独立的 AI 处理器是死胡同吗？
当今 ai 芯片市场的现状如何？近年来，这个市场被过度炒作到了我们许多人开始怀疑的地步。英伟达在数据中心市场的猛攻，加上围绕全自动驾驶汽车的炒作，使得这个新市场似乎可以单枪匹马地解决包括摩尔定律在内的所有半导体行业问题。
在最近的一次新闻发布会上，ceva 市场情报、投资者和公共关系副总裁理查德金斯顿指出，英伟达的股价是我们处于炒作周期中的一个很好的指标。人工智能芯片市场的领导者英伟达在 2019 年初左右经历了价格大幅下跌。金士顿认为这意味着我们已经退出了炒作阶段，进入了市场开始更准确地反映现实的阶段。
nvidia 股价，2017-2019 年，显示 ceva 认为的下跌预示着拐点（图片：ceva）
“现在我们在 2019 年，人工智能可以做什么以及它将在哪里出现的现实更加现实，”金斯顿说。
这一点在汽车领域更是如此。
“两年前，人们跳入了 4 级或 5 级自主平台，”他说。“现在，我认为大多数在进行自己内部设计的汽车芯片供应商和制造商已经意识到，在进行 4 或 5 级之前，在二级和三级可以赚很多钱。”
二级对应于可以控制驾驶各个方面（转向、加速和制动，如特斯拉的自动驾驶功能）的车辆。三级车辆可以自行驾驶，驾驶员无需注意，直到车辆遇到困难时驾驶员必须接管。
支持这些级别的自动驾驶的技术今天看到了大量的风险投资。金士顿说，这可能是因为它们代表了一个现实的目标。
“风投们看到那里能赚多少钱，能做多少生意，”他说。“与此同时，4级和5级被推得越来越远。”
这对 ai 芯片意味着什么？
如果炒作真的结束了，这对 ai 处理器市场意味着什么？
“这听起来有点戏剧化，但作为一个独立单元的人工智能推理处理器基本上已经死了，”金斯顿说。“在运行任何类型的 ai 应用程序的 [edge] 设备中不再需要独立的 ai 引擎。”
理查德金斯顿（图片：ceva）
金士顿认为，尽管许多人认为 ai 处理器市场将引领独立 ai 协处理器芯片在边缘推理任务的方向，但最终，这些协处理器必须与其他芯片共存。因此，整合是不可避免的。
作为一个例子，他引用了图像处理应用程序，其中人工智能和更传统的计算机视觉工作负载之间有很多交叉。
“拥有两个独立的架构来处理本质上是一个工作负载的想法，当你试图节省组件成本时，它没有多大意义，”他说。“我们越来越多地发现，拥有独立 ai 引擎及其自己的工具和编译器集的想法没有多大意义。拥有针对客户所追求的终端市场的具有人工智能功能的专用引擎更有意义。”
这种思路产生了neupro-s，这是一种用于汽车和消费领域基于视觉的应用的 ai 处理器内核。
根据金士顿的说法，大多数人工智能应用程序都将从异构计算中受益，这也是独立处理器不是前进方向的部分原因。
“许多半导体公司并没有走完整的 ai 处理器路线。但他们正在为人工智能中的特定功能开发模块或引擎，”金斯顿说。
ceva 在汽车行业的经验是，半导体公司通常会投资开发自己的 ai 引擎来处理其特定的工作负载。但是，这些引擎并不是一个完整的处理器产品，具有匹配的成熟工具链，并且不能以这种格式交付给客户。
ceva 用于加速 ai 视觉工作负载的 ai 处理器核心 ip，neupro-s（图片：ceva）
“这些人工智能定制引擎是当今许多公司的一部分，在食物链中的位置比我们通常处理的要高得多，但他们需要 ceva 等公司的帮助才能将这些东西投入生产，”金斯顿说。这是 ceva 的 cdnn-invite 编译器背后的部分原因，它允许公司在 neupro-s 旁边添加自己的自定义 ai 引擎，以制造依赖异构计算的 ai 芯片。
