人工智慧
聯發科提供NASA黑客松參賽選手最新AI培訓課程
為了強化台灣人工智慧(AI)終端應用並培育人才,聯發科技與美國在台協會(AIT)攜手,提供最新終端AI開發平台應用課程給美國太空總署「2019 NASA黑客松」競賽活動的參賽選手,引導參賽者運用最新AI技術,從NASA提供的數據中尋找解決方案。聯發科技並贊助20套最新終端AI開發平台軟硬體給優秀的提案團隊,並加碼提供決賽獎金六萬元給三組運用AI平台的獲勝隊伍。
聯發科技資深副總暨技術長周漁君表示,聯發科技的企業使命在「提升及豐富大眾生活」,致力以科技改善人類生活的目標,長期以來積極扮演全球創新教育推廣的一分子。期待藉由本次賽前課程,讓參賽者掌握最新AI趨勢,落實終端人工智慧(Edge AI) 應用的普及和多元發展,為台灣培養更多立足國際舞台的人才。
美國在台協會文化官區毅良表示,NASA黑客松是美國太空總署(NASA)最創新的推廣活動之一。NASA希望分享並讓世界各地的人們使用其開放數據資料,以增進對宇宙的認識,並研發有意義且可行的解決方案。該活動去年有近一萬八千位參與者橫跨全球75個國家。透過此次聯發科技的捐贈與雙方攜手合作,將帶給提案團隊創新的學習體驗及技術能力,以提出更多嶄新具創意的解決方案。
聯發科技追求技術領先,也樂於將核心能力與社會分享。本次培訓課程是聯發科技將最新研發的終端AI開發平台NeuroPilot首度向社會大眾公開,該平台的單晶片整合了效能領先業界的APU (AI處理器),並結合了完整的AI開發工具。參賽者可藉由聯發科技所提供的賽前培訓課程,了解AI平台的應用可能,課程將帶領學員從概念進入實作,開發者可容易地將雲端人工智慧功能轉移到終端AI平台上,不需要經由網路,回應速度將大幅加快且提高個人隱私的保護,在智慧時代以終端AI實現更多應用可能。
為提供參賽者實際應用體驗,聯發科技另贊助20套最新終端AI開發平台供提案團隊申請,參與賽前培訓課程者可以NeuroPilot應用構想向聯發科技提出申請,將選出20隊優秀的提案團隊贊助AI開發平台軟硬體,供團隊應用挑戰NASA任務;決賽另設有決賽獎金六萬元,獎勵三組傑出的應用提案。
聯發科技將於9月28日(六)提供NeuroPilot平台賽前講座課程,歡迎有興趣的民眾報名參加,課程相關資訊請參考報名網頁:https://www.accupass.com/go/2019nasamediatek。
全球科技大廠領袖齊聚SEMICON Taiwan
高科技產業盛事SEMICON Taiwan國際半導體展,將於9月18~20日於台北南港展覽館一館隆重舉行。隨著5G、人工智慧與物聯網應用蓬勃發展,半導體先進技術需求大幅增加,驅動更多業者進軍半導體應用市場,SEMICON Taiwan今年規劃21大主題與國家專區和超過20場國際論壇,將聚集700家國內外領導廠商,展出超過2,200個攤位,預期吸引近50,000位專業人士參觀,將為展會規模創下新高紀錄。
SEMI 國際半導體產業協會最新的市場預測報告顯示,儘管2019年全球半導體市場支出相對保守,但台灣半導體製造設備投資卻在先進製程及產能的帶動下異軍突起,將以21.1%的成長率超越韓國、躍居全球第一。而台灣因為擁有大規模晶圓代工和封裝基地,已連續9年成為全球最大半導體材料消費地區,總金額達114億美元,表現相當亮眼。
2019年SEMICON Taiwan聚焦先進製程、異質整合與永續製造,同時呈現智慧製造、智慧汽車、智慧醫療、智慧數據等新興智慧應用趨勢。SEMI全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸表示,秉持「引領科技潮流、推動技術演進、促進合作交流」的理念,SEMI服務平台已從半導體產業鏈上游全面延伸至智慧終端應用,邁入第24屆的SEMICON Taiwan不僅在規模上持續擴大,同時成功串連國內完整微電子產業生態圈,讓台灣不只接軌全球技術趨勢,更成為驅動高科技產業未來發展動向的引擎。
2019年SEMICON Taiwan期間共舉辦21場國際市場趨勢與技術論壇,講師陣容堅強。今年特別規劃「科技創新論壇」,邀請到來自台積電以及比利時微電子(imec)、新加坡國立研究基金會(NRF Singapore)、電子暨資訊技術實驗室(CEA-Leti)、Fraunhofer、工業技術研究院等國際一流研究與研發機構的講師分享全球微電子技術的趨勢與前景;同時與經濟部合作「科技智庫領袖高峰會」,邀請到來自廣達電腦、鴻海科技、台積電、日月光、鈺創科技、力積電與旺宏電子等高科技產業意見領袖,共同分享未來創新與技術發展藍圖,並探討台灣如何延續過去半導體產業的成功基礎,創造下個60年高科技產業榮景。
此外,同期舉辦的「SiP系統級封測國際高峰論壇」、「SMC策略材料高峰論壇」,以及今年首度粉墨登場的「先進測試論壇」,呈現後摩爾定律時代異質整合技術的機會與挑戰,匯集來自高通(Qualcomm)、日月光、經濟部技術處,以及專注發展異質整合技術藍圖的HIR等的技術專家。另有智慧汽車、智慧數據兩高峰論壇,邀請到奧迪(Audi)、蔚來汽車(NIO)、Facebook,以及驅動數位產品核心研發技術的龍頭安謀控股(ARM)和明導國際(Mentor)等的企業高階代表擔任講師,奧迪的首款量產純電動車Audi e-tron也將於展場亮相。此外,尚有高科技智慧製造、智慧醫療,和眾多產業先進技術論壇,剖析半導體應用的市場趨勢,讓參觀者可同步洞察產業關鍵技術與市場脈動。
