IDC对人工智能边缘处理器的首个预测显示,2019年全球面向边缘系统的AI优化处理器出货量将达到3.401亿个,比2018年增长170.0%,到2023年出货量将达到15个,实现64.9%的五年复合年增长率(CAGR)。
人工智能的出现正在颠覆微处理器市场。虽然通用处理器和图形处理器单元(GPU)的开发,给体积更小、移动性更高、由电池供电的设备带来了巨大的计算能力,但这些处理器并不是神经网络推理解决方案的理想平台。与通用架构相比,AI优化的处理器带有独立的加速器和主机处理器,在处理器中集成了神经网络加速器,使得运行AI解决方案的性能要高通用架构。如今主要的提供商都在顺应这一趋势,开发能够解决满足这一新计算模式的解决方案,一些新兴处理器提供商也进入这个市场,其中包括一系列风投支持的半导体初创公司发布了新的IP和加速器。
随着人工智能解决方案在网络边缘不断扩展,以及人工智能工作负载不再局限于基本的系统优化任务,对于这种AI优化的处理器来说,市场机会越来越多。2018年运行AI的边缘系统中只有5.1%采用了优化的处理器。到2023年,这一比例预计将达到40.5%。到2023年,AI优化的处理器收入预计将达到404亿美元,复合年增长率为86.4%。
该预测中提到的边缘系统包括主要客户端,例如PC、手机、平板电脑;边缘基础设施网关和服务器;部署在企业、政府和家庭网络边缘的端点和物联网设备。边缘AI处理器的一些关键应用领域包括汽车高级驾驶员辅助系统(ADAS)、游戏系统、智能家居和视频监控,其他主要市场包括工业自动化、医疗设备、AR/VR设备、机器人和无人机等。
IDC赋能技术和半导体研究团队研究主管Michael J. Palma表示:“人工智能的成功在于部署到边缘的系统,在边缘位置,神经网络做出的即时决策是可以创造价值的,不受延迟和连接问题的限制,而这正是云解决方案所面对的一大挑战。边缘AI能否取得成功要取决于高效计算处理元件的开发,这些元件针对AI工作负载进行了优化,支持大多数边缘系统功率受限的特性。目前,离散加速器提供了最佳性能,但也增加了BOM成本,最终能否取得成功可能要取决于在主机处理器中AI优化处理元件的集成。”
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计,发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题,揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域,开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力,能够同时考虑语音的前后文信息,在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进,同时在大多数配置下提供了更快的推理速度,为语音识别技术开辟了新的发展方向。