AI芯片领域中美差距大 国内安防领域却成聚集地

【我国安防展览网 商场剖析】算力是人工智能开展的中心动力,人工智能在职业运用范畴的落地更需求核算才能满意强壮的处理芯片。
  美国以芯片企业为中心的AI开展领导全球
  现在AI芯片商场,无论是传统的半导体业者,仍是所谓的草创企业,都开端投靠这个金矿。美国一直是人工智能根底芯片范畴的领导者,尤其是在算法练习范畴,以英伟达、英特尔、谷歌为代表的企业,引领者全球的开展。
  1、英伟达
  凭仗具有辨认、符号功用的图画处理器,在人工智能还未全面鼓起之前,英伟达就先一步掌控了这一机遇。在2016年,英伟达更是一连发布了多款针对深度学习的芯片,像4月份发布的一款可履行深度学习神经网络使命的Tesla P100 GPU,又比方9月份发布的根据Pascal架构的深度学习芯片Tesla P4和Tesla P40,其间,Pascal架构能助推深度学习加快65倍。除了研制芯片,英伟达还发布了多个用于不同范畴的硬件和渠道,进一步扩展了自己的人工智能布局。
  2、ARM
  迄今为止,全球85%的智能移动设备中都采取了ARM架构,其间,超越95%的智能手机运用了ARM的处理器,在智能硬件和物联网高速开展的现在,ARM有着肯定的方位,ARM所授权的芯片首要都用在了移动核算、智能轿车、安全体系和物联网。在智能轿车范畴,包含NVIDIA、高通在内都是根据ARM规划开发了面向驾驭辅佐体系的超级核算机。早前,关于收买ARM一事,软银CEO孙正义就曾清晰表明ARM芯片将推进人工智能走向奇点。而在收买之后,软银也对ARM早已开端的人工智能项目"Blue Sky Program"表明了极大的支撑。
  3、Intel Movidius
  Movidius核算机视觉芯片及解决方案的职业黑马,于2016年9月被Intel收买, Movidius首要产品为Myriad系列集成芯片,开发者把它称为视觉处理器(VPU)。与传统GPU比较,它的特别之处在于它处理数据的方法。Myriad在感应器输入方面愈加精准,无论是从接纳手部方位或眼部追寻硬件的数据,仍是将它们在虚拟环境中标识出来。Movidius Myriad2芯片具有深度神经网络处理才能,可以供给更准确的图画剖析。经过深度神经网络和3D立体辨认技能,海康威视称已到达99%的图画剖析准确率。运用范畴包含机动车类型分类、入侵者检测、可疑包裹预警及安全带检测。
  除了与传统安防制作企业协作外,Movidius还经过与国内人工智能草创企业协作,开发适用于安防范畴的智能模块及软硬件一体化产品。例如触景无限发布的全球首款根据Intel-Movidius芯片开发的嵌入式人脸抓拍体系,阅面科技最新发布的繁星AI芯片视觉模块傍边的VPU选用的就是英特尔旗下的Movidius Myriad 2。
  4、IBM
  百年伟人IBM,在很早以前就发布过wtson,现在他的人工亚博智能机器早就投入了许多的研制和研制中去。而在上一年,他也按捺不住,投入到类人脑芯片的研制,那就是TrueNorth,邮票巨细、分量只需几克,但却集成了54亿个硅晶体管,内置了4096个内核,100万个"神经元"、2.56亿个"突触",才能相当于一台超级核算机,功耗却只需65毫瓦。
  TrueNorth是IBM参加DARPA的研讨项目SyNapse的最新效果。这种芯片把数字处理器当作神经元,把内存作为突触,跟传统冯诺依曼结构不一样,它的内存、CPU和通讯部件是彻底集成在一起。因而信息的处理彻底在本地进行,并且因为本地处理的数据量并不大,传统核算机内存与CPU之间的瓶颈不复存在了。一起神经元之间可以方便快捷地彼此交流,只需接纳到其他神经元发过来的脉冲(动作电位),这些神经元就会一起做动作。
  5、谷歌
  谷歌的人工智能相关芯片就是TPU。也就是Tensor Processing Unit。TPU是专门为机器学习运用而规划的专用芯片。经过下降芯片的核算精度,削减完成每个核算操作所需的晶体管数量,然后能让芯片的每秒运转的操作个数更高,这样经过精密调优的机器学习模型就能在芯片上运转的更快,进而更快的让用户得到更智能的成果。Google将TPU加快器芯片嵌入电路板中,运用已有的硬盘PCI-E接口接入数据中心服务器中。
