我們AI的策略是以計(jì)算平臺(tái)為核心，首先在終端側(cè)優(yōu)勢領(lǐng)域落地，逐步切入云端、邊緣側(cè)，核心還是通過提供領(lǐng)先的計(jì)算架構(gòu)作為基礎(chǔ)，進(jìn)一步與上
“我們AI的策略是以計(jì)算平臺(tái)為核心，首先在終端側(cè)優(yōu)勢領(lǐng)域落地，逐步切入云端、邊緣側(cè)，核心還是通過提供領(lǐng)先的計(jì)算架構(gòu)作為基礎(chǔ)，進(jìn)一步與上面的算法、服務(wù)做配合，推動(dòng)整個(gè)AI生態(tài)的發(fā)展。”在接受第一財(cái)經(jīng)記者專訪時(shí)，Arm中國市場部負(fù)責(zé)人梁泉這樣介紹Arm中國在AI方面的戰(zhàn)略。
據(jù)悉，目前全球超過95%的智能手機(jī)運(yùn)用了Arm的處理器，在智能硬件和物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的如今，Arm有著絕對(duì)的地位，其所授權(quán)的芯片用在了移動(dòng)計(jì)算、智能汽車、安全系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)。
而在平臺(tái)和生態(tài)建設(shè)上，Arm中國也發(fā)布了首個(gè)本土產(chǎn)品：周易人工智能平臺(tái)，并積極與AI產(chǎn)業(yè)各個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合作，力圖打通從芯片、硬件方案、計(jì)算庫、深度學(xué)習(xí)框架到應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈。
布局物聯(lián)網(wǎng)市場
隨著5G、AI和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和不斷融合，智能互聯(lián)時(shí)代將到來。Arm預(yù)計(jì)，到2035年將有1萬億的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，在這些設(shè)備上實(shí)現(xiàn)本地人工智能，是AI應(yīng)用的必然趨勢。而要做到這一點(diǎn)，必須進(jìn)一步降低人工智能的算力成本。
人工智能發(fā)展有三要素：算法、算力和數(shù)據(jù)。“Arm本身做的是計(jì)算平臺(tái)，算力這塊是我們最大的優(yōu)勢。除了CPU、GPU技術(shù)之外，Arm中國還在做基于AI的專門架構(gòu)，即AIIP。在這之上，我們進(jìn)一步再提供整套的平臺(tái)架構(gòu)，不僅包括AI核心的硬件技術(shù)，同時(shí)也包括上面的軟件，可以讓開發(fā)者更快對(duì)接現(xiàn)成的AI框架。”梁泉告訴記者。
從使用場景看，AI芯片主要分為云端和終端。目前主流的深度學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括訓(xùn)練和推斷兩個(gè)環(huán)節(jié)。由于訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此訓(xùn)練主要在云端進(jìn)行，用到的芯片主要是CPU、GPU或者是TPU等計(jì)算能力相對(duì)更強(qiáng)的芯片。云端追求高性能，開發(fā)成本更大，終端更側(cè)重低成本和低功耗。
推斷則有所不同，既有在云端進(jìn)行的，也有在設(shè)備端進(jìn)行的，而且現(xiàn)在越來越多的推理被放到了邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)，邊緣計(jì)算已經(jīng)成為趨勢。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，讓智能思考留在本地，不僅可以降低功耗、降低時(shí)延、節(jié)約帶寬，而且能夠提高設(shè)備的獨(dú)立性、安全性和私密性。
梁泉指出，目前市場上沒有標(biāo)準(zhǔn)的AI芯片架構(gòu)，一種做法是把一些常規(guī)的算法固化，支持很多通用的算法，效率中等;還有一種便是針對(duì)特定市場，比如語音或圖像做專有的算法固化，雖然應(yīng)用場景有限，但是特定領(lǐng)域的效率最高。“我們會(huì)盡量去梳理市場上的需求，然后歸類到不同的產(chǎn)品形態(tài)，通用的、專用的、端側(cè)的、邊緣側(cè)的甚至云端的都會(huì)覆蓋。”梁泉并未透露細(xì)節(jié)，不過他表示會(huì)在合適的時(shí)間公布Arm中國在AI領(lǐng)域的完整路線圖。
