CVPR大会微软对外发布：为HoloLens研发全新智能芯片

日前，在夏威夷举办的CVPR大会上，微软对外公布，他们正在为HoloLens开发新的AI芯片，使设备可直接识别用户所看的事物和听见的声音，将数据传回云端时也不会产生更多的延时。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。

微软HolographicProcessingUnit(HPU，全息处理器)二代正在研发中，将用于下一代HoloLens，但并未给出明确时间。

上一次微软宣布Hololens全息处理器还是2016年8月。一代HPU芯片采用台积电TSMC代工定制打造的28nm数字信号处理器(DSP)，具有24颗TensilicaDSP核心，每秒处理1万亿指令，8MBSRAM，1GBLPDDR3内存。HPU芯片还采用12x12mmBGA封装，相比基于软件的解决方案，执行速度快200倍，低功率仅10w。

HPU二代目前未给出详细信息，相信比一代更为强大。

微软在CVPR说了什么?

另外，参加此次CVPR大会的是微软全球执行副总裁、微软人工智能及研究事业部负责人沈向洋，他发表了《计算机视觉商业化：成功案例和经验教训》的演讲。

沈向洋表示，微软一直致力于发展新的计算机视觉技术，并将这些技术给到开发者，让他们利用这些技术打造产品。他简单地介绍了微软研究院25年的计算机视觉研究，同时提到最近他们在计算机图形、图像识别等领域的最新研究，之后还详细地谈到他们的一些商业化案例。

其中，沈向洋主要讲到三款产品：MicrosoftPix(一款基于AI的相机APP)，HoloLens(MR眼镜)和CognitiveServices(认知服务，通过几行代码便可在不同平台上创建基于AI的应用)。

现场，沈向洋展示了IRIS交互视觉学习服务，开发者可通过它创建图像识别应用。他还用HoloLens演示了最新的demo，包括Holoportation(瞬间传送)。该功能可重建高质量的人像3D影像，并实时传送到任何地方。

不过，除了公布HPU二代信息外，整个演讲的营销味道较重，中途有不少人离开。

一切为了AI

这是为数不多的一次，微软决定自己开发新的芯片。他们宣称，这是第一款针对移动设备设计的芯片。实际上，为了更多的释放AI能量，已经有不少大公司决定自己研发芯片。今年五月，有知情人士称，苹果正在测试iPhone原型机，其中使用了针对AI设计的芯片。谷歌于今年I/O大会上推出第二代AI芯片TPU。为劝说人们购买下一代设备——不管是手机、VR头盔，甚至是汽车，所有的体验将更好，更流畅。

“消费者期待的是没有延迟，实时处理的体验。”Tirias研究机构的分析师JimMcGregor称，“对于自动行驶汽车来说，把数据传送到云端，再做决定，以避免碰撞，躲开行人，这样的时间延迟你承担不起。自动驾驶产生的数据十分庞大，你无法将所有数据传回云端。”他表示，到2025年，所有人们要交互的设备都将植入AI。

数年来，英特尔在芯片市场占据重要位置，但随着人工智能的发展，传统芯片厂商第一次开始面临竞争。通过分析和学习模型，模拟人脑神经网络，AI能力越来越强。而一般用于PC的芯片并不会将处理能力一次性地提高数倍，但这却是AI软件所要求的。

目前来看，微软研发自己的芯片已经有几年时间了。其中，Xbox游戏主机也加入了动作追踪处理系统。最近，为了在云服务方面与谷歌和亚马逊合作，微软使用了现场可编程门阵列(FPGA)以展示他们的AI实力。特别是，微软从英特尔子公司Altera购买芯片，并使用软件对芯片进行调整，使其具有独一无二的功能。

去年，微软使用数千个这样的芯片，一次性将英文维基百科翻译为西班牙语，共有500万篇文章，30亿个词汇，用时仅不到十分之一秒。下一步，微软将让他们的云用户使用这样的芯片，来加速各自的AI任务，这一服务将于明年上线。用户可以使用该服务从巨大的数据中识别图像，或使用机器学习算法预测用户的购买模式。微软研究院杰出工程师DougBurger称，“我们对此非常重视。我们的愿望是成为第一大AI云。”

当然，微软也面临很多竞争。亚马逊也使用了可编程门阵列，还计划使用由英伟达研发的顶级芯片Volta来训练AI系统。同时，谷歌已经建立了名为TensorProcessingUnits的AI处理器，并且已经供客户使用。公司内容研发芯片成本是非常大的，但微软称，他们别无选择，因为技术变化的如此之快，很容易被落在后面。

从云端将专业的东西放到人们手中或脸前的设备上，是微软CEOSatyaNadella聚焦于AI的首要任务。在五月份的一次演讲上，他谈到使用AI追踪工业设备的想法，AI能告诉用户哪里能找到一把惠子，如何使用它，以及在未授权使用或化学品泄漏的情况下，及时给予警告。

新的HoloLens芯片有可能将使上述情况成真，并且创造更多的可能性。微软CTOKevinScott说，“我们确实需要定制芯片用于我们正创建的场景和应用中。”

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