Arm眼中的AI的機會

問： 依您看，邊緣AI將給某類工業(yè)應用帶來哪些新變化？

答：從Arm的角度來看，我們認為人工智能是當今最激動人心的技術革命之一，它將對市場產(chǎn)生巨大的影響，也將作用于各類設備，包括網(wǎng)絡邊緣的計算存儲、自動駕駛、數(shù)字電視圖像增強、家庭智能助手、不同類型的智能手機等，并使物聯(lián)網(wǎng)設備更加智能化。

事實上，我們預計，新一輪的人工智能增強技術將有助于加速物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)與醫(yī)療場景用例、以及智能攝像頭與傳感器（用于預測故障和維護）等設備中的應用。此外，我們希望看到幾乎所有傳感器的監(jiān)測數(shù)據(jù)模式都能有所改進。這些變化僅僅是一個開始，因為人工智能正在有效解決以往的計算挑戰(zhàn)，并迸發(fā)出大量的潛能。

問： 其技術挑戰(zhàn)是什么？

答：Arm是全球使用最廣泛的計算架構，我們先進的低功耗處理器設計已應用于超過1,500億顆芯片的智能計算。我們預計，到2035年全球將會有1萬億臺物聯(lián)網(wǎng)設備，我們正朝著為萬億聯(lián)網(wǎng)設備賦能這一目標邁進。

對Arm來講，我們的挑戰(zhàn)在于，如何確保AI應用于各類現(xiàn)代電子設備的同時，滿足智能設備所需的高功效和成本敏感性。因此，當你將計算的不斷演變特性和人們使用設備的方式考慮進去時，就會明白人工智能不可能有一個放之四海而皆準的解決方案。

為了克服這些挑戰(zhàn)，在過去幾年中，Arm幾乎在每一代產(chǎn)品中都引入了主要的人工智能增強功能。然而，在將人工智能應用擴展到數(shù)十億臺設備的過程中，產(chǎn)品功能增強只是其中的一小部分。我們還需要確保人工智能易于使用、修改和部署，這就需要通過投資高效好用的軟件和工具來實現(xiàn)，從而使我們生態(tài)系統(tǒng)中的軟硬件開發(fā)人員都可以輕松使用。從根本上來看，Arm面臨的技術挑戰(zhàn)不僅限于設計計算架構。為此，我們也不斷致力于在蓬勃發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)支持下，為市場提供廣泛、一致、易于訪問的解決方案。

Arm機器學習事業(yè)群 商業(yè)與營銷副總裁 Dennis Laudick

問：貴公司是如何解決這些難點的？有哪些創(chuàng)新性的解決方案推薦？

答：從更高層面上來講，人工智能在現(xiàn)代設備中的應用確實存在兩類挑戰(zhàn)：技術挑戰(zhàn)和生態(tài)挑戰(zhàn)。許多技術挑戰(zhàn)正在變得越來越清晰。例如，在云計算中，您可以利用幾近無限的資源來處理計算問題，很多因素，諸如功耗，芯片成本，帶寬成本等，在云計算中已不再是什么大問題。但是，對于我們日常使用的大多數(shù)智能設備來說，我們依舊需要在更加嚴格的功率和尺寸限制下提供更多的算力和功能。例如，在設計最初的AI專用處理器系列Ethos時，我們就很快意識到，對海量數(shù)據(jù)的智能管理對我們的設計至關重要，因此，我們讓所有AI專用處理器都具備智能數(shù)據(jù)管理技術，如壓縮和重新加載最小化技術等。

我們需要在高效、固定功能的硬件與更靈活、可以適應未來需求而又不影響效率的硬件之間找到一個適當平衡，Arm Ethos系列就是一個很好的范例。隨著人工智能和計算的不斷演進，如何用更少的資源做更多的事情將繼續(xù)成為我們技術與思維的核心。但是，正如我前面提到的，世上沒有普適性標準，這就是為什么我們設計了多款支持AI的處理器，并在功耗、性能、成本和靈活性方面進行了多種平衡。 Arm的處理器解決方案旨在實現(xiàn)從微型傳感器、云服務器到基礎架構的全面人工智能。

如前所述，實現(xiàn)能為任何產(chǎn)品服務的人工智能解決方案不僅需要一款合適的處理器，更需要一個強大的生態(tài)系統(tǒng)。這就是為什么Arm在過去幾年里對其生態(tài)系統(tǒng)進行了大量投資，以確保工程師社群擁有在基于 Arm 的設備上實現(xiàn) AI 所需的軟件、工具和支持。