在2020年市场对15亿个AI终端的需求增长促使定制AI芯片成为趋势而你是否知道半导体和芯片之间有什
随着AI算法的逐步成熟以及芯片算力的提升,历经几年的热潮之后,AI技术只有落地应用才能获得进一步的发展。不过,算法需求与芯片算力不匹配的需求成为了AI落地的一大障碍,AI软硬一体化成为关键。但在软硬一体化提高效率的同时,如何满足多样化的需求也非常关键,定制化成为了趋势。
面对这些问题,我们需要整个产业链的协作,共同满足市场的需求。根据市场研究机构的报告,将到2022年,全世界将拥有超过15亿部具有计算机视觉/机器视觉能力的人工智能设备,这包括智能手机、安防系统、消费电子产品、汽车图像传感器以及工业等。
这就意味着,要让这些设备能够更好地服务于我们,每台设备都需要一个合适的心理处理器。那么,你可能会问:“为什么不能使用通用的芯片呢?”答案是,因为通用芯片虽然可以很好地适应算法演进,但其计算速度和能效并不如专用的神经网络加速器(NNAs)。
因此,在这个过程中,我们发现了一个有趣的问题:人们到底应该使用专门设计用于人工智能任务的人工智能加速器(ASICs),还是应该依赖于通用处理单元(CPUs)来执行这些任务?
据CEVA营销副总裁Moshe Sheier所说,这是一个复杂的问题,没有简单明了答案。他解释说:“如果你的目标是执行复杂的人工智能工作负载,那么你可能需要一个特殊设计的人工智能加速器。”然而,如果你的工作负载更简单,那么可能使用CPU或其他类型处理单元就可以了。
但即便如此,即使对于最复杂的人工智能任务来说,也有很多情况下CPU无法提供足够快或者高效的地方式解决问题。这就是为什么NNA特别重要,它们能够帮助我们在执行复杂人工智能任务时减少时间并提高精度。
现在,让我们回到我们的第一个问题:半导体和芯片之间有什么区别?
简而言之,“半导体”这个词通常指的是一种材料,它包含硅晶圆。在制造过程中,这些晶圆被切割成小块,并且通过添加不同的化学物质,可以改变它们的一些属性,从而制造出各种各样的电子组件,比如微型电路板中的集成电路(ICs)。
另一方面,“芯片”这个词通常指的是这种半导体材料上的任何特定物理结构。比如,一颗微型电路板上的集成了数以百万计个电子元件的小方块,就被称为“集成电路”或“IC”。
所以,当谈论到人工智慧时,我们常常讨论的是那些特别设计用于运行某种类型特定的软件程序——例如深度学习模型——的心理处理器。这样的心理处理器可以显著提高人工智慧系统进行数据分析和决策的时候性能。
最后,对于那些想要了解更多关于如何让自己的企业利用最新技术,以实现更加有效率、高效率生产线,以及增加客户满意度的事情,可以考虑加入一些专业培训课程,或参加行业会议,与其他专业人员交流经验。此外,不要忘记保持对新兴科技动态更新的一个耳朵开放,因为它会不断影响我们的生活方式和商业模式。