2019年展覽針對半導體先進材料與製程、產業趨勢與智慧應用規劃一系列多元主題專區,另新增「化合物半導體創新應用館」、「異質整合創新技術館」兩大全新主題展區,前者邀請到漢磊、嘉晶、穩懋、GaN Systems、IQE等廠商就「3D Sensing」、「LiDAR&Radar」、「Powertrain」三大主題展示相關技術趨勢,並透過現場展示BMWi3純電動車呈現化合物半導體產業鏈及由其驅動的終端應用;後者則展示異質整合終端應用與重點技術,邀請到應用端5G電信業者、IC設計、封裝、矽光子技術等相關廠商於技術創新館中展示,呈現產業第一手資訊。
2019年SEMICON Taiwan也延續去年引起熱烈迴響的「人才培育特展」,今年SEMI再攜手台積電、日月光等「SEMI 產業暨人才發展委員會」委員共同精心規畫主題講座、職涯諮詢以及人才媒合資訊情報等3大系列主題,打造產業人才互動交流的專業平台。今年共同響應的廠商除了持續支持人才培育特展的104獵才顧問、東京威力科創(TEL)以外,經濟部工業局、英特爾(Intel)、美光(Micron)、微軟(Microsoft)、蔚華科技、均豪精密工業以及台灣應材(Applied Materials)今年也加入SEMI人才培育特展的行列。
經SEMI多年耕耘,台灣逐步建構出智慧製造的完整產業鏈與技術社群,今年「高科技智慧製造展」與SEMICON Taiwan同期同地展出,以「啟動高科技製造數位轉型」為展覽核心,聚焦人工智慧加值的製造與資安策略,聚集橫跨半導體、面板、PCB產業的智慧製造解決方案的設備業者及製造商,加速微電子產業實踐智慧、整合、創新的數位轉型解決方案。其中「SMART Manufacturing Journey」未來展區,將規劃數位戰情室、智慧眼鏡、Digital Twin數位模擬等互動展區,帶領參觀者進入通往數位轉型的旅程。
Gartner 公布2019年新興技術發展 放眼五大領域
國際研究暨顧問機構Gartner在2019年新興技術發展週期報告(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019)公布29項必須觀察的技術,從中歸納出五大重點新興科技趨勢將創造並提供全新的體驗。企業若能善加利用人工智慧(AI)和其他重要概念,便能從新興數位生態系中獲益。
Gartner研究副總裁Brian Burke表示,科技創新能力已成為關鍵的競爭優勢。隨著科技變革腳步持續加速,突破性技術亦不斷對市場帶來挑戰,即使是最具創新能力的商業和科技決策者,都必須非常努力才能跟上趨勢。科技創新主管應利用新興技術發展週期報告裡提到的創新輪廓,評估新興技術的潛在商機。
五大新興科技趨勢之一:感測與行動力
結合了感測技術與人工智慧的機器,除了能更了解四周環境,也有足夠的行動力及操控物件的能力。對於物聯網(IoT)與其所蒐集之大量資料而言,感測技術是不可或缺的要素,而擁有人工智慧的機器能獲取多樣化的洞察,並將這些資訊應用在各種情境。
預期使用感測及行動功能獲益的企業,應將下列幾種技術納入考量:3D感測攝影機、AR雲、輕型貨物運送無人機、載客無人機(Flying Autonomous Vehicle),以及Level 4和Level 5的自動駕駛技術。
五大新興科技趨勢之二:擴增人類能力(Augmented Human)
擴增人類能力技術的進展,讓人們的感知力和體能得以提升,成為人體不可或缺的一部分。比如打造具有特殊功能的義肢,超越人類自然的體能極限,提供超人般的能力。
以擴增人類能力為重點的新興技術包括生物晶片(Biochip)、擬人化(Personification)、擴增智慧(Augmented Intelligence)、情緒人工智慧(Emotion AI)、沉浸式辦公室(Immersive Workspace)和生物科技(人工組織培養)。
五大新興科技趨勢之三:後傳統(Postclassical)運算及通訊
數十年來,傳統的核心運算、通訊及整合技術已透過改善傳統架構而獲得重大進展。正如摩爾定律(Moore’s Law)所預測,中央處理器(CPU)速度越來越快、記憶體密度更高且吞吐量不斷增加。這些技術未來幾代將採用與目前完全不同的架構,不僅有全新的手法,也能透過漸進式改善帶來重大影響力。
舉例來說,低地球軌道(LEO)衛星可提供遍及全球的低延遲網際網路連線功能。這種由小型衛星組成的星系(Constellation),未來可針對目前未能連網的家庭(全球占比48%)提供連網服務,替過去無法提供此服務的國家和地區帶來經濟成長的新機會。企業應評估的技術包括5G、次世代記憶體、低地球軌道衛星系統和奈米級3D列印。
五大新興科技趨勢之四:數位生態系
數位生態系為一群相互依存的參與者(企業、人與物件)相互分享數位平台,達成互惠目的。數位化已造成傳統價值鏈崩解,鑄造更強大、更具彈性與復原力的價值傳遞網路,不斷演變以創造更好的新產品及服務。
企業可納入考量的關鍵技術包括:數位營運(DigitalOps)、知識圖譜(Knowledge Graph)、合成數據(Synthetic Data)、分散式網路(Decentralized Web)和分散式自治組織(Decentralized Autonomous Organization)。
五大新興科技趨勢之五:先進人工智慧與分析技術
先進分析技術通常利用傳統商業智慧(BI)以外的先進技術及工具,自動或半自動檢視資料和內容。Brian Burke認為,延遲敏感度高(如自動導航)、易受網路中斷影響(如遠端監控、自然語言處理NLP、臉部辨識),和資料密集(如影片分析)等應用,已逐漸提高邊緣人工智慧的採用比例。
值得追蹤的相關技術包括自適應機器學習(ML)、邊緣人工智慧、邊緣分析、可解釋性人工智慧(explainable AI)、人工智慧平台即服務(AI PaaS)、遷移學習(Transfer...
