融资开始出现了断崖式下滑。   对于如何把蛋糕做大的问题,大家已经思考很久。产品升级、转换市场,创业者们很自然地从扎堆消费级无人机过渡到了深耕工业级无人机。走到工业级无人机的面前,大家才猛地惊醒,原来这里才是蓝海。近一两年,北斗+众创空间落地西安、李开复投资鳍源科技水下无人机、海尔投资GDU普宙无人机、柳枝行动提供20万补贴(无偿不占股)支持鲲鹏智汇无人机等动
[嵌入式]
人工智能能否侵占华尔街?看过再下评论
人工智能 的发展出现了一些“AI威胁论”观点,有些人大胆预测“人工智能将侵入及占领华尔街”,认为在未来的世界里计算机将全面取代人类投资者。而基金管理公司Man Group PLC的首席执行官Luke Ellis说,“如果计算力和数据生成以目前的速度持续增长,那么,25年后99%的投资管理将涉及机器学习。”   尽管他的乐观,但人工智能方面所取得的重要成果目前尚未能转化为卓越的回报。据Wired称,过去几年里定量基金的平均表现未能超过对冲基金(而对冲基金的表现则未能超过股市)。   大多数人都不知道人工智能——特别是金融领域用的人工智能——在深入主题专业知识方面缺乏应用,因而不能创建干净的数据及与之相应的关系,而这却正好是任何成功的
[嵌入式]
NVIDIA 与 Hugging Face 将连接数百万开发者与生成式 AI 超级计算
NVIDIA DGX Cloud 集成到 Hugging Face 平台将加速大语言模型(LLM)的训练和调优,简化了几乎每个行业的模型定制 洛杉矶 — SIGGRAPH — 2023 年 8 月 8 日 — NVIDIA 与 Hugging Face 宣布建立合作伙伴关系,为数百万开发者提供生成式 AI 超级计算服务,帮助他们构建大语言模型(LLM)和其他高级 AI 应用。 此次合作将使开发者能够使用 Hugging Face 平台内的 NVIDIA DGX™ Cloud AI 超级计算为高级 AI 模型进行训练及调优,借助为智能聊天机器人、搜索、摘要等特定行业应用的业务数据定制的大语言模型(LLM),推动生成式
[工业控制]
NVIDIA 与 Hugging Face 将连接数百万开发者与生成式 <font color='red'>AI</font> 超级计算
晶心科技嵌入式技术论坛,聚焦AIoT智能新应用
人工智能( AI )和物联网( IoT )风潮席卷全球,为了助客户掌握 AI oT智慧新时代的最新技术,亚洲唯一致力于发展小面积、低功耗、高效率 嵌入式 处理器核心的 晶心科技 (6533)将于2018年5月15日及5月17日以「万物联网划世代‧智能生活跃云端: Embedding Andes‧Embracing  AI oT」为主题,分别于深圳(5/15)与上海(5/17)举办第十三届晶心 嵌入式 技术论坛(Andes-Embedded™ Forum)。论坛中将聚焦 晶心科技 新世代微处理器指令集架构AndeStar™ V5,以及AI结合 IoT 而成的A IoT 领域重点应用。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。 经
[嵌入式]
为争夺人工智能人才 一向神秘的苹果也尝试走开放路线
【AI世代编者按】外媒评论称,面对秉承开放性的人工智能领域,一向行事神秘的美国苹果公司在研发时也不得不采取更为透明的态度,但截至目前其做出的努力貌似还不太够。 以下为AI世代(微信号:tencentai)编译整理的文章概要: 全球科技巨头当下积极追求人工智能领域的专家。由于这一领域秉持开放性,求贤若渴的苹果也不得不努力克服其神秘行事的一贯作风。 苹果今年做出多种尝试,希望各方关注其正在人工智能领域开展的研发活动。这也是该公司目前迈出的仅有步伐。人工智能通常是指能够使计算机学习并且依赖自身提升功能的软件。 例如,苹果在7月份推出一个公共博客,对其人工智能工作进行讨论,并允许研究者在各种会议上讨论人工智能,其中包括苹果Siri语音
[手机便携]
无人驾驶技术有哪些关键技术?
科幻电影里的自动驾驶技术让大家心驰神往,近几年,随着人工智能的技术提升,无人驾驶汽车从我们的幻想成为了现实。车企、互联网企业纷纷涌入这个全新领域。 然而,曾经的Uber的撞人事故中为什么传感器没能检测到行人?无人驾驶汽车又是怎么样的一个技术解决方案呢?我们来了解一下。 无人驾驶技术 无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标
[嵌入式]
无人驾驶技术有哪些关键技术?
小广播
添点儿料...
无论热点新闻、行业分析、技术干货……
最新安防电子文章
换一换 更多 相关热搜器件
随便看看

About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版

站点相关: 视频监控 智能卡 防盗报警 智能管理 处理器 传感器 其他技术 综合资讯 安防论坛

词云: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

北京市海淀区中关村大街18号B座15层1530室 电话:(010)82350740 邮编:100190

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved