備戰5G時代,針對物聯網語音、智慧城市、智慧出行的AI晶片今年將量產

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備戰5G時代,針對物聯網語音、智慧城市、智慧出行的AI芯片今年將量產

為高效處理人工智能算法所需要的海量數據,特定的晶片研發已成為各大科技公司爭相逐鹿的新高地。昨日,國內領先的人工智能企業雲知聲公布其多模態AI晶片戰略,並宣布其正在研發中的三款分別針對物聯網語音、智慧城市、智慧出行的AI晶片。據悉,此三款晶片將於今年啟動量產。

隨著人工智能技術的發展,以CPU和GPU為代表的傳統晶片在處理海量數據時已顯疲態。以Google的人工智能產品阿爾法狗(Alpha Go)為例,它完成一盤圍棋需要動用1000個CPU和200個GPU,每分鐘的電費高達300美元。同時,伴隨著5G的到來,新的信息技術將進一步與人工智能結合,來自語音、圖像、視頻的巨量多維數據對晶片的計算能力提出了新的要求。

在這種背景下,AI晶片的研發和量產已刻不容緩。據知名市場調研公司ReportLinker預計,到2023年,全球人工智能(AI)晶片市場規模將達到108億美元,復合年均增長率達到53.6%。AI晶片很可能是晶片界的一次變革。

目前雲知聲正在研發中的多款面向不同方向的晶片,其中包括第二代物聯網語音AI晶片雨燕Lite,面向智慧城市場景的多模態AI晶片海豚,以及與吉利集團合作,面向智慧出行場景的多模態車規級AI晶片雪豹。

備戰5G時代,針對物聯網語音、智慧城市、智慧出行的AI芯片今年將量產

雲知聲創始人、CEO黃偉認為,未來人工智能應用將不僅僅是晶片與應用端的聯動,更包括了雲計算。「強大的雲會讓應用端能力更強,而強大的應用端則可提升數據處理的實時性和有效性,進而增強雲的能力。」黃偉表示,二者需要緊密結合,這要求對晶片設計和雲端架構進行統一考量。傳統的通用方案架構由於在高實時性、高智能化場景中的算力有限,且無法平衡好成本、功耗、安全性等諸多現實需求,因此具備多維度 AI 數據集中處理能力的多模態 AI 晶片將成必由之路。

雲知聲於2015 年正式啟動自研 AI 晶片計劃,目前正在加速技術布局。「我們面向機器視覺的輕量級圖像信號處理器,在不依賴外部內存的情況下,可做到 30 fps 的速率下實時對傳感器的圖片進行預處理;先進神經網路處理器DeepNet2.0最高可配置算力達 4T,達行業一流水平。」黃偉說。此外,雲知聲還與ASIC人工智能計算中心達成深度合作,開展相關基礎。

作者:金婉霞

編輯:儲舒婷

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