边缘AI大战一触即发

过去两年来，人工智能(AI)已经从学术奇迹演变为全球重大趋势了。以某种形式呈现的机器学习(machine learning)即将彻底改变几乎所有领域——从消费者、汽车、工业到电子产业的每一个领域，并且正以未知的方式影响整个社会和我们的生活。

事实上，对于产业来说，这表示每一家处理器供货商都将机器学习视为“金鸡母”。这一场战争已经开打，他们正积极调整自家公司策略，竞相为具有最大潜力的领域——数据中心以外的机器学习，或是边缘AI (AI at the edge)——提供可加速特定工作负载的理想解决方案。

边缘AI拥有巨大的光明前景，因为它几乎适用于每一种电子装置，从无人驾驶车可在行驶中“看到”路上行人，到能够接收并响应语音命令的咖啡机等。需要在低延迟、数据隐私、低功耗和低成本之间任意组合的应用最终都将转移到边缘执行AI推论。

值得注意的是，从下图Gartner提供的新兴技术发展周期报告(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019)来看，边缘AI (Edge AI)只不过是发展还不到5年时间的一个点。

Gartner提供的2019年新兴技术发展周期报告：Edge AI要“达到生产力成熟期”(plateau of productivity)大约还需要2-5年的时间。（来源：Gartner）

AI推论的工作负载是特定的：它们需要对大量低精度资料进行大规模平行处理，而内存存取正成为一项瓶颈。大部份的处理器类型都在试图适应这些要求。

目前主要的技术是GPU——实际上应该说是当今一家公司的细分市场。很幸运地，GPU的单指令多数据(SIMD)架构本来是为了加速计算机绘图而开发的，如今也顺势演变成为极其适用于AI工作负载。

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