AI 晶片發展方向確立,INT8 性能提升成為晶片大廠努力方向

作者 | 發布日期 2020 年 03 月 26 日 15:30 | 分類 AI 人工智慧 , 晶片 , 處理器 Telegram share ! follow us in feedly


隨著 Google 推出 TPU 後,半導體產業競相投入 AI(人工智慧)技術研究與商用化,希望能將 AI 技術與晶片加以結合,以滿足諸多終端應用服務的需求。根據 TrendForce 旗下拓墣產業研究院觀察,在矽智財大廠 Arm 推出 Ethos 系列的 NPU 方案後,以資料結構運算精度 INT8 的運算效能表現,預料將是各方晶片大廠在 AI 推論應用的重要指標之一。

在此之前,儘管近年來市場不斷推出 NPU、APU 乃至於 DSP 等專用 AI 矽智財方案,但 Arm 僅是強化 CPU 與 GPU 在 AI 性能上的表現,並未推出專用的 AI 加速器矽智財方案。不過,由於 Arm 是全球矽智財龍頭大廠,在 Arm 陸續推出 Ethos NPU 方案後,AI 技術的發展方向大致已經確定,INT8 的運算性能提升將是各家晶片大廠競逐的重點之一,與此同時,如何兼具成本效益與功耗表現也將是業者必須考量的關鍵。

拓墣產業研究院分析師姚嘉洋表示,Arm 在推出 AI 專用的 NPU 矽智財方案後,有可能會影響 Arm 與其他 AI 矽智財業者之間的競合關係,從手機處理器乃至於微控制器等晶片業者如何選用矽智財方案,將會是 2020 年下半年的觀察重點。

而 NVIDIA 在推出 Turing(圖靈)架構的 GPU 方案後,已有一年半以上的時間,並未針對 AI 訓練應用有任何動作;在此之前,NVIDIA 所推出的 Tesla V100 等相關產品,由於搭載 HBM、NVLink 等技術,讓 NVIDIA 在雲端服務、AI 模型訓練與 HPC 等市場,取得出色的成績。拓墣預期,新一代 GPU 架構的產品將有機會承接 Tesla V100 的角色,持續穩固 NVIDIA 在 AI 訓練市場的領導地位。

至於在手機處理器方面,為了帶給消費者更好的使用體驗,5G 將扮演資料與 AI 模型之間傳輸的重要角色,這將促使手機處理器的 AI 運算性能必須向上提升,除了 CPU 的升級外,再加上針對新一代 AI 加速運算的矽智材導入,以及 LPDDR5 在進入量產後,與處理器之間的搭配,都會提升手機處理器的 AI 運算效能,消費者將有機會體驗到更即時的語音翻譯、臉部解鎖功能。

TrendForce 與旗下拓墣產業研究院最新舉辦的「2020 AI 晶片產業動態發展」線上研討會已正式開播,針對 AI 晶片技術發展以及全球晶片大廠最新動態提出精闢分析,更多精彩內容,歡迎前往活動網址觀看。

(首圖來源:shutterstock)