【原创】12.3万亿美元!!!!

winniewei 提交于 周五, 04/19/2019
【原创】12.3万亿美元!!!!

作者:张国斌

在今天召开的高通人工智能开放日上,高通中国区董事长孟樸在开幕致辞中指出第三方研究显示5G部署速度要超过4G,到2035年,5G产品以及相关服务产值会达到12.3万亿美元!这是一个巨大的产业也是各国跑步部署5G的主因,而高通是如何掘金这个大市场呢?高通在AI研究方面有哪些最新成果?老张带你了解。

他指出在4G启动元年,只有四家运营商3家OEM厂商提供产品,而在5G启动元年,有超过20家运营商部署了5G网络,有OEM厂商发布了超过20款5G终端产品。

他更正指出到2035年,5G产品以及相关服务产值会达到12.3万亿美元,而且5G催生了大数据产业蓬勃发展,激发了AI的应用和发展,因此到2022年AI相关产品和服务达3.9万亿美元。

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孟樸表示随着5G时代开启人来进入了全新的发明时代,5G和AI结合将催生大量新的产品和技术。高通认为到2025年 ,重要细分市场的端侧AI应用率会达到100%,未来AI技术会像水电空气一样普及。

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他指出高通在AI领域的研究已经超过10年,已经在云服务和软件开发商领域建立了强大的生态系统。

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在本次大会上,高通宣布与VIVO、腾讯王者荣耀、腾讯AI Lab合作启动想象力工程,基于骁龙855的AI能力把游戏体验提升到新的高度。

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VIVO创新创意领域总经理王友飞表示端侧平台处理能力不断提升,随着5G时代来临,未来将云端的手机游戏战队体验移植到端侧,未来AI在游戏应用后还可以成为玩家的教练,提升玩家游戏水准。

他们都表示AI未来将会深入到我们生活的方方面面。

高通要把AI从端侧引入到云端

高通技术专家在随后的演讲中指出通过10多年的AI研究,高通在AI应用方面积累了大量的经验,他强调高通在端侧平台方面一直保持工艺领先,能以最低的功耗实现AI技术的应用,领先于竞争对手。

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他指出在2012年的骁龙820采用的是14/12nm到 去年已经发展到7nm,高通每年出货7亿颗芯片,高通在信号处理方面非常突出,我们要把这个专业知识放到云端。

“我们提供一个全新架构,从下往上,在云端获得最好的推理表现。比目前的GPU/FPGA效率再提升10倍 !同时降低时延,实现从无线边缘到云端的AI一致性,这就是高通云AI100加速器,AI峰值超过350TPOS,2019年将出样品。

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据悉,高通云 AI 100基于高通在信号处理和功效方面的技术积累,专为满足急剧增长的云端AI推理处理的需求而设计,可以让分布式智能从云端遍布至用户的边缘终端,以及云端和边缘终端之间的全部节点。

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针对每一项从云端到边缘的AI解决方案,高通为开发者提供了一整套完整的工具和框架。在分布式AI模型中推动生态系统的发展,将有助于为终端用户打造更多丰富的体验,包括支持自然语言处理与翻译的个人助理、高级图像搜索,以及个性化内容与推荐。

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高通Cloud AI 100的特性包括:与目前业界最先进的AI推理解决方案相比,每瓦特性能提升超过10倍,它采用7纳米制程工艺,支持更强大的性能和功耗优势;支持业界领先的软件栈,包括PyTorch、Glow、TensorFlow、Keras和ONNX。

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他举例说有了这样的云端推理能力,可以将AI应用到更多领域,例如在工业领域,通过云端的AI能力,可以发现工业过程中的安全隐患。

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另外,自然语音处理需要大量的AI,如facebook每天要翻译70亿条信息,在云端实现推理能力 facebook每秒实现200万亿推理能力。

骁龙855和新骁龙系列更多细节披露

在本次大会上,有关骁龙855的更多细节也获得披露例如在DSP中增加了张量处理器,AI性能比竞争对手的AI能力高3.2倍。

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同时公布了高通新的骁龙665、骁龙730 骁龙 骁龙730G平台的细节,这三款端侧平台都在AI方面获得提升