聯發科技攜手國研院打造終端AI應用人才
為了強化台灣人工智慧(AI)人才的技術能量,聯發科技與國研院半導體中心日前共同為大學種子師資規劃終端AI(Edge AI)課程,聯發科技並捐贈30套最先進終端AI開發平台軟硬體,透過種子教師將終端人工智慧的應用實作推廣到學校,提升台灣人工智慧應用實作人才的能量。雙方期望能透過這項合作,為台灣產業轉型提供更多關鍵技術的應用人才。
本次終端AI種子師資教育訓練課程已於日前在新竹和台南兩地舉辦,共計來自全台10多所大專院校及技職體系的80多位相關科系種子教師參加。訓練課程採用聯發科技最新發展的終端AI開發平台(Neuro Pilot),單晶片整合效能領先業界的AI處理器(APU),並結合了完整的AI開發工具,讓開發者可以容易快速地將雲端人工智慧功能轉移到終端AI平台上,不需要經由網路,回應速度將大幅加快且提高個人隱私的保護,將帶動新一波的社會產業革命。聯發科技與國研院半導體中心未來將繼續共同推動台灣AI產業人才的培訓與部署,發展我國具利基市場的人工智慧應用領域,為台灣AI產業創造新價值。
聯發科技資深副總暨技術長周漁君表示,人工智慧是國際上競逐的重要技術,聯發科技多年來重兵佈署AI研發團隊,持續深耕發展各類智慧裝置與應用的核心技術,全線佈局在各類產品,包括導入5G手機單晶片、8K智慧電視、人工智慧物聯網(AIOT)等所有項先進產品中,高性能的邊緣運算能力顛覆了使用者的AI體驗。為呼應政府推動AI人才培育,聯發科技將最先進的技術平台在第一時間與台灣學研單位分享,希望藉由本次種子講師培訓及AI開發平台的捐贈,協助大學以及技職體系引進新的技術與教學工具,培養相關人才,結合台灣在半導體與電子資訊產業的優勢,期盼看到更多實際的應用產生,協助台灣躋身全球AI相關市場的領導地位。
國研院半導體中心主任葉文冠指出,AI是下世代工業革命最重要的推手,透過此次聯發科技的捐贈與雙方攜手合作,帶給學界最新穎的AI開發平台與技術課程,促進下世代人才培養,希望能帶給學生創新的學習體驗,提升台灣整體AI產業發展,成為國際AI產業特色化應用的領先國。
聯發科技近幾年積極展開人工智慧佈局,創建終端人工智慧處理平台生態系統,採用跨操作系統的通用架構,同一套架構可以應用到從智慧電視到語音助手設備、智慧手機、平板和汽車電子等多種終端上,開發者可以在平台上編寫各種應用程序融入終端晶片,快速實現跨平台和跨產品線的部署,實現終端AI無所不在的未來。聯發科技另參與贊助成立「台灣人工智慧學校」,截至2018年已培訓數千位具AI專才的學員。由於台灣正值AI轉型的關鍵時代,聯發科技期待透過這項合作案,讓受惠的大學生能掌握AI趨勢,成為下一批襄助台灣在「AI小國大戰略」下,立足國際舞台的未來人才。
國研院半導體中心配合科技部「智慧終端半導體製程晶片系統研發專案計畫」,建立AI關鍵自主技術,推動半導體製程與晶片系統研發,支援學界各類終端裝置上AI技術的研究主題,並執行晶片系統設計、製作、量測及系統整合等服務,同時積極培育AI產業發展急需之頂尖半導體製程與晶片設計人才,強化我國半導體產業於人工智慧終端核心技術競爭力。
近年來隨著軟硬體條件逐漸成熟,包含晶片、網路、大數據、演算法等越趨完備,人工智慧普遍走入生活當中。台灣半導體產業產業聚落完整,聯發科技與國研院半導體中心期望透過IC半導體技術的創新研發及協助培育人才,帶動台灣在智慧科技時代取得先機。
AI走向邊緣裝置 新興架構機會多
全球已從PC和手機邁向物聯網(IoT)與人工智慧科技時代,AI+IoT(AIoT)應用興起,掀起新一波典範轉移。智慧機器時代已然來臨,人工智慧普及化,其中包括自駕車、無人機、機器人等具備自主判斷、學習能力等機器。半導體應用仍扮演核心角色,是電子系統邁向AIoT裝置的關鍵技術。
工研院產業科技國際策略發展所產業分析師范哲豪(圖1)表示,目前AI晶片的發展呈現少量多樣的發展模式,各式各樣的創新應用日新月異,但是殺手級應用尚未登場。根據IC Insights的統計數據可以看出,在全球半導體設計業產值及排名統計中,營收前10名的廠商裡,高成長率的NVIDIA、AMD和賽靈思(Xilinx)產品皆與AI正相關。另外,2019年全球半導體設計產業產值雖受中美貿易戰影響,但據IC Insights預估,2019年產值將達1,257,5億美元,年成長率6.0%,AI仍是產業發展的重要驅動力。
圖1 工研院產業科技國際策略發展所產業分析師范哲豪表示,找出新興架構與低功耗解決方案是全面普及AI的首要任務。
現在各國政府皆已高度投入AI技術發展,根據工研院產科國際所統計,日本現已投入了560億台幣的資金在AI相關計劃中,另外美國投入了463億台幣,中國則是4.5兆台幣,韓國也有1.5兆台幣的投入。由此可以看出AI技術發展勢在必行。
