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AI芯片研发正火 三星开始投石问路

作者:时间:2017-09-10来源:DIGITIMES收藏

  人工智能()芯片模仿人类脑部运作设计而成,AlphaGo与棋王的对决让世人对技术刮目相看。继英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)加快芯片的研发脚步之后,电子(Samsung Electronics)也透露有意进军相关市场。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201709/364112.htm

  据韩媒ET News报导,电子半导体部门负责人金奇南日前表示,以目前的中央处理器(CPU)与绘图处理器(GPU)无法让AI运算有效率,但神经网路处理器(Neural Network Processing Unit;NPU)则可弥补不足之处。言下之意暗指有意将智能手机移动应用处理器(AP)与NPU技术相结合。

  NPU模仿脑神经网路,具备反覆机器学习(Machine Learning)的电路结构,若将NPU用在智能手机AP上,将可提升影像、照片、音讯辨识能力。

  人脑的资讯传输频宽约每秒25TB,储存容量约2,500TB,比市售高速绘图DRAM每秒传输32GB的速度快800倍,也比32TB固态硬盘(SSD)容量大80倍。近期华为表示,新一代10纳米制程麒麟970处理器采用NPU技术,影像辨识能力提高25倍。

  英特尔在消费性装置AI芯片领域投入大笔资源,其购并的以色列芯片业者Mobileye也在先进驾驶辅助系统(ADAS)芯片采用NPU技术,可分析摄影机捕捉到的影像,辨识车道上的障碍物加以闪避,是自驾车技术的重要零件。

  Movidius在2016年被英特尔购并,日前发表新款视觉处理器(Vision Processing Unit;VPU)系统单芯片(SoC)Myriad X,内建深层神经网路分析(DNN)加速技术,性能较前一款加快10倍,适用于无人机(Drone)的周遭辨识与无人飞行。

  高通将名为Zeroth的AI技术用在Snapdragon系列AP;微软(Microsoft)则发表内建超高速DNN演算技术的全像处理器(Holographic Processing Unit;HPU)。

  韩国半导体业者表示,Google专注开发用在服务器的大容量高速AI芯片,高通与英特尔主要研发用在消费性装置的边缘运算(Edge Computing)AI芯片。

  韩国业者Nepes引进美国AI芯片业者General Vision的技术,重新设计并开始量产,未来可望应用在各种物联网(IoT)装置上。

  韩国科学技术院(KAIST)研发团队从多年前就开始研发用于消费性装置的AI芯片,日前在2017年Hot Chips大会上发表深层神经网路处理器(DNPU)。

  另据韩媒Ilyoweekly报导,金奇南表示,元件体积朝微型化发展,DRAM频宽每3~4年就会加倍,25年后将可追上人脑的短期记忆处理能力,1颗固态硬盘就能储存人脑记忆的所有资讯。

  金奇南进一步预测,2020年全球将有500亿个装置可透过网路相连,智能工厂、智能建筑、智能车等各种智能建设将颠覆人类生活。资讯量暴增之下,能源消耗量也将激增,或许得增建40个核能发电厂才够用,因此不能忽视半导体技术发展的重要性。



关键词: AI 三星

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