AI是2017年IT产业的焦点议题,多数研究机构与产业都认为AI不但会与嵌入式系统整合,而且在部分应用中,具有AI功能的嵌入式设备将串联成物联网架构成为AIoT系统,而AIoT系统中,不仅上层的云端平台会具有运算能力,终端的嵌入式设备,甚是设备中的元件,也都会有一定程度的AI设计,进而形成庞大商机,也因此目前各大晶片商都早已开始投入AI晶片的布局。
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AI晶片在嵌入式系统的应用相当广,从数据中心、终端设备(智慧手机、平板电脑、穿戴式装置…等)、垂直特定产业(制造、交通、医疗…等),都将是目标市场,投入的厂商也众多,以架构来看,浮点运算、同步并行运算非常适用於人工智慧的深度学习神经网络,因此具有这些特点的GPU,也成为这波AI热潮的重要运算架构,在此趋势中CPU也未缺席,尤其是Intel在2017年中分别推出独立AI 加速器Movidius Neural Compute Stick与Myriad X视觉处理器(Vision Processing Unit;VPU),前者内建了Myriad 2视觉运算单元,可在1瓦电力下可完成每秒1000亿次浮点运算,後者则是全球第1个配备神经运算引擎(Neural Compute Engine)的系统单晶片,可用於加速产品端的深度学习推理,除了两家处理器大厂,Google也在2017年推出客制化的ASIC AI晶片TPU,专为机器学习设计,Google的TPU主要用於改善搜寻结果的相关性与提高Google街景服务地图和导航功能正确度,由於TPU是专为特定用途设计的特殊规格逻辑 IC,只执行单一工作,所以速度更快,但缺点是成本较高。
除了GPU、CPU外,其他处理架构如FPGA、DSP等厂商,也都积极投入AI市场,而就发展来看,仍未看出那一类运算架构会成为市场主流,伺服器的应用目前仍以CPU为主,不过现在NVIDIA也开始跨入发展,至於终端嵌入式设备市场,无论是体积、功耗、价格,其市场需求都比伺服器更严苛,因此难度会更高,不同的应用会需要不同运算架构,因此未来处理器在嵌入式终端市场的应用将更为多元,不会出现一家寡占的状况。