范哲豪指出,由於AI須要進行邏輯思考,並做出判斷決策,故運算量相當大,但也因此導致功率與成本高居不下,目前廠商都先從高價產品開始導入,但是要全面普及仍須找出新興架構降低功耗與成本才行。從功率方面來說,雲端AI晶片的功率大約是100W以上,邊緣端則是20~100W,終端裝置AI晶片的功率則約是10~20W。因為雲端運算有安全性的疑慮,同時功率又高,而終端裝置的功率相對較小也較為安全,產品種類分散,市場機會更多,因此有愈來愈多的廠商投入終端裝置的新興AI晶片設計。
建築/城市/家庭與個人為三大應用場景
從現在趨勢也可以發現,在裝置端導入AI功能是大勢所趨。其中AI終端運算可以分為三大應用場景,分別是建築(Building-scale),如工廠內部影像辨識、機器人控制、機台數據分析、預測維護等;還有家庭/個人方面的應用,如智慧音箱、智慧家電、AR/VR頭盔等;以及城市(City-scale),如自駕車、無人機、自走載具、街頭監控系統等。而影像、語音機器數據為主要的運算型態。
范哲豪進一步說明,現階段裝置端AI運算晶片產業仍存有一些挑戰,產品少量多樣,在矽智財(CPU+AI Engine)、人事成本、EDA工具和光罩方面的進入門檻高。同時廠商缺乏關鍵AI技術,又無力投入新興架構的研發設計。另外,部分廠商缺乏軟硬系統整合能力,導致產品競爭力不足。在設計方面,除了省電之外,還有小尺寸、價格考量、高效能運算等需求。
為解決此問題,范哲豪列出裝置端AI晶片所須要導入的新技術,須有可重組之半通用AI晶片架構,根據特定應用所需的類神經網路架構找出通用處並將其硬體化;還有以封裝形式將各類AI晶片異質整合,藉此在價格與晶片效能上取得平衡;以及在記憶體內的AI運算方式,進而克服處理器須要花費大量時間和能耗才能從記憶體中獲取資料的瓶頸,透過直接在記憶體中運算提高速度與效率。
針對培植台灣裝置端AI晶片能量,范哲豪也提出七項策略,一是群策力,例如藉由產、學、研攜手成立的「台灣人工智慧晶片聯盟」(AI on Chip Taiwan Alliance, AITA),匯集鈺創、聯發科、廣達、台達電等國內外逾50家指標性半導體與ICT廠商,以及國內大學及工研院等國家級研發機構,共同建構AI生態系、發展關鍵技術、加速產品開發,並聚焦於終端裝置用AI晶片(圖2);二是注重創新,針對通用AI晶片、異質整合AI晶片、新興運算架構AI晶片與AI晶片軟體編譯開發,提供次世代AI關鍵智財解決方案;三是建立標準,建立驗證平台與介面整合標準;四為建置場域,協助建立系統整合之示範性應用;五是做到更加注重隱私與資料安全,利用AI的發展減少人力資本,並透過AI在終端裝置的運算保障資安與隱私;六則是借助外力,站在巨人的肩膀上,鏈結雲端平台業者,如微軟(Microsoft)與Google等公司;最後一項,應利用台灣半導體領先優勢開發AI晶片,維持半導體產業的全球領先地位。
圖2 為搶攻裝置端AI晶片市場,各界聯手成立AITA聯盟,戰略布局人工智慧新藍海。
AITA聯盟執行秘書暨工研院光電系統所副所長張世杰表示,全世界具備了半導體發展能量的國家都已經投入大量資源在AI晶片技術的發展,而台灣身為半導體強國,在這樣的競賽當然不能缺席。
張世杰指出,目前AI晶片市場呈指數型大幅成長,而AI晶片大致可以區分成通用型晶片及專用型晶片,專用型的AI晶片應用於特殊領域,並可進一步細分為用於雲端、邊緣或是在裝置端與感測器相結合的晶片種類。台灣適合發展的市場就是專用型裝置端AI晶片,再針對專用型裝置端AI晶片進行分析,又可分為傳統架構以及仿腦神經的新興架構、新興記憶體,仿腦神經的專用型裝置端AI晶片將會是台灣發展AI晶片的新大陸。另外,目前在仿腦神經的專用型裝置端AI晶片市場已有布局的廠商為IBM、英特爾(Intel)、MYTHIC、Syntiant等。
裝置端AI晶片即時可靠更安全
裝置端AI晶片具備幾項優點,具即時性能夠馬上反應、即時辨識,適用於人臉辨識開鎖功能或自駕車應用;具可靠性,可以排除網路斷線的可能,在自駕車或無人機領域十分受用;而資料不須上傳雲端,便能保障使用者的隱私,在安全監控與健康管理等方面可以守護個人資料不外流;同時,裝置端AI晶片也能客製化,透過裝置端學習,滿足客製化需求,實現語音辨識、智慧眼鏡等應用。
