看過今年的秋季蘋果發(fā)布會(huì),都會(huì)被蘋果A11仿生處理器的性能吸引。從技術(shù)層面來說,A11仿生處理器內(nèi)含的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(neuralengine)”是其AI功能實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),盡管目前還沒有更加詳盡的官方技術(shù)解析發(fā)布,但根據(jù)已知的信息來看,“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(neuralengine)”就是將部分需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的“人工智能”相關(guān)功能(如語音識(shí)別、人臉識(shí)別等等)進(jìn)行加速,讓其在手機(jī)端達(dá)成高效的計(jì)算,進(jìn)而提升“人工智能”相關(guān)功能的用戶體驗(yàn),呈現(xiàn)出更高等級(jí)的“人工智能”功能。
通過AI技術(shù)加持后的立體人臉識(shí)別安全性遠(yuǎn)比圖片人臉識(shí)別高得多
那問題來了,決定人工智能等級(jí)的基本要素是什么呢?其實(shí)就是計(jì)算的能力。2006年,“深度學(xué)習(xí)”的出現(xiàn),成為人工智能再度爆發(fā)式成長的關(guān)鍵,正因?yàn)椤吧疃葘W(xué)習(xí)”的出現(xiàn),人工智能技術(shù)終于有了實(shí)用價(jià)值,不再是簡(jiǎn)單的概念。
然而,“深度學(xué)習(xí)”之所以在2006年出現(xiàn)突破,與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的日趨成熟密不可分,這兩項(xiàng)技術(shù),前者解決了“深度學(xué)習(xí)”所需的“廉價(jià)”高效計(jì)算能力,后者解決了“深度學(xué)習(xí)”所需的大規(guī)模的學(xué)習(xí)模型。兩者的出現(xiàn),將原本不實(shí)用的人工智能技術(shù)成功落地,也就意味著,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算成為了人工智能發(fā)展道路上不可或缺的角色。
什么是云計(jì)算?什么又是大數(shù)據(jù)?
如果,你只是想了解蘋果處理器的部分,可以下跳到下一個(gè)小標(biāo)題。這一部分只是一個(gè)知識(shí)的普及,目的在于為后面說明設(shè)備端計(jì)算能力的作用進(jìn)行簡(jiǎn)單的鋪墊。
聽了那么多年的云計(jì)算與大數(shù)據(jù),很多人其實(shí)并不以為然,因?yàn)橄M(fèi)者層面確實(shí)難以直接接觸到這兩個(gè)概念,但它們確實(shí)在漸漸改變消費(fèi)者的生活模式。
云計(jì)算
云計(jì)算是通過使計(jì)算分布在大量的分布式計(jì)算機(jī)上,而非本地計(jì)算機(jī)或遠(yuǎn)程服務(wù)器中,企業(yè)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行將與互聯(lián)網(wǎng)更相似。這使得企業(yè)能夠?qū)①Y源切換到需要的應(yīng)用上,根據(jù)需求訪問計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)系統(tǒng)。好比是從古老的單臺(tái)發(fā)電機(jī)模式轉(zhuǎn)向了電廠集中供電的模式。它意味著計(jì)算能力也可以作為一種商品進(jìn)行流通,就像煤氣、水電一樣,取用方便,費(fèi)用低廉。最大的不同在于,它是通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行傳輸?shù)摹?/p>
云計(jì)算帶來了“廉價(jià)”的高速計(jì)算
大數(shù)據(jù)
對(duì)于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
大數(shù)據(jù)時(shí)代
從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理,必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘,但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。
簡(jiǎn)而言之,云計(jì)算為大數(shù)據(jù)的“加工”提供了加工環(huán)境,而大數(shù)據(jù)的“加工”也成為“深度學(xué)習(xí)”的基礎(chǔ)。云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的融合與發(fā)展,為人工智能及相關(guān)技術(shù)的落地提供了更高的可行性解決方案。
云計(jì)算與大數(shù)據(jù)發(fā)展迅速,設(shè)備端的計(jì)算能力是否還重要?