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骁龙665瞄准中低端手机,AI能力提升了2倍

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骁龙730采用8nm工艺,在8个方面提升,如CV-ISP实现人像4K能力,和855同样的第四代人工智能引擎,首次把张量加速器应用到7系列。语音助力方面可以支持更多关键词,可以在嘈杂的环境中更远程拾音。

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骁龙730G 则瞄准游戏体验提升,有部分骁龙Eilte gaming特性渲染提升15%。并面向顶级游戏优化,解决游戏卡顿问题。

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高通发力汽车

很多车厂已经采用了高通的信息娱乐系统,高通认为随着体验的升级,汽车多屏显示,抬头显示,虚拟助手等都在汽车应用,汽车的很多体验跟云结合起来。

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高通在CES上发布了第三代骁龙汽车数字座舱平台可以提供更多的使用场景。

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高通认为通过5G、AI和CV2X的结合以及端云的结合实现智能安全出行,例如下图中,支持AI摄像头的RSU可以发现行人在过马路看手机,并将这个信息通知给等候红绿灯的汽车提示危险。

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在物联网领域,AI也在快速普及,高通认为在物联网领域计算能力和AI从云端转换到终端,借助本地的计算能力,物联网终端具备了感知、学习推理的能力,对物理世界做出响应和人进行交互。这样让端侧的AI推理的实时性和可靠性都提升了。另外,物联网上的终端设备具备更强大的连接能力,云端可以处理复杂的人工智能算法,终端对实时性隐私性的数据进行处理,通过连接把两者结合起来。

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而物联网要实现规模化,则智能必须分布到边缘和端侧,另外,5G低延迟,广接入的能力也赋能给物联网。

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以未来的智能工厂为例,可以通过5G网络实现云端分析,对于本地的数据处理,则可以通过传感器数据融合、计算机视觉融合等完成本地的AI处理。本地还可以建立强大的传感器网络,对本地的运行做实时处理。在未来零售等也可以应用这些技术。

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高通认为未来AI会应用到方方面面从家居到工业领域,例如在目前我们的家庭也应用了AI技术加持的智能门锁、智能安防摄像头、智能音箱等,未来AI的应用还会更多。

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不过在AI应用中也面临功耗和热效率的难题,高通认为通过异构计算可以解决这方面的挑战,让最合适的模块执行最合适任务,在这方面,借助手机上的经验可以有所帮助。

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例如智能音箱就是采用的异构计算技术,在这个SoC中,CPU,DSP等都在应用 如果要实现人脸识别、物体检测等就需要增加GPU等单元。

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基于上述需求高通推出了视觉智能平台,把计算能力、连接、摄像等融合起来,上个月高通还推出了QCS400 ,基于高通AI引擎,支持更智能的音频。高通表示,由于QCS400 SOC的AI功能,它支持更强大的语音助手功能,支持多个唤醒口令,即使在嘈杂的环境中也能改善本地语音检测效果,QCS400的AI版本还拥有双DSP,并支持杜比等高端音频技术。在续航方面,QCS400也提供更高效的能耗表现,高通表示它的续航比之前的高通产品长25倍。

QCS400系列目前拥有QCS403、QCS404、QCS405、QCS407四个版本,403/404分别搭载双核/四核CPU,两者都支持蓝牙5.1;而QCS405除了四核CPU之外,还搭载了四核AI CPU、GPU和双DSP;至于QCS407这是405的强化版本,可以为AV接收器提供更多音频通道。

据称这款产品推出后获得很多好评。

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高通在深度学习领域的最新成果

高通的侯继磊博士则分享了高通在AI领域的研究成果,他指出高通提出了一种泛化G-CNN神经网络,另外高通在AI模型等方面也做很多优化实现高能效。

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例如通过自动化技术可以压缩AI模型,自动提出冗余的单元,同时保持准确读,通过优化可以将AI能效提升3倍,另外通过量化也可以实现高能效,在面向自动自动化应硬件编译的强化学习提升效率。

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高通还出了内存计算的概念,把内存单元和计算单元重合,在内存单元引入计算,对传统计算架构进行改革,针对单比特的运算可以提升10倍到百倍。

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在面向无监督学习深度生成模型研究方面,高通也有最新的成果例如可以检测出未标记的数据等。

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未来可以把量子场论应用到深度学习吗?高通认为可以,高通提出了泛化G-CNN的概念,这个原理来自相对论,侯博士指出深度学习中机器看到是3维图像, 这都要涉及到泛化几何图像。

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