AI时代多帮帮中国兄弟?Imagination说这个可以有

根据Gartner的预估,到2020年深度神经网络(DNN)和机器学习应用将为半导体企业创造100亿美元的市场商机,人工智能与机器学习将逐渐渗透所有事物,成为未来5年科技厂商的主要战场。而作为GPU行业的王者之一,Imagination在被Canyon Bridge收购之后会如何看待并布局AI战场?正在崛起的大批中国AI公司是否给外资企业带来了威胁?日前,Imagination Technology市场传播副总裁David Harold接受了《电子工程专辑》的独家专访。

Imagination Technology市场传播副总裁David Harold
Imagination Technology市场传播副总裁David Harold

《电子工程专辑》:按照目前的发展态势,2018年人工智能将会继续在嵌入式和移动设备上大放异彩。这是否意味着边缘计算将毫无疑问成为人工智能的发展方向?而要将人工智能引入边缘计算中,我们将面临哪些挑战?如何改变?

David Harold:第一个挑战是我们在移动和物联网市场中已经面临的挑战—在电池寿命的限制下保证电力,管理安全性并提供合理的成本。我们构建所有成功的产品都要面临这样的挑战,无论是GPU还是NNA。当然,有些AI处理是属于终端的。例如,实时响应、安全性或自导向系统。功率也是至关重要的,举例来说,安全传感器只有在偶尔连接到云时才有意义。然而,当今被认为是云领域的应用程序,放在终端处理可能会获得更好的平衡。例如,不是仅仅唤醒单词,而是向语音助手添加本地命令库,这样就能在网络未连接运行时获得更好的响应时间或灵活性。

《电子工程专辑》:中国在最近一两年内涌现了以寒武纪、地平线、深鉴科技、商汤、旷视为代表的一大批从事AI研究的初创企业,他们对Imagination是否在一定程度上构成了“威胁”?您是否认为未来几年内人工智能ASIC芯片将会得到巨大的发展?

David Harold:根据我们的经验,对一个新市场来说最好的事情就是拥有大量的玩家。我们认为有些公司会对Imagination有所帮助,作为一家IP公司,我们始终可以帮助他们取得成功。但即使同样是IP供应商,我们也很高兴能有这样的机会,因为它们有助于进一步推动人工智能的发展。我们对我们的解决方案和客户反馈评价以及最终的RTL信心十足,这表明我们已经找到了市场需要的解决方案。

《电子工程专辑》:苹果、华为、英特尔,包括Imagination在内,都为深度学习打造了独立的、定制化的神经网络引擎,但以高通为代表的厂商则将AI处理任务分配给了SoC异构架构中的不同单元,您认为这是否属于“反潮流”的做法?两种做法有何具体区别?是否存在“孰优孰劣”的竞争?

David Harold:我们的专用处理器所表现出来的性能明显优于DSP、DSP + MAC处理器、GPU、CPU等。在Android系统中,HAL将NN任务分配给最高性能的硬件,我们的2NX 处理器很容易被添加进去并得到充分利用。当用户已经深刻体会到每个2NX器件在尺寸和成本上的显著优势时,再使用其他异构资源作为主要的NN处理解决方案就没有什么意义了。除非系统被完全占用了,其他异构处理器可以用于补充额外的灵活性或性能,否则,2NX是最好的选择。

《电子工程专辑》:尽管AI应用无处不在,但目前来看,似乎安防监控、智能手机、自动驾驶、语音交互是最热门的领域。您认为它们是否“真正利用了人工智能”的价值与威力?2018年还会不会出现更多更有价值的AI应用?

David Harold:这些嵌入式应用程序绝对是AI的一个很好的应用领域。我们不认为AI只能用于医疗诊断或金融服务等海量数据集的领域。我们相信更智能,更有用,更高效的终端或物联网设备将是AI应用的热门领域。

《电子工程专辑》:去年,Imagination推出了PowerVR 2NX神经网络加速器,2018年在AI领域会有哪些新的产品与市场规划?在打造AI生态系统方面会有哪些举措?

David Harold:2NX是我们的神经网络加速器(NNA)架构。今年我们开始推出该家族的IP核,这个核的目标市场是从小型安全传感器到汽车自动驾驶。但只有NNA是不够的,还需要提供工具和软件。今年我们已经推出了我们的NN API,我们还有用于人脸识别等应用的软件,可以随硬件一起提供。

《电子工程专辑》:Imagination方面曾表示,未来神经网络加速器将和CPU、GPU和视频编解码器一样,成为SoC的标准IP模块。做出这样判断的依据是什么?神经网络加速器为什么如此重要?

David Harold:NNA的用途非常多,所以不能忽视。 例如:根据正在观看的人和他们的年龄调整电视频道的顺序和访问权限;识别混合现实场景中的物体,以确保在现实世界中没有任何重要的东西被忽视(如楼梯或火灾);实时增强电视、手机或视频通话中的图像;实现自主系统,如自动驾驶车辆等。

为什么它会成为每个SoC的一部分?为什么不呢?我们设计的NNA逻辑比我们最小的GPU还小,但是却大大节省了功耗和带宽,提高了可用性。不过,我们认为,客户需要的不仅仅是NNA核,更需要一个带有我们解决方案可变精度的核,从而提供更好的PPA。

《电子工程专辑》:在2018年的预测中,Imagination认为AI将会得到持续的高速增长,并且不会像其它技术一样沿着炒作曲线发展进入“幻灭期”。但也有人认为目前“言必称AI”的现象确实有炒作的嫌疑,更多是为了吸引眼球和投资。您对此有何评论?

David Harold:我们当然不需要吸引投资。 Imagination现在在Canyon Bridge旗下,没有债务,是盈利的。 我们需要做的是提供人工智能产品,以解决真正的市场挑战,随着消费者越来越多地从语音帮助、上下文感知设备和智能视觉系统中获得更多的信息,出色的AI产品才是一个真正的需求。消费者希望AI能够提供什么,这是最关键的。

《电子工程专辑》:在被Canyon Bridge收购之后,有传言称这将更易于Imagination与更多中国公司合作推出差异化解决方案,您是否能对该说法予以证实?

David Harold:这很有可能。Canyon Bridge与中国市场有着密切联系,中国市场这几年来已经成为了Imagination增长最强劲的领域。但是,就像许多英国公司一样,我们正在欧盟之外寻找英国脱欧之后可以明确我们国家贸易关系的机会。Imagination一直认为中国是最适合IP公司发展的地方,因为有许多机会,能够通过中国品牌进入本地和世界市场,而IP对于中国发展自己的电子产业也将起到很大的推动作用。

转自: 《电子工程专辑》

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