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下一波看你们的了

发表日期:2018-10-09 06:18文章编辑:admin浏览次数: 标签:    

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  我从来不认为在他人眼中哪个令人闻风丧胆的boss不可战胜。我之前二十多年一直在全世界各地与他们刺刀见红地贴身肉搏,并且赢下一个又一个胜利。别人不敢想的事儿,我干都干完了。

  那个时候我断然不敢想,今日国产手机品牌能占领国内市场超过九成的份额。

  要做旗舰机就要这样,我可以不用,你不能没有,体验还不能差。旗舰机要有旗舰机的范儿。

  我突然有点理解当初华为是怎么占领通讯网络设备和服务市场的了,也有点理解当年那些曾经如雷贯耳的顶尖通讯网络设备公司是怎样恐惧地看着华为从身后一步步超越并绞杀自己的了。

  上游国产厂商掌握了技术之后,华为就不怕别(san)人(xing)掐脖子。两年后,中国手机产业将几乎拥有从沙子到成品的全产业链技术,当然高端芯片制造这一重要环节还要放在台积电。有了ASML的最新光刻机和梁孟松助阵,中芯国际,要努力啊,你现在没有“光刻机封锁”这个借口了。长江存储、合肥长鑫,福建晋华,下一波看你们的了。

  华为现在还不是学神,不过也绝不是学渣,大概算个学霸。等完成到学神的升级,神挡杀挡杀佛,其他人的日子就不好过了。

  然而这也是利润最高的市场。苹果主要凭借高端手机的霸主地位和高额利润做到市值超过一万亿美元。

  仿生是模仿生物系统的功能和行为,来建造技术系统的一种科学方法。它打破了生物和机器的界限,将各种不同的系统沟通起来。

  从这个角度来看,人工智能芯片可以算作是仿生芯片。但是我认为目前的人工智能还只是停留在人工阶段,真正的智能应该是具有自我学习能力(不需要依赖大数据训练,会自主学习),新型的类脑芯片才算得上是真正的仿生芯片。

  所以,我不认为苹果A12并是什么仿生芯片,可能这么叫是为了听上去高大上一些。其实际上就是手机SoC当中加入了AI运算加速内核。苹果A11/A12当中都集成了专门用于神经网路计算的独立处理单元(独立的内核),也就是大家常听到的NPU(不同厂商叫法会有差异)。一般在手机的SoC当中,CPU主要负责一些通用计算,能处理各种复杂的任务,适应性强。比如它也能够处理图形任务、进行人工智能计算,只不过效率要比GPU、NPU低。

  而GPU则主要负责处理图形任务,它的优势就在于可支持大规模的并行计算架构,非常适合一些简单重复的计算任务。目前也被很多的厂商用于深度学习、数据模型的训练上。虽然大规模部署算力强大,但是功耗也是非常的大。所以,主要被应用于一些对于功耗要求不是很高的人工智能计算领域。

  现在大家所说的AI芯片实际上就是专用型的ASIC芯片。爱彩:它的AI计算能力和计算效率都直接根据特定的AI算法的需要进行定制的,所以相对CPU、GPU,其可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。所以目前在终端侧(特别是移动终端)的AI计算上,很多厂商都开始选择采用专用的AI芯片,或者在SoC当中集成NPU内核。

  回过头来说苹果A11/12当中集成的NPU内核,这实际上是一些特定的神经网络类型即AI算法(比如语音/图片识别、人脸识别等算法)的硬件化,主要就是起到针对这些AI算法运算的加速。比如原本做图像识别,一分钟只能识别一百张,而有了NPU加速则可实现一分钟识别数千张图片,不仅速度更快而且功耗也更低。

  不过NPU也有其缺点,一旦设计完成,对应的AI算法就无法更改,无法升级。但是它可以与手机SoC当中的CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算(高通骁龙845的AI神经网络引擎就是通过调配CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算),所以可以在一定程度上弥补灵活性上的缺失。

  目前手机芯片上所能提供的AI能力,主要是针对语音、图片、人脸、AR等的一些应用。另外神经网络引擎也拥有一定的机器学习的能力,比如你每天都刷脸解锁,所以AI也学习你脸部面容的一些变化(人的面容会因为慢慢的衰老而发生变化)。

  总的来说,我们应该将A12芯片作为一个整体来看,其AI的能力并不仅仅是由NPU提供的,在一些场景下,其他的CPU/GPU等内核也会参与到AI运算当中,而NPU的作用也主要是针对特定的AI算法进行加速。

  1分钟知识锦囊是36氪的日更问答新栏目,旨在每天以一分钟为限,快问快答一个重要的商业问题。今天我们解答的是芯片相关的问题。如果你对近期的商业世界还有什么疑问,欢迎在评论区给我们留言,锦囊负责找高手为你解答。

  

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