微软全球执行副总裁沈向洋在 CVPR 2017 上宣布,正在研发包含 AI 协处理器的第二代 HPU , 用于下一代 HoloLens。
在新一轮的芯片战局之中,英特尔、谷歌、英伟达、苹果等众多科技巨头都已参与其中,战局扑朔迷离。
微软正在开发新的AI芯片
日前,负责人工智能和研究事业部的微软全球执行副总裁沈向洋博士在 CVPR 2017 大会的主题演讲上宣布,正在研发进程中的第二代 HPU 将包含 AI 协处理器以便灵活配置深度神经网络。该芯片支持多种层类型,可完全编程。沈博士同时展示了第二代 HPU 如何运行手分割算法动态代码。
先稍介绍一下相关背景。HoloLens 全息头盔中包含一款名为 Holographic Processing Unit(HPU)的全息处理芯片。HPU负责处理包括微软飞行时间传感器,头部跟随摄像头、惯性测量单元(IMU)及红外摄像头等传来的信息。用微软的话说,“HPU 使得 Hololens 成为全球首款全息计算机设备。”
该 AI 协处理器被设计应用于下一代 Hololens,可无需电池支持地持续运转。这仅仅是 Hololens 能实现的新功能中的一个小例子,这同时也是在开发具备智能的混合现实设备时需要考虑的问题。
微软表示,第二代 HPU 可以让 HoloLens 无须使用云就能够进行数据分析。这当然也就意味更快的处理速度和更好的移动性。
尽管 DNN 已使得识别的精度大幅提高,但深度学习方法两个显著的挑战在于:需要大量标记过的数据来训练,所需的计算非一般处理器及内存的架构所能胜任。有些公司采用了专为应对 DNN 大规模并行计算设计的架构,例如对 FPGA 的使用,但迄今为止这些方法只是稍增强了云计算架构。
微软相信,对于大量使用 AR 和 VR 应用与服务的未来来说,自己设计芯片是唯一的答案。
加入英特尔、英伟达、谷歌、苹果等巨头的 AI 芯片战局
微软不是唯一自己开发 AI 芯片的巨头。
微软希望实现使用者与其视觉上呈现的虚拟物体的接触及互动感受顺畅,并称市场上还没有一款使用电池的头戴设备可以有效运行机器学习软件。
微软的这一项目紧随谷歌2016年发布的芯片 TPU 而来。TPU,即张量处理单元,目的为有效谷歌云内的深度学习有效性。谷歌在今年早些时候 WIRED 的一次专访中称,TPU 在飞速增长的语音识别需求下为谷歌节省了额外建立 15 个数据中心的成本。今年五月,谷歌发布了新一代 TPU 并向其云计算的客户付费开放。
在向英特尔及英伟达等巨头挑战的新兴 AI 芯片产业中,谷歌和微软的尝试最引人瞩目。
苹果多年来为其移动设备设计专属的处理器,同时外界普遍认为他们正在研发一款芯片以加强苹果手机的人工智能应用。
无数初创公司都在尝试研发自己的深度学习芯片,例如参与 TPU 研发的前谷歌工程师创立的 Groq。“如英特尔和英伟达这样的企业始终在推销他们一直在售的产品”,专注于半导体产业分析的 Linley Group 的创立者 Linley Gwennap 这样认为:“但是这些领先的云计算公司及初创企业在研发方面进展迅速,因为他们同时看到了他们自身计算中心和广阔市场中的需求”。
英伟达近年来的销售及利润激增,因相较于传统的处理器,其芯片更适用于深度学习软件。但 Gwennap 认为英伟达仅仅在调整及拓展及现有芯片的设计而非针对深度学习从头开始研发产品。
传统的芯片企业应该会予以反击。英特尔于去年购买了 AI 芯片初创企业 Nervana 并正在基于其技术研发一款深度学习芯片。英特尔拥有全球最精密绝伦及耗资巨大的芯片制造体系,但芯片产业中的后来者们认为他们自身具备无以比拟的优势,其中一项就是他们研发的产品不囿于现有的芯片生态,且可专注于人工智能任务。而这,正是英特尔、英伟达等芯片巨头的软肋。
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