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bbin官网:布局AI生态圈,瞄准万亿物联网设备

时间:2019/8/7 17:04:24  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要: “我们AI的策略是以计算平台为核心,首先在终端侧优势领域落地,逐步切入云端、边缘侧,核心还是通过提供领先的计算架构作为基础,进一步与上面的算法、服务做配合,推动整个AI生态的发展。”在接受第一财经记者专访时,Arm中国市场部负责人梁泉这样介绍Arm中国在AI方面的战略。  据悉...
    “我们AI的策略是以计算平台为核心,首先在终端侧优势领域落地,逐步切入云端、边缘侧,核心还是通过提供领先的计算架构作为基础,进一步与上面的算法、服务做配合,推动整个AI生态的发展。”在接受第一财经记者专访时,Arm中国市场部负责人梁泉这样介绍Arm中国在AI方面的战略。

  据悉,目前全球超过95%的智能手机运用了Arm的处理器,在智能硬件和物联网高速发展的如今,Arm有着绝对的地位,其所授权的芯片用在了移动计算、智能汽车、安全系统和物联网。

  而在平台和生态建设上,Arm中国也发布了首个本土产品:周易人工智能平台,并积极与AI产业各个关键节点进行合作,力图打通从芯片、硬件方案、计算库、深度学习框架到应用的全产业链。

  布局物联网市场

  随着5G、AI和物联网技术的发展和不断融合,智能互联时代将到来。Arm预计,到2035年将有1万亿的物联网设备,在这些设备上实现本地人工智能,是AI应用的必然趋势。而要做到这一点,必须进一步降低人工智能的算力成本。

  人工智能发展有三要素:算法、算力和数据。“Arm本身做的是计算平台,算力这块是我们最大的优势。除了CPU、GPU技术之外,Arm中国还在做基于AI的专门架构,即AIIP。在这之上,我们进一步再提供整套的平台架构,不仅包括AI核心的硬件技术,同时也包括上面的软件,可以让开发者更快对接现成的AI框架。”梁泉告诉记者。

  从使用场景看,AI芯片主要分为云端和终端。目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练需要大量数据去训练人工神经网络,因此训练主要在云端进行,用到的芯片主要是CPU、GPU或者是TPU等计算能力相对更强的芯片。云端追求高性能,开发成本更大,终端更侧重低成本和低功耗。

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