高通宣布了一款专用AI处理器Cloud AI 100，采用7nm工艺
高通宣布了一款专用ai处理器cloud ai 100，采用7nm工艺，性能比目前业界最先进的 ai 推理解决方案高出 10 倍以上。
昨天在旧金山举办的年度qualcomm ai day大会上，高通发布了三款面向智能手机、平板电脑和其他移动设备的新系统芯片。此外，更重磅的是，高通还宣布了一款专为边缘计算设计的新产品：qualcomm cloud ai 100。
高通cloud ai 100采用7nm工艺，具有高度可扩展性、专为ai推理设计，将于2020年正式推出产品，样片将在今年晚些时候推出。
虽然高通尚未公开芯片性能或架构方面的细节，但它声称，cloud ai 100的性能比目前业界最先进的ai推理解决方案高出10倍以上。
cloud ai 100集成了一系列开发工具，包括编译器、调试器、分析器、监视器、服务、芯片调试器和数字转换器。
此外，cloud ai 100还致力于支持领先的软件堆栈，包括onnx、glow和xla，以及各种机器学习框架，包括谷歌的tensorflow、facebook的pytorch、keras、mxnet、百度的paddlepaddle和微软的cognitive toolkit。
高通估计cloud ai 100的峰值性能能达到骁龙855和骁龙820的的3至50倍。
高通声称，与传统的现场可编程门阵列(fpga)相比，cloud ai 100在推断任务方面的平均速度要快10倍左右。此外，以高性能芯片常用的一个性能指标——每秒tera操作(tops)来衡量的话，cloud ai 100的运算速度可以“远远超过”100 tops。(相比之下，骁龙855最快只有约7 tops。)
高通设想通过基于台积电7nm节点构建的qualcomm cloud ai 100，为5g提供更低的延迟，并为云和边缘带来更高的性能和效率。
“fpga或gpu通常可以更有效地进行ai推理处理……因为gpu是更并行的，而cpu是更串行的，并行芯片更适合ai处理。”高通产品管理高级副总裁keith kressin解释说：“不过，gpu更多的是为图形设计的，如果你从头开始设计一个芯片来加速ai，可以得到显著的改进。从cpu到fpga或gpu都有数量级的改进。但定制ai加速器能提供再一个数量级的改进。”
挑战华为、英特尔等，ai推理芯片竞争激烈
在高通进军云计算之前，其主要竞争对手华为发布了据称是业界性能最高的基于arm的处理器“鲲鹏920”。在specint(一个由12个程序组成的基准测试套件，用于测试整数性能)中，该芯片的得分超过了930分，比行业基准高出近25%，而功耗比“行业现有厂商提供的”低30%。
华为不是高通唯一的对手。
今年1月在拉斯维加斯举行的消费电子展上，英特尔详细介绍了即将推出的nervana神经网络处理器(nnp-i)。据报道，该处理器的ai训练性能将达到竞争显卡的10倍。
谷歌去年推出了专用推理芯片edge tpu；阿里巴巴也在去年12月宣布，计划在今年下半年推出首款自主研发的ai推理芯片。
在fpga方面，亚马逊最近推出了自己的ai云加速芯片——aws inferentia。
微软也在project brainwave中预报了一个类似的平台。
今年3月，facebook发布了用于ai推理的服务器芯片kings canyon。
就在本月，英特尔宣布推出一系列芯片组——agilex，针对人工智能和大数据工作负载进行了优化。
但高通对cloud ai 100的性能优势颇有信心，认为它将在深度学习芯片组市场上占据优势，预计到2025年，该市场规模将达到6630万美元。
“很多人把网络硬件放在云端，就像一个内容传输网络，用于不同类型的处理，无论是云端游戏，还是人工智能处理。这是另一个关键趋势。高通有机会从终端用户的输入技术一路参与，一直到云端。”kressin说。
高通的另一个潜在优势是什么呢？生态系统的支持。去年11月，高通向一家专注于edge ai和on-device ai的初创基金提供1亿美元，特别投入于自动驾驶汽车、机器人、计算机视觉和物联网领域。去年5月，高通与微软合作，为在其许多片上系统芯片中嵌入的ai加速器创建了一个vision ai开发工具包。
