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DIGITIMES Research:邊緣運算興起 IC業者方案出籠 分散式訓練架構為深度學習新契機

本文作者:DIGITIMES       點擊: 2017-10-16 15:06
前言:
 DIGITIMES Research觀察2017年深度學習(Deep learning)用途處理器(Processor)、加速器(Accelerator)於終端裝置發展,為解決深度學習於雲端應用的隱私與機敏資料疑慮、降低企業為配合雲端調整內部IT架構所付出的成本,以及面臨國家及地方網路基礎建設不足或不均衡、頻寬限制與網路延遲等挑戰,相關業者尋求在終端裝置上突破限制,以發展如電腦視覺(Computer Vision;CV)、自駕車等智慧應用,使終端裝置邊緣運算(On-device edge computing)熱潮興起。
 
因功耗與效能考量,終端裝置上的深度學習應用以推論為主,亦即將訓練後的模型以晶片方式嵌入終端裝置,然Google提出聯合學習(Federated learning)的分散式資料訓練架構,使終端設備可望擺脫純執行深度學習推論任務的角色,在終端設備上進行小規模資料訓練,降低頻寬與雲端伺服器負擔,並保障使用者隱私與機敏資料,亦提升從訓練到推論循環改善的效率與速度,成邊緣運算推廣的一大助力。
 
在智慧型手機市場,人工智慧(AI)晶片整合進系統單晶片(System on Chip;SoC)成趨勢,儘管高通(Qualcomm)先推出神經網路處理引擎(Neural Process Engine;NPE),以異構運算(Heterogeneous computing)方式達成智慧型手機上的AI任務,然繼華為(Huawei)、蘋果(Apple)推出整合AI晶片於應用處理器(Application Processor;AP)後,預估高通、聯發科(Mediatek)將快速跟進,推出整合AI晶片的AP。
 
新思科技(Synopsys)、CEVA、益華(Cadence)、芯原(Verisilicon)等IP業者皆推出基於數位訊號處理器(Digital Signal Processor;DSP)的嵌入式處理器方案,且已達16奈米(Nanometer;nm)製程,朝電腦視覺市場前進,然此市場不但有英特爾(Intel)購併Mobileye與Movidius橫跨車用與影像辨識,更有NVIDIA憑藉其通用圖形處理器(General-Purpose computing on Graphics Processing Units;GPGPU)已佔據部分市場,邊緣運算興起所引起的AI晶片市場競爭白熱化。
    
 
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