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让 “芝麻开门” 落地,Xilinx 给出人工智能加速落地策略
发布时间:2019-07-27
 

?芝麻开门

“芝麻,芝麻,开门吧。”随着阿里巴巴一声咒语,山洞的大门应声打开,阿里巴巴发现洞里大量财宝和金币……《一千零一夜》里的《阿里巴巴和四十大盗》的故事,几乎成为每个人童年记忆的一部分。而今天,类似的场景将在我们的生活中随处发生,人工智能的落地正在将冰冰的物理世界变成可以对话的“芝麻开门”。

然而,与全球关注的热度相比,人们可感的人工智能落地并没有遍地开花。近日,在第八届EEVIA年度中国ICT媒体论坛暨2019产业和技术展望研讨会上,赛灵思人工智能市场总监刘竞秀在现场为大家带来了“FPGA — 人工智能计算的加速引擎”的主题演讲,作为拥有中国/美国/欧盟/日本/韩国共45项专利申请的业界大咖,他精彩解读了当前人工智能落地的主要障碍,并给出了赛灵思的破解“方法论”。


让 “芝麻开门” 落地,Xilinx 给出人工智能加速落地策略

赛灵思人工智能市场总监刘竞秀做主题演讲


加速AI应用落地,需破解两个剪刀差

AI的本质是高性能计算,因此刘竞秀认为从本源上来讲AI就像电力一样,可以算作是一项通用能力,是能对所有行业进行产业升级以及产品迭代起促进作用的存在。然而,最近几年的人工智能话题热潮过后,AI落地速?#28909;?#20302;于预期。刘竞秀给出了两个剪刀差阻碍发展的关键判断:

一是海量的数据和计算芯片所能够提供的处理能力之间的“剪刀差”,主要表现在受限于摩尔定律,传统芯片算力的进步已经?#23545;?#36319;不上爆炸性增长的数据对算力的需求;

二是芯片开发的长周期和快速迭代的市场和技术发展之间的“剪刀差”。传统芯片开发的完整的流程通常长达18~24个月,然而当前的AI项目经常需要几个月就提出解决方案,从而抢占市场,按?#23637;?#21435;的芯片漫长的研发流片流程,当芯片出货时市场需求可能已经发生了根本的改变。

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刘竞秀:下一个时代必将是AI+IoT的时代

事实上,目前AI芯片已经发展到需要采用28纳米甚至16纳米制造工艺,?#28909;鬉I算力的需求全靠工艺的迭代,所需的资金?#24230;?#23558;是巨大的,风险也将随之放大。而且鉴于时间窗口问题,没有多少企业愿意或有?#30423;?#22312;这块市场进行尝试。“因此具备可编程性且灵活多变的FPGA便成了最好的选择。人工智能创新企业可在特定领域(算法和框架方面)和应用上深入研究,从这些层面来创造更多的价值。”刘竞秀指出。

打造完整应用工具链,让 AI 落地 So Easy

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常见的AI落地应用场景

“?#30740;?#29255;本身做出来不难,但如果没有足够高性能的软件、生态环?#22330;?#24037;具链以及各种参?#21152;?#29992;,应用落地将需要花费更长的时间。”刘竞秀指出,?#20843;?#20197;赛灵思为客户提供不同层次的支持,?#25317;?#23618;的硬件、各种IP以及软件,以及应用层各种神经网络模型,都可以提供给客户。”随着在AI市场的快速崛起,赛灵思正在从传统的芯片提供商向平台方案提供商转变。

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赛灵思人工在边缘/?#24230;?#24335;和云端/数据中心AI总体解决方案

“赛灵思在方案底层定义了高效的指令集和IP,结合成套的工具和SDK为客户提供的接口,客户甚至不需要写任何一行代码,只需要把我们IP资源调用起来,就可以支持不同行业不同场景的应用。”刘竞秀表示。赛灵思通过打造通用的处理器平台和完善的工具集,努力为客户提供卓越的高效开发体验。

