- Advertisement -
首頁 標籤 邊緣

邊緣

- Advertisment -

看準算力供不應求 全球RISC-V聲勢喊漲

由於算力、邊緣、人工智慧(AI)等需求暴增,如供應鏈針對軟體及IP需求提升,加上新興應用/場域亦需更高階的算力才得以實現。同時,RISC-V的成本、技術及策略風險亦為業界關注的焦點,因此,考量到諸多優點,越來越多全球業者逐步採用RISC-V架構,如市場調研機構Tractica便預估其全球市場營收至2025年將達11億美元。 全球RISC-V生態系的發展,不難想像從開源軟體、硬體到CPU核心的延伸,如何用同一架構且較低成本的方式達到差異化,為各方首重的課題。拓墣產業研究院資深分析師姚嘉洋以中國為例,指出中國RISC-V發展動態值得留意,他認為雲端服務供應商(CSP)會扮演推動發展趨勢的要角,以阿里巴巴旗下半導體商平頭哥為例,其致力於推動開源架構提供給晶片及系統業者進行差異化開發,因此中國晶片及系統業者皆能因此受益。另一方面,姚嘉洋以芯來科技為例,該公司於2019年與兆易創新合作,推出首款RISC-V MCU晶片,並於2020年獲小米投資,可望加速中國RISC-V生態系的拓展。 拓墣產業研究院資深分析師姚嘉洋表示,中國CSP業者將為驅動RISC-V趨勢的推手 台灣RISC-V聯盟副會長兼晶心科技總經理林志明則引述NVIDIA執行長黃仁勳的說法指出,AI提供動力的矽晶片,其性能將每兩年增加一倍以上;若以曲線圖表示,從摩爾定律與市場需求曲線相距越來越大,不難看出整個產業針對算力的供應及應用嚴重缺乏。據此,RISC-V基於開源指令集的諸多特點,如設計簡單、可模組化等特性,可以企及更高的算力,因此已然成為SoC在設計時納入考量的選項。若以應用發展來看,目前最早進入量產的領域包含指紋辨識及藍牙等應用,無論是邊緣、AI、IoT等領域皆有市場需求,因此未來林志明預估,全球採用RISC-V的晶片將會越來越多。 台灣RISC-V聯盟副會長兼晶心科技總經理林志明表示,期許台灣企業投入RISC-V聯盟,進而可於國際場域凝聚話語權 放眼RISC-V近期發展,根據市場調研機構Semico的預測,2025年全球市場將有超過624億顆採用RISC-V的處理器核心。林志明補充,全球RISC-V聯盟在近一年內增加超過220個會員,目前總數已來到750個。放眼聯盟成長曲線斜率越來越高,顯示全球參與RISC-V聯盟以及採用RISC-V設計方面越來越積極,因此他對此樂觀表示,將RISC-V將可望成為ISA主流選擇趨勢。不過針對台灣現階段參與狀況,林志明坦言,以現階段參與全球聯盟成員數僅有六個的景況,於國際影響力較有限,因此他也期待各界可踴躍加入,進一步掌握話語權。
0

是德發表進階分析應用軟體 加速半導體設計驗證

是德科技(Keysight)日前發表 PathWave Waveform Analytics 邊緣電腦至雲端運算應用軟體。這套創新軟體利用機器學習演算法來改善異常偵測成效,並且降低矽前驗證的資料儲存成本。 汽車、物聯網和行動裝置市場正飛速成長。這些市場仰賴創新設計思維和科技,使得半導體設計工程師能夠加速研發可靠、穩定而安全的產品,藉以阻擋各種惡意入侵,並且降低產品功耗。 Keysight PathWave Waveform Analytics 是進階分析軟體解決方案,採用全新資料壓縮技術,可長時間連續壓縮波形,並以高解析度播放和分析超過數 TB 的資料。此解決方案內建機器學習技術,讓工程師能更準確地偵測電壓和電流異常,並且查看波形的暫態趨勢。 Keysight PathWave Waveform Analytics 具有下列主要功能和優勢,可有效克服半導體設計人員所面臨的挑戰: 採用擁有專利的機器學習演算法,可偵測異常和離群值,大幅縮短矽前驗證的分析時間 直接在矽前驗證階段進行除錯,節省高成本的矽後驗證時間,進而降低整體專案成本 利用前處理和後處理演算法,提高整體設計可靠度,以便準確偵測電源和信號波形的電壓和電流突波   是德科技電子工業解決方案事業群副總裁暨總經理 Christopher Cain 表示,高能源效率半導體需在設計品管階段,嚴格執行可靠、穩定和安全的分析,是德科技創新的大數據波形分析解決方案,讓半導體設計人員得以將設計分析作業自動化,將驗證效率提高 9 成,進而縮短新產品從設計到上市的時間。 利用 Keysight PathWave Waveform Analytic,設計工程師能夠: 以更高的視野解讀分組結果,以辨識離群波形形狀 支援高解析度的資料分析和階層分組功能,以便鑽探資料的不同層面 查詢並分析已擷取或儲存之大向量資料或波形的任何一部分 將邊緣電腦和伺服器之間的資料傳輸量降到最低,大幅縮短回應時間 直接在儀表板上查看無限多的通道,可鎖定或移動想要觀測之通道的波形,以便進行比較 針對波形進行多維度比較並且進一步微調,以利後續分析
0