梁泉稱：“我們?cè)贏I上面的打法其實(shí)依托于現(xiàn)有熟悉的市場，因?yàn)榭蛻羰乾F(xiàn)成的?？蛻粲蠥I芯片的需求，我們有現(xiàn)成的產(chǎn)品，原來的CPU、GPU的IP在里面工作很好，這是我們的優(yōu)勢，但更多還是要看AI產(chǎn)品本身的成熟程度，然后看需求是不是和市場特別契合。”
中國AI生態(tài)圈
AI無疑是近幾年最熱的詞。AI技術(shù)在獲得廣泛關(guān)注后也開始面臨商業(yè)化落地的現(xiàn)實(shí)問題，一些企業(yè)也正圍繞AI構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。
從資本市場看，創(chuàng)投分析機(jī)構(gòu)CBInsights今年公布的一份人工智能報(bào)告指出，商湯科技(SenseTime)和曠視科技(Face++)是全球資金最充足的AI創(chuàng)業(yè)公司，這兩家都來自中國。
作為重要的應(yīng)用市場，中國已經(jīng)有了廣泛的AI應(yīng)用。梁泉告訴記者，不管是人才儲(chǔ)備、技術(shù)儲(chǔ)備、實(shí)際應(yīng)用場景上，投入的公司和投資力度上，還是政府的支持方面，中國在AI這個(gè)領(lǐng)域都走在世界前列。
雖然國外廠商在通用芯片領(lǐng)域占據(jù)了先發(fā)優(yōu)勢，云端訓(xùn)練領(lǐng)先國內(nèi)，但國產(chǎn)品牌也在積極尋求從AI專用芯片及嵌入式領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突圍的良機(jī)，AI技術(shù)公司開始向產(chǎn)業(yè)鏈上下游延伸，用整套解決方案深耕垂直領(lǐng)域，甚至有不少人期待通過AI芯片，中國能實(shí)現(xiàn)芯片領(lǐng)域的彎道超車。
梁泉稱，AI芯片關(guān)鍵還是取決于其融入產(chǎn)業(yè)的速度，“如果這些AI公司，包括我們?cè)谑袌錾习l(fā)展非常好，并且市場增速也非?？欤蚁嘈胖袊陌l(fā)展速度真的有可能會(huì)超過美國，前提是市場足夠大。”
2017年，Arm與厚樸投資等投資機(jī)構(gòu)簽署合作備忘錄，成立中方控股51%的合資公司。梁泉向記者介紹，成立中國合資公司目的是在原本引進(jìn)Arm全球技術(shù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，能進(jìn)一步通過自主研發(fā)，推動(dòng)國產(chǎn)芯片的發(fā)展，“我們投入了非常多的力量去做自主研發(fā)，這里面很多的技術(shù)完全由中國本土團(tuán)隊(duì)開發(fā)，核心知識(shí)產(chǎn)權(quán)在中國本土這邊，希望對(duì)國產(chǎn)芯片進(jìn)行更多的支持。”
Arm中國在本土推出的第一個(gè)自研成果是周易人工智能平臺(tái)。該平臺(tái)采用自主開發(fā)的AI處理器和軟件框架，讓芯片廠商能夠在現(xiàn)有的技術(shù)能力上，快速部署人工智能計(jì)算的算力，在同等的成本功耗情況下，能做到人工智能應(yīng)用所需要的算力。它的核心包含兩部分，一是Tengine軟件框架，二是AIPU(人工智能處理單元)，主要處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的AI計(jì)算。從優(yōu)化端側(cè)芯片開發(fā)的角度看，周易平臺(tái)降低了兩個(gè)門檻：一方面是SoC集成AI功能的設(shè)計(jì)門檻，另一方面是上層軟件的開發(fā)門檻。
在生態(tài)方面，Arm中國也積極與AI產(chǎn)業(yè)各個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)合作，力圖打通從芯片、硬件方案、計(jì)算庫、深度學(xué)習(xí)框架到應(yīng)用的全產(chǎn)業(yè)鏈;在平臺(tái)建設(shè)方面，Arm中國在國家政府和產(chǎn)業(yè)伙伴的支持下成立了Arm開放人工智能實(shí)驗(yàn)室(OpenAILab)與Arm人工智能生態(tài)聯(lián)盟(AIEC)，致力于嵌入式人工智能技術(shù)的普及。
就在上月，在上海舉行的第二屆Arm人工智能開發(fā)者全球峰會(huì)上，Arm中國正式發(fā)布了極術(shù)AIoT開發(fā)者社區(qū)。該社區(qū)由Arm中國發(fā)起，并攜手思否(SegmentFault)、OPENAILAB以及移知科技等合作伙伴，共同為AIoT開發(fā)者量身打造的問答型交互社區(qū)，首批發(fā)布包括人工智能、芯片軟硬件和全球資源三大板塊，在AI技術(shù)、SoC開發(fā)以及Arm人工智能全球生態(tài)對(duì)接三個(gè)領(lǐng)域?yàn)橹袊斯ぶ悄芪锫?lián)網(wǎng)開發(fā)者提供一個(gè)互動(dòng)平臺(tái)。（來莎莎）
關(guān)鍵詞： Arm AI 計(jì)算平臺(tái) 云端
