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        搶攻 AI 灘頭堡

        本文作者:任苙萍       點擊: 2017-11-13 14:08
        前言:
        繼物聯網 (IoT) 后,人工智能 (AI) 正接棒在各行各業卷起千層浪!大到無人車/無人機、智能制造、云數據中心,小到手機上的美顏拍照模式,都試圖借助 AI 增進效能。為加快速度學習 (Deep Learning) 的訓練與推論,具并行計算能力、先天擅長邏輯演繹的 GPU (圖形處理器) 近年可謂聲名鵲起,搶盡了鋒頭;而聚焦視訊處理或張量分析的 VPU、TPU 專用芯片,也紛紛出籠為特定應用加足馬力、火力全開。
         
        此外,為因應驗證不同算法的效果,高度靈活的現場可編程邏輯門陣列 (FPGA) 隨之再創高峰;另一方面,AMD APU 與 NVIDIA Jetson TX2 等異質融合計算架構,也備受矚目。不過,若要模仿人腦決策,還須為各種推論進一步找出前因后果的關聯性 (association),光有強悍的推理能力,并無法就通盤情勢做出合乎情理的認知與決定;上述產品供貨商,也都同意須與 CPU 協作的觀點。于是,過去沒趕上 AI 派對的英特爾 (Intel),直接放眼 AI 的進階應用,推出全球首款有能力串聯片面 AI 認知并實時做出反饋的"Nervana 類神經網絡處理器"(NNP)。
         
        IoT 與 AI 的出現,最大的沖擊就是打破長久以來的產業水平分工隔閡,讓一向壁壘分明的"電子與電腦"分眾市場與專業領域,距離不再那么咫尺天涯。在終端應用掛帥的今天,為滿足不同規模、不同場域所需,就連位居最上游的 IP 供貨商,也不得不放下身段、從云端走入民間,牽手系統商共商大計。由于效能與功耗具有抵換 (trade- off) 關系,安謀國際 (arm) 新一代 DynamIQ 計算架構,正是基于 AI 的多元垂直應用而生;可由 8 個不同架構、頻率的核心組成單一集群 (Cluster),對提升運行效率與配置彈性大有幫助。
         
        智能聯網應用與云平臺服務的帶動,加上半導體制程的進步、芯片架構的創新,AI 已不可與數十年前同日而語;然而,AI 最終有多少含金量?還得看能為市場創造多少產值。畢竟,真實的世界不是棋盤,變量永遠來得比我們想象得快且多;在商言商,若無實質效益,任憑 AI 如何令人心馳神往,終歸是炫技的櫥窗產品。歷史的長河總是冷酷,每次的潮起潮落總會淘盡一掛過往英雄,卻也造就另一波曠世巨星!
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