  6、微软
  微软蛰伏六年,打造出了一个迎候AI代代的芯片。那就是Project Catapult。这个FPGA 现在已支撑微软Bing,未来它们将会驱动根据深度神经网络--以人类大脑结构为根底建模的人工智能--的新搜索算法,在履行这个人工智能的几个指令时,速度比一般芯片快上几个数量级。有了它,你的核算机屏幕只会空屏 23 毫秒而不是 4 秒。
  确实以美国芯片企业为主给我国AI开展带来了福音,但是在现在详细细分职业运用中,贵重的算力开销对国内很多企业而言是十分不划算的。廉价乃至普惠制的AI算力才是人工智能在国内完成落地的救命稻草。与此一起,国内很多芯片企业也都在寻求在AI芯片范畴的打破。
  国内人工智能芯片企业兴起
  现在,国内包含华为在内的很多芯片企业以及草创人工智能芯片企业都瞄准安防职业亟需的AI算力需求,纷繁推出了针对职业不同范畴的产品。例如,人工智能草创企业地平线发布的嵌入式人工智能芯片,其间旭日1.0处理器面向智能摄像头,可以在本地进行大规模人脸抓拍与辨认、视频结构化处理等,可广泛用于商业、安防等多个实践运用场景;寒武纪1A处理器是国际首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驭等各类终端设备;中星微首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片,根据深度学习的芯片运用在人脸辨认上,最高能到达98%的准确率,超越人眼的辨认率等等。
  华为在2018年全衔接大会上推出了两款AI芯片:昇腾910和昇腾310。两款芯片都选用达芬奇架构,其间华为昇腾910的单芯片核算密度最大,比现在最强的NVIDIAV100的125T还要高上一倍,昇腾310则是昇腾的mini系列,最大功耗仅8W,是极致高效核算低功耗AI芯片。主打终端低功耗AI场景,具有极致高效核算低功耗AISoC,现在现已量产。
  别的,现在为安防企业供给传统视频解码芯片厂商也在活跃布局AI晋级。华为海思、安霸(Ambarella)都在近一年内推出了支撑AI的安防边际揣度芯片。海思的HI3559A装备了双核神经网络加快引擎,并成为第一款支撑8k视频的芯片;安霸也经过集成Cvflows张量处理器到最新的CV2S芯片中,以完成对CNN/DNN算法的支撑。
  国内外芯片企业扎堆安防范畴
  安防视频监控范畴具有海量的数据,可以为深度学习练习供给满意多的场景;别的近些年,智能算法的开展依托海量大数据,在语音辨认和视觉方面获得重要的打破,出现更快速的迭代。在国际威望人脸辨认揭露测验渠道LFW上,排行前列的算法精度都现已超越了人类的辨认精度。
  在大数据与算法方面可以说现已满意了人工智能在安防范畴落地的需求。别的一个中心要素便是具有强壮核算才能的处理芯片。在安防范畴,各类芯片广泛散布于整个安防监控体系中,扮演着中心人物,芯片在很大程度上左右着智能安防体系的全体功用、技能指标、稳定性、能耗、本钱等,并在安防职业未来开展开展头绪及方向上起到关键作用。安防工业从模仿进化到数字再到网络高清,以及当时的人工智能,无一例外得益于芯片技能的前进,尤其是AI安防芯片更是颇受重视。
  现在,国内外的AI芯片企业纷繁扎堆国内安防范畴,强势介入。近两年,NVIDIA依托GPU与英特尔依托收买的Movidius在安博会上大放异彩,与一般的芯片比较,这些国际尖端的专业芯片供货商在芯片的运算性能及功耗方面,做得愈加的超卓,在以安防机器视觉剖析为中心的事务技能范畴,愈加切合当下智能剖析对人脸与车辆的辨认,辨认速度与准确率在杂乱场景下都有了很好的提高。
  例如英伟达作为现在最大的人工智能芯片GPU的生产商,近两年一直在大力拓宽安防运用范畴,现在国内很多知名企业都在运用NVIDIA的GPU,包含海康威视、大华股份,宇视科技,包含商汤、旷视、六合伟业、北京文安、深网和久凌等。一起国内的很多芯片企业也把安防作为事务发力要点,无论是华为、中星微仍是草创的AI芯片企业地平线、寒武纪以及比特大陆,都推出了相应的产品与解决方案。
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