針對裝置端AI晶片的安全性,微軟大中華區物聯網方案負責人林孟洲表示,約在2000年左右科技發展從雲開始,之後進入物聯網,再利用IoT收集到的資料進行AI的分析,而現在AI應該要走入裝置端,而不是一直停留在雲端。人工智慧的領域應該分為雲端的智慧與裝置端的智慧。裝置端的智慧具有很大的產業動能,將發展成一個巨大的市場。物聯網一直以來被詬病的,就是當連接的數目達到幾百萬、幾千萬時,將非常容易成為攻擊的目標,將安全、邊緣與AI連結在一起將是發展的機會所在。因此,「AI on chip」就成了一個非常重要的議題。對此,微軟也提出了相對應的解決方案Azure Sphere,整合經認證的MCU(Certified MCU)和作業系統(OS)以及安全服務(Security Service),Azure Sphere OS內含微軟客製化的Linux核心,並結合安全技術及安全監視器,志在建立一個安全的IoT平台,讓物聯網更安全可靠。
最後,張世杰進一步說明台灣發展裝置端AI晶片的優勢,由於台灣具記憶體產業能量,與記憶體和新興記憶體整合設計將是提升AI晶片效能的重要關鍵。台灣國內有多家廠商能生產製造記憶體,是發展AI晶片的優勢之一。
而裝置端AI晶片直接針對數據進行處理,是資安與隱私保護的重要防線,台灣能徹底落實資訊安全防護,於國際合作中更容易建立起良好的信任感。另外,預期未來物聯網(IoT)裝置所使用的控制晶片多數將內含AI加速晶片。台灣過去具有豐富的IoT裝置製造經驗,未來若結合AI晶片共同發展,將在國際競爭上更具優勢。
賽靈思Xilinx與工業局和資策會共創智慧新契機
有鑑於AIoT物聯網結合人工智慧浪潮,全球大廠紛紛布局(FPGA)可程式邏輯閘陣列)相關發展。近年來,受全球5G、深度學習及邊緣運算等產業趨勢崛起,FPGA半導體大廠賽靈思Xilinx積極開拓相關應用領域,包含資料中心、5G通訊、智慧車等創新領域。並推出之適應性運算加速平台ACAP,提供高度靈活可程式設計晶片,以及一系列先進的軟體和工具,驅動從消費電子到汽車電子,再到雲端之多樣化創新應用。
為推動產業創新發展,加速企業數位轉型,財團法人資訊工業策進會地方創生服務處執行工業局智慧電子學院計畫。2019年與賽靈思Xilinx展開人工智慧 (AI) 人才培訓合作,發展出一系列培訓計畫,協助產業專業人員快速進入FPGA的設計開發,從建立FPGA基礎觀念至進階應用設計,推動各新興領域跨域智慧發展新契機。
工業局智慧電子學院將於10/18、10/25舉辦首波FPGA實作開發課程,邀請具賽靈思Xilinx FPGA開發經驗之一元素科技專業講師講授,課程從FPGA基礎觀念至設計流程講解,使學員熟悉FPGA的設計開發步驟,並加入嵌入式系統 (SoC) 設計的開發流程說明。除介紹SoC架構,同步搭配賽靈思Xilinx的SoC-Zynq (FPGA+ARM)進行講解。
「贏向」AIoT時代大商機 RISC-V產業鏈力推共享/共榮
當產業進入PC與智慧手機之後的後手機時代,人工智慧(AI)與物聯網(IoT)結合的AIoT應用成為第三波科技發展浪潮,AIoT時代強調用高效能、低功耗嵌入式系統實現特定AI功能,而開放式指令集的新興嵌入式CPU架構RISC-V,可讓IC設計業者依照需要,增加專用指令集,正迅速在消費電子、通訊與物聯網、電腦運算與儲存、工業應用與影像監控等領域攻城掠地。
台灣RISC-V聯盟為讓相關產業深入瞭解嵌入式系統設計最新趨勢,邀集物聯網領域專家與代表廠商,從策略、技術跟實作等面向,分享RISC-V架構最新進展與市場動態,同時探討嵌入式系統業者如何面對AIoT多元、破碎、少量多樣的市場需求下,最佳的設計趨勢、實作對策與成功案例。
AIoT引領科技典範轉移
IoT帶領科技產業走向新世代,集邦科技董事長劉炯朗(圖1)觀察科技的發展趨勢,1960年代計算機網路崛起,網路在產業中扮演的角色越來越重要,從學術網路高等研究計劃署網路(Advanced Research Projects Agency Network, ARPAnet)到商業的網際網路(Internet),開啟計算機互聯時代,然後發展到文件交換,再進展到社群網路蓬勃發展,個人行動網路興起,人與人透過網路連結成為常態,下一步將進展到萬物互聯的IoT時代。
圖1 集邦科技董事長劉炯朗認為,科技發展與偉大的研究或發明息息相關,歷屆的諾貝爾物理獎與圖靈獎便紀錄了科技發展的脈絡。
科技發展也與偉大的研究或發明息息相關,劉炯朗認為,歷屆的諾貝爾物理獎與圖靈獎紀錄了科技發展的脈絡,包括:電晶體(Transistor)、積體電路(Integrated Circuit)、光通訊、影像感測器、精簡指令集(Reduced Instruction Set Computing, RISC)、TCP/IP、全球資訊網(World Wide Web, WWW)、人工智慧(AI)、神經網路(Neural Networks),一步步引領人類資訊科技的步伐。而在IoT世界,硬體架構應該更加開放與精簡,以便將複雜龐大的萬事萬物聯結起來。