无论金士顿对人工智能芯片市场的看法是否正确（或者人工智能推理芯片的消亡是否被大大夸大了），今天有数十家公司，从初创公司到大牌，设计和生产这些人工智能推理协处理器.虽然集成适合某些终端市场，但可能并不适合所有人。我们不要忘记，虽然视觉应用程序在今天主导着 ai 领域，但明天的工作负载在大小和形状方面可能看起来完全不同。因此，我怀疑独立推理协处理器将与我们一起使用相当长的一段时间。
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“现在我们在 2019 年，人工智能可以做什么以及它将在哪里出现的现实更加现实，”金斯顿说。
这一点在汽车领域更是如此。
“两年前，人们跳入了 4 级或 5 级自主平台，”他说。“现在，我认为大多数在进行自己内部设计的汽车芯片供应商和制造商已经意识到，在进行 4 或 5 级之前，在二级和三级可以赚很多钱。”
二级对应于可以控制驾驶各个方面（转向、加速和制动，如特斯拉的自动驾驶功能）的车辆。三级车辆可以自行驾驶，驾驶员无需注意，直到车辆遇到困难时驾驶员必须接管。
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“这听起来有点戏剧化，但作为一个独立单元的人工智能推理处理器基本上已经死了，”金斯顿说。“在运行任何类型的 ai 应用程序的 [edge] 设备中不再需要独立的 ai 引擎。”
理查德金斯顿（图片：ceva）
金士顿认为，尽管许多人认为 ai 处理器市场将引领独立 ai 协处理器芯片在边缘推理任务的方向，但最终，这些协处理器必须与其他芯片共存。因此，整合是不可避免的。
作为一个例子，他引用了图像处理应用程序，其中人工智能和更传统的计算机视觉工作负载之间有很多交叉。
“拥有两个独立的架构来处理本质上是一个工作负载的想法，当你试图节省组件成本时，它没有多大意义，”他说。“我们越来越多地发现，拥有独立 ai 引擎及其自己的工具和编译器集的想法没有多大意义。拥有针对客户所追求的终端市场的具有人工智能功能的专用引擎更有意义。”
这种思路产生了neupro-s，这是一种用于汽车和消费领域基于视觉的应用的 ai 处理器内核。
根据金士顿的说法，大多数人工智能应用程序都将从异构计算中受益，这也是独立处理器不是前进方向的部分原因。
“许多半导体公司并没有走完整的 ai 处理器路线。但他们正在为人工智能中的特定功能开发模块或引擎，”金斯顿说。
ceva 在汽车行业的经验是，半导体公司通常会投资开发自己的 ai 引擎来处理其特定的工作负载。但是，这些引擎并不是一个完整的处理器产品，具有匹配的成熟工具链，并且不能以这种格式交付给客户。
ceva 用于加速 ai 视觉工作负载的 ai 处理器核心 ip，neupro-s（图片：ceva）
“这些人工智能定制引擎是当今许多公司的一部分，在食物链中的位置比我们通常处理的要高得多，但他们需要 ceva 等公司的帮助才能将这些东西投入生产，”金斯顿说。这是 ceva 的 cdnn-invite 编译器背后的部分原因，它允许公司在 neupro-s 旁边添加自己的自定义 ai 引擎，以制造依赖异构计算的 ai 芯片。
无论金士顿对人工智能芯片市场的看法是否正确（或者人工智能推理芯片的消亡是否被大大夸大了），今天有数十家公司，从初创公司到大牌，设计和生产这些人工智能推理协处理器.虽然集成适合某些终端市场，但可能并不适合所有人。我们不要忘记，虽然视觉应用程序在今天主导着 ai 领域，但明天的工作负载在大小和形状方面可能看起来完全不同。因此，我怀疑独立推理协处理器将与我们一起使用相当长的一段时间。
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