【觀點】AI 大潮來襲!爲你解釋 AI 芯片到底是怎麽回事

12/11/2017
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在人工智能預熱了多年之後,這項看似「高大上」的技術終於變得接地氣了起來,終於開始進入普通消費市場。從 Apple 新 iPhone 的「神經引擎」,到 Huawei Mate 10 帶來的「神經處理單元」,以及最近 IntelQualcommARM 在 AI 領域的佈局都能看出 AI 對於整個行業的影響。大批資本湧入和頂尖公司不斷吸引消費者的眼球,「AI」成了頭條常客。那麽到底這些 AI 芯片能給我們帶來什麽呢?

我們爲什麽需要 AI 芯片?

AI 芯片存在的意義非常直接。存在於手機,筆電或者臺式機上的 CPU 無法完成「機器學習」這個過程。如果用傳統芯片來完整機器學習的話,整個過程會非常緩慢,而且會非常快地耗盡電量。


現代 AI 對於運算速度的要求非常高,但是 CPU 只有有限的「核心」來進行數據運算。這就是爲什麽整個行業非常喜歡圖像處理單元,也就是我們通常所説的 GPU。這些最初被設計來運行遊戯的處理器,非常凑巧,能夠非常迅速的處理小規模運算,也就是所謂「浮點運算」。取代數個「核心」,GPU 有著上千個處理單元。

但是將這上千個處理單元塞進你的手機是不太可能的,「想想一張 GTX 1080 需要多大的功耗吧」。但一些其他的「架構」能夠在低功耗下同時完成類似的計算。Qualcomm AI 與機器學習負責人 Gary Brotman 表示「我認爲「平行運算」是關鍵,效率高是重點。」他還表示,目前的 AI 單元並不僅僅是最終答案——還有其他架構也能勝任。

我們能用 AI 芯片做什麽?

就像先前提到的,AI 硬件理論上意味著——更好的性能和更長的續航時間。但對於消費者,甚至開發者來説還有安全性和私密性方面的好處。


首先,安全性和私密性。目前,很多機器學習都需要將你的數據上傳到雲端來進行計算。像 Google 和 Apple 這樣的公司想方設法讓這個過程能夠在本地,也就是你的手機上完成,但目前還沒能大範圍應用。如果 AI 芯片的計算水平足夠高了,那麽上傳數據帶來的風險就被幾乎爲零了。

除此之外,如果不需要將數據發送至雲端,那麽讀取數據也變得更加容易。這也能夠對開發者有所幫助。如果所有的計算都能在本地進行,開發者就不需要花錢租用那麽多服務器了。只要硬件水平提升,所有人都能夠受益。

現在 AI 芯片已經可用了嗎?

這個問題就得不那麽好回答了。因爲即使配備了 AI 芯片,並不意味著手機上的 AI App 和服務就能夠從中取得便利。

就拿華爲和 Apple 來舉例,這兩家公司都專門為 AI 準備了芯片,但開發者需要他們開放 API 才能進行相關軟件開發,開發者們需要確保 AI 框架「比如 Google 的 TensorFlow 和 Facebook 的 Caffe2」支持的。如果無法支援,開發者們就需要進行轉換,這個過程是需要時間的。


Gartnr 的科技分析師 Anthony Mullen 表示,整個開發環境目前還非常不成熟。他說:「人們需要相當長的一段時間才能熟悉這種開發模式。到那時在製造商和第三方開發者之間才進行合作。」這就是爲什麽 Microsoft 要與 Huawei 合作,以確保 Microsoft 的翻譯軟件能在離綫狀態下「本地」,利用華爲的 NPU 芯片進行運算,這也是爲什麽 Facebook 要和 Qualcomm 合作來讓 Qualcomm 的硬件在運行 Facebook 的 AR 濾鏡時能更快。

雖然大公司們有時間和金錢,但是否每個體量小的 app 開發者都需要投入相當的成本來開發 AI app 呢?對於 Apple 來説這並不是問題,Apple 的開發者們都統一使用的是由 Apple 提供的 Core ML 框架;但對於 Android 開發者來説就沒有這麽容易了,不同硬件製造商的標準都不同。

幸好 Google 對於 Android 環境有一定的掌控力。他們推出的移動 AI 框架,TensorFlow Lite,已經為移動設備設立了標準。

所以我的手機需要一枚 AI 芯片嗎?


不,並不必要。

在華爲和 Apple 的情況下,目前 AI 芯片存在的意義還停留在「讓他們的手機更好用」的層面,可以看成是一項功能。華爲的 AI 芯片能夠監控 Mate 10 防止運行變慢,而 Apple 則是通過 AI 完成 Face ID 和 Animoji。

就目前而已,有 AI 芯片不是壞事,但和雙相機以及防水功能一樣,這僅僅還是一項「功能」,還不足以用 AI 芯片的有無來將不同型號的手機分出勝負。但目前各大廠商都在大力宣傳 AI,對消費者進行市場教育,AI 芯片不可或缺的日子也不會太遠,就像當年剛剛出現 Touch ID 一樣,現在你還能離得開指紋識別嗎?



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