開放/共享為RISC-V最大優勢
AIoT無疑是下一波產業的大浪潮,物聯網破碎化的特性,讓軟硬體架構醞釀新的典範轉移,芯原微電子董事長戴偉民(圖2)表示,PC時代的x86架構自主性低、不可控,軟硬體掌握在微軟與Intel手中;因此,行動通訊時代來臨時,訴求省電的RISC架構結合Android系統,以智慧手機為載體,帶領行動通訊時代的發展。物聯網更強調開放,於是從運算核心底層就更開放且架構更為精簡的RISC-V,成為各界看好的物聯網時代硬體主流。
圖2 芯原微電子董事長戴偉民表示,物聯網更強調開放,於是開放且架構更為精簡的RISC-V,成為各界看好的物聯網時代硬體主流。
Arm架構在過去發展的歷程中,建構了一個名為Linaro的產業推動聯盟,配合IBM、Google等大廠,投資大量的金錢和人力,讓Arm的軟硬體架構在聯盟的平台上獲得良好的發展。戴偉民直言,RISC-V產業鏈的完整性與豐富度現階段發展與Arm還有一段差距,希望可以仿造Linaro的模式,推動軟硬體平台與人才的發展。台灣與大陸在AIoT的趨勢之下,可以自身的優勢為基礎,進行緊密的合作,物聯網裝置與商機規模預期將遠大於PC或智慧手機,掌握物聯網的軟硬體架構核心,就能掌握AIoT的發展契機。
RISC-V 2013年發表之後,一直到2016年以後才受到產業矚目,戴偉民指出,其與x86、Arm架構並不存在取代與競爭的問題,透過合作甚至可以共用某些基本指令集,在多樣化的物聯網產業中發展更彈性且具高度成本效益的解決方案,未來RISC-V產業鏈將更加開放,並且強調研究成果共用,以共用推動產業與市場發展。而在中美貿易衝突的背景下,RISC-V本質是一套開放、免費的指令集,定義處理器軟硬體之間的介面規範,相當於一套開放標準。
精簡/開放架構聯結複雜IoT
IoT在Internet與Mobile Internet的基礎上發展,其規模也將更加龐大,而從雲端到邊緣終端,網路結構的複雜度大幅提升,晶心科技技術長蘇泓萌(圖3)說,物聯網是由數百億裝置聯結組成,雲端、霧端、邊緣終端都有各式各樣的平台、場域、應用與裝置,要能在這麼多不同的架構裡互聯互通,需要更開放的架構,RISC-V的基本指令只有四十多條,而且完全開放,透過這類精簡、開放的架構為基礎,才能將複雜的物聯網架構聯結。
圖3 晶心科技技術長蘇泓萌說,RISC-V的基本指令只有四十多條,而且完全開放,可以將複雜的物聯網架構進行良好的聯結。
針對物聯網的發展趨勢,蘇泓萌解釋,IoT裝置需要有效率地處理終端蒐集到的資料、具備長效電池續航力、裝置/通訊安全性、支援雲端運算、創新的應用模式等;而開放式架構也有助於滿足未來更多創新的應用,低功耗則能彈性地進行電源管理,並提升裝置的安全性。RISC-V基金會積極嚴謹管理規格標準,並允許所有參與的會員廠商在特定領域架構(Domain-Specific Architectures, DSA)進行客製化的延伸。
而分析AIoT嵌入式系統架構與RISC-V的應用趨勢,蘇泓萌進一步說明,晶心科技已推出基於RISC-V架構的AndeStar V5系列處理器核心,包括支援Linux的AndesCore A25/AX25,可用在無人機、智慧無線通訊、網通、影像處理、先進駕駛輔助系統(ADAS)、儲存設備、深度學習等範圍;以及有高效浮點運算的AndesCore N25F/NX25F,可用於語音處裡、馬達控制、衛星導航、高精度感測器融合以及高階智慧電表等應用。
產業合作豐實產業鏈為制勝之道
AIoT的發展更強調開放與產業鏈的合作,因此本活動透過產業座談希望凝聚產業發展共識,座談主題為:開放式架構與AIoT產業雙贏策略。由交通大學教授李鎮宜擔任主持人,邀請劉炯朗、戴偉民、蘇泓萌、Cortus台灣分公司總監楊鎮源、台灣西門子數位工業總經理Tino Hildebrand與談(圖4)。對於AIoT裝置強調高效能、低功耗,必須透過彈性、可模組化的硬體架構協助,但從數以百億的終端節點來看,少量多樣與應用破碎化是主要的特色,過去大量標準化的設計架構勢必有所變革,蘇泓萌說,RISC-V的開放特性將持續吸引更多廠商加入,並壯大產業鏈。
圖4 活動透過產業座談希望凝聚產業發展共識,由交通大學教授李鎮宜擔任主持人,座談主題為:開放式架構與AIoT產業雙贏策略。
再者,開放式架構RISC-V產業鏈的建立與串連更是一大重點,戴偉民建議可以學校教育為基礎,建設像Linaro一樣的產業生態系,在各領域吸引更多廠商投入與發展,並貢獻研發成果。而在多樣化的應用領域上,Tino...