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赛灵思边?#23548;?#31639;人工智能解决方案

事实上,FPGA所支持的很多场景的应用, 用传统处理器开发周期可以达到三至六个月,甚至一年都是常见的。“用我们现有的方案,最快几个小?#26412;?#21487;以把新的网络部署在硬件上,快速地将?#20302;?#36816;行起来。”刘竞秀强调。速度对当前的人工智能创业公司和合作伙伴而言是最重要的考虑要素之一,通过快速实现原型机,从而尽早去实现真正的场景性能、功能迭代和数据收集,才能将产品比别人更快地推向市场。

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赛灵思人工智能视频分析模型库


瞄准八大核心应用,赛灵思战略加速应用落地

去年,赛灵思新任CEO Victor Peng在?#26412;?#21457;布了以数据中心优先、加速核心主流市场的增长和驱动灵活应变的计算三大战略,同时宣布正式推出ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform,自适应计算加速平台),连续的创新性和前瞻性的重磅发布让业界刮目相看。

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在本次研讨会上,刘竞秀再次分享了赛灵思在核心主流市场布局的思考。这些市场包括八大市场领域:汽车、无线基础设施、有线通信、音频、视频与广播、航空航天、工业、科学与医疗、测试、测量与仿真以及消费类电子技术,这些主流市场?#24425;?#36187;灵思关键技术的领先领域,而且拥有深厚的市场根基。

以汽车应用为例,在AI出来之后赛灵思已经在汽车行业深耕了十几年,有各?#25351;?#26679;的符合车规?#29616;?#30340;车载芯片。在通信领域,已经有大量各?#25351;?#26679;的FPGA做高性能的信号处理。包括航空航天,传统的工业控制、医疗,包括仪器仪表,抛开AI而言,赛灵思公司的FPGA产品本身已经是这些领域的大量产品的关键硬件平台之一。

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?#36828;?#39550;驶计算平台解决方案

尽管全世界有几十家主流做激光雷达的公司,但大家的产品技术路线差异非常大。加上没有谁能够做一颗计算平台够覆盖差异这么大的平台开发,恰好又导致?#20284;?#25104;为FPGA最好的市场。”刘竞秀以汽?#23548;?#20809;雷达为例做了分析,赛灵思的FPGA产品在激光雷达市场?#21152;新?#36798;到90%。事实上,在?#36828;?#39550;驶和无人驾驶应用上,由于需要ECU具备一定的理解能力来辅助中央控?#30772;?#20570;相应的判断和决策,FPGA做AI推理的高效率在这类应用?#19981;?#24471;重视。


让子弹飞一会,首款自适应计算加速平台将为 AI 再加速

演讲中,刘竞秀也提到了去年推出Versal ACAP。Versal顾名思义,等于various(各种不同的、各?#25351;?#26679;的)+ Universal (通用的,万能的) , 可以支持所有的开发者,可以支?#25351;?#31181;应用。这是一款完全支持软件编程的异构计算平台,?#23665;?#26631;量引擎、自适应引擎和智能引擎相结合,实现显著的性能提升,其速度超过当前最高速的 FPGA 20 倍、比当今最快的 CPU 实现快 100 倍。


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Versal ACAP自适应计算加速平台

Versal?#30423;?#20135;品均基于台积电最新的7nm FinFET工艺,是第一个将软件可编程性与特定领域硬件加速和灵活应变能力完美结合的平台。该平台独特的架构针对云端、网络、无线通信乃至边?#23548;?#31639;和?#24605;?#31639;等不同市场的众多应用,提供了独特的可扩展性和AI推断功能,将为所有开发者开发新应用开启一个最新且最快速的创新时代。赛灵思已经发布了Versal基础?#30423;?#21644;Versal AI核心?#30423;校琕ersal旗舰?#30423;小I Edge以及Versal HBM?#30423;?#23558;在未来陆续发布。


AI 加速落地,收入和?#21892;?#19981;断创造半导体行业奇迹的赛灵思在路上,让 AI 的子弹再飞一会儿吧~

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