既然,人工智能相關(guān)技術(shù)的運(yùn)用當(dāng)中,云計(jì)算等新興的大數(shù)據(jù)計(jì)算方式成為了主流,那是不是意味著設(shè)備端的計(jì)算能力可以忽略不計(jì)呢?目前的科技發(fā)展進(jìn)度來看,答案就仍然是否定的。
不可否認(rèn),云計(jì)算帶來了更加廉價(jià)的高效計(jì)算,但相對(duì)而言,云計(jì)算的響應(yīng)速度想要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)傳輸以及瞬間回應(yīng),網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度成為了目前最主要的問題。
以現(xiàn)已廣泛商用的4G網(wǎng)絡(luò)為例,傳輸速度為20Mbps,理想狀態(tài)下,最高傳速度可按照100Mbps計(jì)算。這樣的速度,設(shè)備端將收集到的數(shù)據(jù)傳回后端(數(shù)據(jù)中心或云端),再經(jīng)過計(jì)算將結(jié)果傳回設(shè)備端的整體時(shí)間消耗,便與數(shù)據(jù)的大小有直接聯(lián)系。如果需要實(shí)現(xiàn)0延遲的回復(fù),數(shù)據(jù)大小僅能為1M。然而,對(duì)于人工智能相關(guān)技術(shù)而言,生成的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比1MB大得多,這部分?jǐn)?shù)據(jù)的大小難以用當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)傳輸速度實(shí)現(xiàn)秒傳,這樣就使結(jié)果返回到設(shè)備端的過程出現(xiàn)極大的延遲,降低用戶體驗(yàn)還是其次,往往會(huì)為用戶帶來人身威脅。所以,設(shè)備端本地的高效計(jì)算能力,就能幫助數(shù)據(jù)分析類的人工智能功能更好實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)。
自動(dòng)駕駛車輛為周圍環(huán)境繪制地圖
自動(dòng)駕駛車輛行駛中的路況判斷顯然本地計(jì)算更具優(yōu)勢(shì)
例如自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下,汽車便可被看做是設(shè)備端,當(dāng)設(shè)備端(汽車)在高速移動(dòng)中,實(shí)時(shí)收集到道路信息,并對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)加以分析與判斷。顯然以目前的網(wǎng)絡(luò)配置,在本地進(jìn)行計(jì)算才是最快的選擇。如果傳回云端或數(shù)據(jù)中心,分析后再給出結(jié)果,很可能令正高速行駛在路面上的車輛由于網(wǎng)絡(luò)延遲而發(fā)生事故,這是很可怕的!失去效率的人工智能看起來也就沒有那么智能了!這是一種本末倒置的表現(xiàn)。因此,設(shè)備端的高效計(jì)算處理器與加速器都是必不可少的硬件配置。也正因此,英偉達(dá)、英特爾等芯片廠商,都努力在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)ふ页雎贰?/p>
以蘋果為代表的設(shè)備端AI加速器成為技術(shù)發(fā)展初期標(biāo)配
回到智能手機(jī)場(chǎng)景也如是一樣。今年,以華為、蘋果為代表的手機(jī)廠商,也都采用了各自獨(dú)家研發(fā)的所謂“AI處理器”來為更多的人工智能相關(guān)技術(shù)在手機(jī)端的落地奠定基礎(chǔ)。
蘋果A11仿生處理器的六核心設(shè)計(jì)
以蘋果A11仿生處理器為例,首先,為保證基本的運(yùn)算能力,A11 CPU采用了六核心的設(shè)計(jì),即2個(gè)高性能核心搭配4個(gè)高能效核心,并且高性能核心運(yùn)算速度提升了25%,高能效核心速度提升了70%;其次,自家研發(fā)的GPU的能力也得到了提升,進(jìn)而保證了圖形處理的運(yùn)算速度。對(duì)電腦有所了解的朋友想必都知道,CPU更加擅長數(shù)據(jù)類信息的運(yùn)算,而GPU則更適合圖像、視頻類數(shù)據(jù)的運(yùn)算,人工智能相關(guān)技術(shù)所需計(jì)算的數(shù)據(jù),并非單純的只有數(shù)據(jù)類信息,所以,提升GPU的運(yùn)算能力,一方面可為手機(jī)帶來更好的顯示效果,另一方面也提升了手機(jī)設(shè)備對(duì)于圖型類信息的處理速度,進(jìn)而提升整體數(shù)據(jù)的運(yùn)算能力;最后,“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(neuralengine)”的解決方案,進(jìn)一步為人工智能功能的落地提供助力。簡(jiǎn)而言之,“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(neuralengine)”就是一個(gè)專門用于為人工智能(包括語音助手、人臉識(shí)別、物體識(shí)別等等)服務(wù)的加速器。這類加速器在設(shè)備端的應(yīng)用原理起源于人工智能基礎(chǔ)算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),加速器的出現(xiàn),一方面解決了CPU在運(yùn)算人工智能數(shù)據(jù)時(shí)性能的不足,也消除了GPU進(jìn)行人工智能數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)的巨大功耗,可謂是目前較為合理的解決方案。
蘋果自主研發(fā)的GPU
除蘋果外,資料顯示,華為發(fā)布的麒麟970似乎也是采用了這樣的設(shè)計(jì)。目前看來,在人工智能初級(jí)的探索階段,讓人工智能相關(guān)技術(shù)得以落地的消費(fèi)級(jí)電子產(chǎn)品(手機(jī)、PC、汽車等)均可采用“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(neuralengine)”的模式來保證人工智能相關(guān)功能的數(shù)據(jù)可以在設(shè)備本地直接進(jìn)行計(jì)算,進(jìn)而保證人工智能相關(guān)功能的效率得到很好的提升,增強(qiáng)其實(shí)用性,為消費(fèi)者帶來“真·智能”的智慧用戶體驗(yàn)。
人臉識(shí)別功能應(yīng)用場(chǎng)景之一
至于未來
蘋果通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)表情
至于未來會(huì)怎樣有點(diǎn)難以想象,不過筆者認(rèn)為,當(dāng)5G網(wǎng)絡(luò)得到成功商用,將會(huì)令大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的能力進(jìn)一步提升,繼而“深度學(xué)習(xí)”等人工智能應(yīng)用場(chǎng)景也更好的被網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)。但即使這樣,一些較為簡(jiǎn)單的人工智能功能的實(shí)現(xiàn),在設(shè)備端本地進(jìn)行計(jì)算還是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。畢竟,這樣即可減輕后端運(yùn)算的壓力,又可有效利用前端的資源,進(jìn)而讓人工智能相關(guān)技術(shù)落地的體驗(yàn)達(dá)到最佳,迎來真正的人工智能時(shí)代!
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