“就市场规模而言，推理正在成为芯片领域的一个相当大的市场，”kressin说：“随着时间的推移，我们预计推理的规模——从2018年至2025年大约会增长10倍。我们非常有信心成为这一领域的领导者。”
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高通cloud ai 100采用7nm工艺，具有高度可扩展性、专为ai推理设计，将于2020年正式推出产品，样片将在今年晚些时候推出。
虽然高通尚未公开芯片性能或架构方面的细节，但它声称，cloud ai 100的性能比目前业界最先进的ai推理解决方案高出10倍以上。
cloud ai 100集成了一系列开发工具，包括编译器、调试器、分析器、监视器、服务、芯片调试器和数字转换器。
此外，cloud ai 100还致力于支持领先的软件堆栈，包括onnx、glow和xla，以及各种机器学习框架，包括谷歌的tensorflow、facebook的pytorch、keras、mxnet、百度的paddlepaddle和微软的cognitive toolkit。
高通估计cloud ai 100的峰值性能能达到骁龙855和骁龙820的的3至50倍。
高通声称，与传统的现场可编程门阵列(fpga)相比，cloud ai 100在推断任务方面的平均速度要快10倍左右。此外，以高性能芯片常用的一个性能指标——每秒tera操作(tops)来衡量的话，cloud ai 100的运算速度可以“远远超过”100 tops。(相比之下，骁龙855最快只有约7 tops。)
高通设想通过基于台积电7nm节点构建的qualcomm cloud ai 100，为5g提供更低的延迟，并为云和边缘带来更高的性能和效率。
“fpga或gpu通常可以更有效地进行ai推理处理……因为gpu是更并行的，而cpu是更串行的，并行芯片更适合ai处理。”高通产品管理高级副总裁keith kressin解释说：“不过，gpu更多的是为图形设计的，如果你从头开始设计一个芯片来加速ai，可以得到显著的改进。从cpu到fpga或gpu都有数量级的改进。但定制ai加速器能提供再一个数量级的改进。”
挑战华为、英特尔等，ai推理芯片竞争激烈
在高通进军云计算之前，其主要竞争对手华为发布了据称是业界性能最高的基于arm的处理器“鲲鹏920”。在specint(一个由12个程序组成的基准测试套件，用于测试整数性能)中，该芯片的得分超过了930分，比行业基准高出近25%，而功耗比“行业现有厂商提供的”低30%。
华为不是高通唯一的对手。
今年1月在拉斯维加斯举行的消费电子展上，英特尔详细介绍了即将推出的nervana神经网络处理器(nnp-i)。据报道，该处理器的ai训练性能将达到竞争显卡的10倍。
谷歌去年推出了专用推理芯片edge tpu；阿里巴巴也在去年12月宣布，计划在今年下半年推出首款自主研发的ai推理芯片。
在fpga方面，亚马逊最近推出了自己的ai云加速芯片——aws inferentia。
微软也在project brainwave中预报了一个类似的平台。
今年3月，facebook发布了用于ai推理的服务器芯片kings canyon。
就在本月，英特尔宣布推出一系列芯片组——agilex，针对人工智能和大数据工作负载进行了优化。
但高通对cloud ai 100的性能优势颇有信心，认为它将在深度学习芯片组市场上占据优势，预计到2025年，该市场规模将达到6630万美元。
“很多人把网络硬件放在云端，就像一个内容传输网络，用于不同类型的处理，无论是云端游戏，还是人工智能处理。这是另一个关键趋势。高通有机会从终端用户的输入技术一路参与，一直到云端。”kressin说。
高通的另一个潜在优势是什么呢？生态系统的支持。去年11月，高通向一家专注于edge ai和on-device ai的初创基金提供1亿美元，特别投入于自动驾驶汽车、机器人、计算机视觉和物联网领域。去年5月，高通与微软合作，为在其许多片上系统芯片中嵌入的ai加速器创建了一个vision ai开发工具包。
“就市场规模而言，推理正在成为芯片领域的一个相当大的市场，”kressin说：“随着时间的推移，我们预计推理的规模——从2018年至2025年大约会增长10倍。我们非常有信心成为这一领域的领导者。”
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