支持生態(tài)系統(tǒng)與AI的開發(fā)和應(yīng)用

Imagination的業(yè)務(wù)是為半導(dǎo)體芯片提供必要的內(nèi)核構(gòu)建模塊。Imagination主要以自己的嵌入式圖形(GPU)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)技術(shù)而聞名,并將這些技術(shù)授權(quán)給全球領(lǐng)先的芯片供應(yīng)商。他們的半導(dǎo)體芯片廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品和服務(wù),因此Imagination在市場中擁有非常獨特的地位,因為Imagination可以支持整個生態(tài)系統(tǒng)參與人工智能(AI)的開發(fā)和應(yīng)用。

GPU和NNA現(xiàn)在是邊緣AI的必要元素。隨著眾多企業(yè)開始認(rèn)識到在各種任務(wù)(從自然語言處理到圖像分類)中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力,引入人工智能元素的產(chǎn)品數(shù)量也開始穩(wěn)步增加。同時,這些任務(wù)的處理正在從傳統(tǒng)的基于云架構(gòu)轉(zhuǎn)移向設(shè)備端本身,基于硬件的專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器現(xiàn)在可嵌入至半導(dǎo)體芯片中,以實現(xiàn)本地的AI處理。從可監(jiān)控前方道路的先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)到虛擬助手等聲控的消費性電子產(chǎn)品,關(guān)于集成的、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI的機會正在向多個細(xì)分市場延伸。

不可否認(rèn),AI正在成為許多應(yīng)用的必要元素。但是,仍然有很多挑戰(zhàn)。其中之一就是在邊緣和云之間平衡處理負(fù)載,并找到放置AI本身的最佳位置。例如,邊緣AI可用于消費性設(shè)備上的本地語音識別,比如識別“喚醒詞”或簡單指令,但是依然有必要在云端進(jìn)行大部分的語音AI處理,以便利用那些無法在設(shè)備端存儲的龐大知識庫。現(xiàn)在許多設(shè)備都標(biāo)榜帶有AI,但實際上,除了依靠云端去給人智能的印象以外,就僅僅只是在本地做了簡單的模式匹配和識別而已。

半導(dǎo)體工藝不斷演進(jìn),為在邊緣設(shè)備上進(jìn)行更多的AI處理創(chuàng)造了機會。例如,Imagination將看到能夠監(jiān)控特定事件的智能安全攝像頭。它們將使用邊緣AI處理來識別視頻流中的特征,例如道路上的車輛或鏡頭中的人臉,然后觸發(fā)特定事件,例如計算車輛的數(shù)量或允許授權(quán)人員訪問。他們甚至可以通過減少“誤報”的數(shù)量來節(jié)省成本,因為攝像頭中的邊緣AI可以識別正常行為和可疑行為之間的差異。

另一個挑戰(zhàn)是,盡管AI應(yīng)用的數(shù)量在不斷增加,但這并不一定意味著集成了AI加速功能的SoC是所有應(yīng)用場景的前進(jìn)方向。的確,如果Imagination考慮AI去覆蓋大部分細(xì)分市場,那么由于使用該技術(shù)的各種產(chǎn)品具有截然不同的工藝要求,碎片化會自然而然地發(fā)生。碎片化的市場對于使用專用SoC提供服務(wù)具有挑戰(zhàn)性,所以“一應(yīng)俱全”的方法不會始終適用。雖然諸如手機或ADAS等一些市場為SoC供應(yīng)商提供了大量機會,但許多以人工智能應(yīng)用為目標(biāo)的市場將自然呈現(xiàn)出低銷量前景。例如,一些產(chǎn)品可能需要AI進(jìn)行語音處理或圖像識別,但不是兩者都需要;同樣,智能家居供應(yīng)商不大可能只為將AI功能嵌入他們的控制面板而去使用原本為智能手機設(shè)計的SoC,因為這不符合成本效益。這個難題的解決方案就是打造專用的AI芯片,其可以作為輔助芯片與主應(yīng)用處理器一起使用,去卸載通常由主應(yīng)用處理器中的NNA內(nèi)核處理的AI推理任務(wù)。這樣做的優(yōu)勢是SoC供應(yīng)商可以提供一系列具有不同性能水平的邊緣AI芯片;同時,原始設(shè)備制造商(OEM)可以根據(jù)他們希望在自己的特定應(yīng)用中所處理的AI處理開銷來選擇適當(dāng)?shù)財U(kuò)展產(chǎn)品解決方案。

Imagination為希望構(gòu)建全球領(lǐng)先邊緣AI解決方案的芯片供應(yīng)商提供必要的技術(shù)。PowerVR GPU提供在AI中處理視覺元素所必需的高性能GPU計算功能,例如圖像識別和排序,手勢驅(qū)動界面或?qū)崟r視頻分析。PowerVR NNA(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器)可以構(gòu)建所有邊緣AI解決方案的核心,為高級推理和邊緣數(shù)據(jù)處理提供必要的硬件加速功能。在集成于半導(dǎo)體芯片時,Imagination的GPU和NNA技術(shù)可以提供高性能邊緣AI處理所需的一切。

ImaginationTechnologies連接與智慧家庭總監(jiān) Simon Forrest