Nervana神經網路處理器亮相 英特爾力推AI Everywhere
為實現人工智慧(AI)無所不在的目標,英特爾(Intel)將推出高性能AI加速器「Nervana神經網絡處理器」,並於近期釋出相關細節。新推出的神經網路加速器共有兩項產品,分別為專用於訓練(Training)的Nervana NNP-T,以及用於推論(Inference)的Nervana NNP-I。
英特爾總裁兼人工智慧產品事業群總經理Naveen Rao表示,為了在未來實現AI無所不在的願景,需要克服數據不斷生成的挑戰,並且確保企業能有效利用數據,在有意義的情況下處理數據並進行智慧化處理。同時,資料中心和雲端需要更高性能、更多擴展的運算方案以因應複雜的AI應用程序,也因此,在未來的AI願景當中,需要採用整體的解決方案,包含硬體、軟體再到應用程序。
英特爾總裁兼人工智慧產品事業群總經理Naveen Rao。
新推出的Nervana神經網絡處理器共有兩款產品,分別為專用於訓練(Training)的Nervana NNP-T,以及用於推論(Inference)的Nervana NNP-I。NNP-T旨在從頭開始構建大規模深度學習模型,推動深度學習訓練的界限,進而加快模型訓練時程,能在業者所預定的功耗、預算內完成。另外,為了滿足未來深度學習需求,Nervana NNP-T具備靈活性和可編程性,因此可以依據需求進行量身定制(Tailored),加速各種工作負載(包含現有的工作負載和未來新出現的工作負載)。
另一款NNP-I,則是專為推論而設計,具備高度可編程的特性,以滿足資料中心工作負載、深度學習推論需求,並進一步大規模加速深度學習部署。隨著AI開始變得無所不在,出現在各個應用之中,擁有一個易於編程,且具有低延遲、快速代碼移植功能,並支援所有主要深度學習框架的專用加速器,有助於企業更有效的發揮數據潛力。
英特爾指出,將數據轉化成訊息,最後再成為企業、消費者所需的知識,需要硬體、軟體、儲存、互連技術等相互支持,才得以發展並支援新興且日益複雜的AI應用及技術。而新推出Nervana神經網絡處理器便是秉持此一原則,以「從頭開始構建AI」的概念,讓客戶更能專注於發展AI應用和技術。
邊霧運算結合人工智慧 AIoT架構大趨勢
隨著物聯網(IoT)與通訊技術的發展,傳統物聯網雲端架構已經逐漸無法滿足大量資料傳輸需求,資訊安全也出現疑慮。為解決衍生的問題,在物聯網雲端架構導入邊霧運算並結合人工智慧(AI),已經成為主流趨勢。
資策會智慧系統所總監陳仕易表示,物聯網功能不應該只是傳輸,它最高的價值在於應用。而由於傳統物聯網雲端架構無法滿足即時回應、資料隱私、離線處理等多元需求,導入邊霧運算,解決雲端架構面臨的問題,增加使用彈性,提供系統間資源共享與再利用,現在AI加上邊霧運算已經成為AIoT新的主流架構。國際大廠如CISCO、IBM、ARM、Dell、Intel、Google、Amazon、MS等知名大廠紛紛組成聯盟,投入雲霧運算相關設備與產品的研發。
陳仕易指出,未來希望雲跟霧可以溝通,所以除了雲端之外,邊緣端也要虛擬化,資源會更好管理,這將是未來大趨勢。系統虛擬化與服務架構也衍生了創新應用方案,虛擬化傳統應用層SaaS,就可已整合智慧駕駛、智慧製造、智慧醫療、AR/VR、智慧農業、智慧城市等通訊界面,可以從雲端很快地互動,將需要的應用軟體下載到物聯網終端上,可以大幅提升可信度。現在國內外許多大廠都是往這個方向發展,甚至將CPU和GPU放進來,直接進行AI運算等等。但目前由於與雲端互動的模式並沒有一定的標準,因此要轉換平台就會非常困難,邊緣運算和雲端互動的標準化仍是一個挑戰。
陳仕易進一步說明邊霧節點的主要功能,可以進行設備管理,搭載網管agent,提供遠端軟體安裝、更新、移除、限制、操作管理功能,監測設備的運作狀態;也能夠進行容器化管理,使用Docker開源專案,可快速的交付和部署,大量節省開發、測試的時間,高兼容的特性,有利於應用程式遷移與隨需求擴展服務。另外,有近端運算功能,執行邊緣端儲存與運算服務,例如ML Inference。同時可以快速整合各類通訊協定的感測裝置,如Modbus、Bluetooth、MQTT等。並有資料收集與儲存服務,定期收集感測端資料,提供共通化的資料存取介面,降低開發門檻,支援Socket, Restful, MQTT等協定,滿足資料推/拉(Push/Pull)取得機制彈性配置,在資料推送也提供了斷線補傳機制。
