AI产品闪耀CES2017，中国机会来了？.doc

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1、AI产品闪耀CES2017，中国机会来了？　　2016年是人工智能崛起的一年，随着人脸识别、驾驶辅助等人工智能应用的普及，众多互联网（Google、Facebook、百度等）和半导体巨头（Nvidia，Qualcomm，Intel等）都相继在人工智能领域布局发力。自然地，在2017年CES展最受人关注的热点当然也是人工智能。在各类人工智能应用层出不穷时，我们也应当注意到站在这些应用背后，以低廉价格提供应用运行平台以加速人工智能普及的恰恰是半导体厂商。今天，我们来盘点一下各大半导体厂商在CES展上的表现。

2、　　1.高通　　高通毫无疑问是移动端芯片的主导者。高通此次在CES上发布的产品主要是骁龙835SoC。骁龙835SoC使用三星10nm工艺制造，搭载了8核心Kyro280处理器（包括峰值主频可达2.45GHz的4颗高性能核心，以及峰值主频可达1.9GHz的4颗低功耗核心）。　　　　除了处理器之外，骁龙835还包含了X16LTEModem，AdrenoGPU，HexagonDSP，SpectraISP等等核心模块。其中，和人工智能关系最密切的当属HexagonDSP和AdrenoGPU。　　　　目前，在移

3、动端的深度学习应用越来越多。例如最近风靡一时的风格迁移App（将一张图片变成另一张图片的风格）。　　　　在移动端的深度学习应用中，往往对于计算的精度要求不高，使用定点数计算也可满足大部分应用的需求。骁龙系列中的HexagonDSP就能高效率地完成定点数运算，然而在之前的版本中，DSP对于深度学习应用并不友好，开发者想要调用DSP完成深度学习中的定点数运算并不容易。针对这一点，高通在逐渐加强DSP对于深度学习应用的支持。在骁龙835中，对具有Hexagon向量扩展（HVX）特性的HexagonDSP进一步

4、增强，包括了对定制神经网络层更好的支持。　　另外，AdrenoGPU是骁龙SoC中可以实现SIMD（单指令流多数据流）高效率并行计算的模块。GPU的SIMD特性使得其可以高效完成深度学习计算，但是需要提供给深度学习开发者一套完善的编程接口。Nvidia的编程接口是CUDA，凭借其易用性成为了深度学习开发者首选的开发语言之一。在非Nvidia的GPU中，类似CUDA的接口是OpenCL。这次骁龙835中的AdrenoGPU可以完美支持OpenCL2.0，对于想要借助高通SoC中GPU进行深度学习计算的开发

5、者是个好消息。　　最后，高通升级了包含了升级过的神经处理引擎软件框架，其中增加了对GoogleTensorFlow的支持，以及对骁龙异构核心的功耗与性能的优化。这进一步使得深度学习开发者可以更高效地利用高通骁龙SoC的计算能力完成不同的应用。　　点评　　高通作为一个通信行业起家的半导体巨头，此次CES上仍然以无线通讯为主要战略重点，其在自动驾驶方面的布局也主要在车联网方面而非人工智能运算。不过随着人工智能渐渐向移动（嵌入式）端靠拢，高通也在骁龙SoC中逐渐增加对深度学习的支持。这次骁龙SoC中对深度学习

6、的支持主要体现在指令级以及应用框架上，即可以让开发者更高效地利用现有SoC资源完成深度学习计算。高通的专用的深度学习硬件（如加速器模块）在实验性质的Zeroth之后尚无下文，可见高通对于深度学习的投入尚属保守，这也给其他专注于嵌入式深度学习硬件的厂商一个超越的机会。　　2.Intel　　之前的Intel已经错失了移动设备的机会，这次Intel不愿意再次错过人工智能。在本届CES，Intel发布了GO平台，显示了其在自动驾驶领域的决心。GO平台包括了车联网、车内运算与云端计算服务。在车内运算，Intel将

7、使用符合汽车电子标准的Atom和XeonCPU，并配合Altera最新的FPGA技术。在云端，IntelGO将提供包括高效能IntelXeon处理器、IntelArria10FPGA、SSD以及IntelNervana平台在内的众多技术，建构出强大的主机与深度学习训练与模拟基础设施，满足自动驾驶产业的需求。另外，Intel还发布了针对GO平台的SDK，让开发者可以充分利用GO平台的计算能力。　　　　无人驾驶是英特尔聚焦的重要领域之一。2016年底，英特尔将汽车团队从物联网事业部剥离，单独成立自动驾驶事业

8、部。更重要的是，去年Intel与宝马及Mobileye达成联盟，计划在2021年前推出无人驾驶汽车。在这项结盟合作中，BMW集团将负责驾驶操控与动力机件，以及评测整体功能安全性，包括设定高效能模拟引擎、整体零组件整合、生产原型车款。IntelGO平台为各种关键功能提供可扩充的开发与运算平台，包括感测器融合、驾驶策略、环境建模、路径规划、以及决策制定。Mobileye贡献其EyeQ5专利高效能电脑视觉处理器，提供汽车等级的功能安全性以及低功耗