2018-10-23来源:菱角镇新闻网

科技行业的巨头们看似已经完全接受了人工智能革命。苹果、高通和华为已经制造了一种移动芯片,而这些芯片的设计目的是提供机器学习一个更好的平台,而不同公司设计这种芯片都采用了略微不同的方式。华为在今年的IFA上发布了Kirin 970,他们称其为第一款带有专用神经单元处理器(NPU)的芯片组。然后,苹果发布了A11仿生智能芯片,该芯片为iPhone8、8Plus和x提供引擎动力。A11仿生芯片的特点是,它的神经引擎处理器是专门为机器学习而设计的。上周,高通发布了骁龙845,该芯片能够将人工智能任务发送至最合适处理器的核心系统。这三家公司的设计方法并没有太大的区别——最终归结为每种芯片向开发者提供的访问权限,以及每一种设置所消耗的电量。在我们讨论这个问题之前,我们先来弄清楚一个人工智能芯片跟现有的cpu有怎样的不同。在业界,你会经常听到叫“异构计算”的有关人工智能的术语。它指的是使用多种处理器的系统,并且每一种处理器都有专门的功能,以获得更高的性能及节省能源。这个术语并不新鲜,而且许多现有的芯片组都使用了它——例如这三款新产品在不同程度上采用了这个概念。过去三年来,智能手机的cpu使用了ARM的big.LITTLE架构,它能够将相对较慢的节能核心与速度更快、能耗更低的核心结合起来。我们的主要目标是让这款芯片尽可能少占用电能,以获得更好的电池续航时间。首批采用这种架构的手机包括三星Galaxy S4,它只入了其公司自主生产的Exynos5芯片,以及华为的Mate8和荣誉6。今年的“人工智能芯片”让这一概念更进一步,它通过添加一个新的专用组件来执行机器学习任务,或者可以使用其他低功耗内核来执行机器学习任务。例如,骁龙845可以利用它的数字信号处理器(DSP)来处理需要大量重复计算的长时间运行的任务,比如在一段长对话里通过分析找到一个用户需要的热词。高通的产品管理总监加里布洛特曼告诉Engadget,在另一方面,像图像识别这样的需求可以通过GPU更好地管理,布罗特曼专门负责为骁龙智能平台开发人工智能和机器学习技术。与此同时,苹果的A11仿生学应用在其GPU上添加了一个神经引擎,以加速人脸识别、动话表情反馈和一些第三方应用的使用。这意味着,当你在iPhoneX上启动这些进程时,A11会打开神经引擎进行计算来验证用户的身份,或者把你的面部表情倒入到“会说话的便便”这款应用中。在Kirin 970芯片中,NPU会处理一些任务,比如扫描和利用微软翻译来翻译图片里的文字。这是迄今为止唯一针对这款芯片进行优化的第三方应用。华为表示,其“HiAI”异构计算结构将其芯片组的大部分组件的性能最大化,因此它可能会将人工智能任务分配给更多,而不仅仅是NPU。

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