資策會智慧系統所總監陳仕易表示,傳統物聯網雲端架構須導入邊霧運算,以滿足即時回應、資料隱私、離線處理等多元需求。
數位實境溝通更直覺 穿戴裝置UI眼球追蹤最懂
一個明星終端商品的發展,軟硬體技術的到位與產業環境的配合非常重要,以UI為例,PC使用鍵盤與滑鼠、Smart Phone透過手勢觸控,未來希望解放雙手的穿戴式裝置,可能需要仰賴語音與眼球控制。眼睛是靈魂之窗,一般人際溝通會大量使用眼睛,大部分的動作之前也都是眼神先到位,透過視覺與聽覺傳達的影像和聲音才是最直觀、最常用的溝通方式。
穿戴裝置將導入眼球追蹤控制
兩個有默契的人一般只要閱讀「眼神」就能進行溝通,人們對於資訊產品的使用已經朝無時無刻與無所不在發展,穿戴式裝置希望可以讓使用者在做任何事的同時也可以同步使用,見臻科技(Ganzin)執行長簡韶逸認為,智慧手機市場已趨於飽和,廠商紛紛尋求新產品,加上5G的出現,也讓大家開始思考手機以外的應用,智慧眼鏡可能就是答案。預計2020年將會有更多智慧眼鏡問世,光機技術的成熟也是智慧眼鏡市場可能在2020年爆發的推力之一,過去光機沒有辦法做到現在這麼小,隨著技術成熟,微小化光機更有機會整合在眼鏡上面。
人類的視覺有焦點,在焦點以外的事物相對模糊,因此在穿戴式裝置的應用上,簡韶逸指出,利用注視點渲染技術(Foveated Rendering),追蹤人眼的焦點位置,只在焦點位置進行高解析度影像運算與顯示,節省其他90%以上的運算資源,同時使用者並不會有明顯的感受,也就表示,GPU效能不用很高就可以有超高解析度的表現,此技術對於未來智慧眼鏡的顯示,將造成重大的影響。
智慧手機讓我們使用資訊產品不用固定在桌椅上,但在行走或做事時還是無法使用,見臻希望可以解放這個限制,讓眼球追蹤功能普及在人們的生活之中。簡韶逸進一步說明,現有眼球追蹤(Eye Tracking)技術目前多數成本高、體積大、耗電且很難整合;以知名的解決方案為例,使用七顆LED照射眼部,利用光線反射原理追蹤眼球的移動,但是一出室外,環境光太強,該技術效能就會大打折扣,同時需要搭配大電量電池,使用時間僅1.5小時。
眼神控制新UI為終極目標
因此,眼球追蹤技術目前普及的困難在於耗電、成本、整合等面向,為了解決這些問題,簡韶逸進一步說明,見臻推出眼球追蹤技術解決方案Aurora,用兩顆CMOS感測器及一顆眼睛處理單元(EPU),使用外接電源的情況下續航力高達十個小時,機構簡單封裝小,相當容易整合。
另外,Aurora只用一顆LED補光,利用感測器拍攝眼球的動作變化,可以避免環境光源干擾,所以室內外都能使用,同時減少LED數量更可以大幅降低耗電量。
眼球追蹤技術的使用願景其實已經出現,在電影鋼鐵人中,主角就是透過眼神操控高科技的機器鎧甲,簡韶逸解釋,人類視覺用眼球追蹤大約是中央區正負15度的區間,再大就會轉頭,在這區間中精準度小於1度,目前的技術要做到像電影裡的準確度與複雜控制還有一段距離,不過就技術的發展來看,再過幾年技術改善相當有機會達成。
簡韶逸指出,眼球追蹤技術應該是像PC的滑鼠那樣的輔助角色,整合在裝置裡,占整個裝置成本的10~20%才是合理範圍,見臻的解決方案能加速技術的普及;該公司於2019年初發表第一代解決方案,後續提供工程樣品給客戶,並進行客製化的設計,預計2019第四季正式量產。Aurora的晶片雖然是見臻自行開發的產品,但團隊並不以IC設計公司自居,而是定位為軟硬體整合解決方案供應商,因為是從學校出來的團隊,每個工程師都會做演算法和硬體,所以不會有演算法跟晶片電路無法搭配的問題。
在全世界各地很難再有像台灣一樣,從台北到新竹這麼短的距離就可以找到軟體、硬體設計,晶圓、終端代工,甚至品牌與各種類型的科技解決方案廠商,台灣非常適合發展創意與新創產業,Ganzin這個名字源自台語的「眼神」,也取英文gaze的凝視之意,簡韶逸期許見臻不只做到眼球追蹤,更做到「眼神控制」,讓科技更符合人性。
見臻科技執行長簡韶逸認為,預計2020年將會有更多智慧眼鏡問世,光機技術成熟,微小化光機更有機會整合在眼鏡上面。