AI邊緣催出記憶體市場需求 宜鼎2933/3200 DRAM點燃成長動能

AI技術所衍生的邊緣應用,持續在汽車電子、人工智慧、影音串流、智慧物聯等領域發酵,也逐漸成為備受矚目的趨勢。市場預估,2018年至2022年全球邊緣運算相關市場規模的年複合成長率(CAGR)將超過30%,強大的運算與儲存需求也將同步推升全球記憶體市場,而隨著新興應用產能的排擠效應,加上供給面的持續短缺,都將成全球DRAM繼續上漲的重要推手。 需求持續看漲,宜鼎(Innodisk)3200 DDR4成功導入AI邊際語音應用。宜鼎全球記憶體事業部副總張偉民表示,宜鼎長期專注於工業用DRAM產品,並在全球DRAM市場排名前十大的重要地位。隨著2020年AI邊際應用持續看漲,市場需求預估也將一路延續,而看好AI邊際應用所帶來的商機,宜鼎自去年即率先推出的工業等級記憶體3200 DDR4全系列產品,近期也已經應用於AI邊際語音產品中,對於相關AI應用的崛起早已做好萬全準備。 宜鼎預測,面對網通與5G興起的龐大市場需求,市場仍引頸期盼Intel 3200 CPU加速推出,因此現階段市場更看好2933需求崛起。宜鼎2933/3200 DRAM 全系列產品規格齊全,工業級記憶體包含UDIMM、SODIMM、RDIMM、ECC UDIMM與ECC SODIMM等,除8G,16G常見規格,連近期需求量大增的4G特殊小容量也即將推出。 此外,宜鼎2933/3200 DRAM全系列採用高等級原廠DRAM IC,產品皆經過嚴謹測試,並配合寬溫、抗硫化技術。採用宜鼎工業級記憶體,將可為戶外嚴苛環境運作的AI邊緣裝置,提供較佳效能與防護。
0

AI應用紛起 推論晶片炙手可熱

近年人工智慧(Artificial Intelligence, Al)熱潮帶來演算法、軟體、硬體等新發展,為了加速AI運算,半導體產業也積極開發對應的晶片,雖然早前於2005年業界即提倡過往只用於遊戲的繪圖處理器(Graphic Processing Unit, GPU)能有更多運用,如視訊剪輯(影片編碼轉檔)、高效能運算(High-Performance Computing, HPC)等,期望從遊戲娛樂專用轉向廣泛性運算,稱為GPGPU(General-Purpose GPU),但直至近幾年方由NVIDIA的Tesla系列帶動AI加速晶片熱潮。 Tesla系列雖取得市場先機,但AI技術與市場逐漸演變出不同需求,一是依據布建位置的不同分成資料中心(Data Center, DC)、邊緣(Edge)兩類,前者位於集中且有密集設備的資訊機房內,後者則裝設在各種需求現場,例如視訊監控的攝影機、機箱閘道器及自駕車內等。 另一則是依據AI程式開發與運用兩階段區分,AI程式在開發過程中也稱為訓練學習(Training)階段,開發完成後用於辨識或預測則稱為推論(Inference,亦稱為推理、推算、推測)階段。 推論晶片成長潛力佳 因應上述需求,AI晶片也必須改變發展,由於資料中心有源源不絕的電力因而於AI晶片設計時以效能為優先,晶片與晶片加速卡可動輒數十、數百瓦功耗;邊緣則須在用電上有所節制,攝影機可能僅以網路線方式取得若干電力(Power over Ethernet, PoE),因此晶片多必須低於10瓦,甚至僅1瓦、2瓦,閘道器亦僅比攝影機寬裕些;自駕車則因有汽車電瓶支撐且需對外界變化快速反應運算,因此為數十瓦、上百瓦電能。 除因應布建環境對功耗設計要求外,AI晶片因訓練、推論兩階段的不同也須改變,訓練階段由於AI的特徵、演算法、權重參數等均未定,需多方嘗試與調整,所以需要較高精度、較高位元數的運算,如32位元浮點數;訓練完成後則有機會簡化,調整成較低位元數,或將浮點數轉成整數,如16位元浮點數或8位元整數等。 事實上AI演算法仍持續精進,過去訓練以32位元浮點數為主,也開始出現16位元、8位元的浮點數訓練,如IBM於2018年的研究發表,推論可降至8位元整數,甚至出現4位元整數、2位元整數(圖1)。 圖1 IBM研究顯示AI訓練、推論的精度需求均持續降低中。 雖然用於訓練的AI晶片也能用於AI推論,但以32位元浮點數為主的處理單元執行8位元整數,在電路面積與功耗等方面並不經濟,且多數認為未來AI推論的需求將遠大於AI訓練。一個AI應用程式在一年內僅會數次調整參數而重新訓練開發,但訓練完成後則是全年隨時在推論執行(如臉部辨識的門禁系統),因此經濟節能的推論運算成為晶片商新焦點,甚至其市場會大於訓練用AI晶片市場。再將資料中心、邊緣、訓練、推論四者交叉權衡考量,由於訓練必須耗用大量且長時間運算,幾乎只會在資料中心內進行;即便不在資訊機房,亦僅在研究單位的桌上型電腦系統上進行,依然屬於偏重度用電的後端系統,短期內訓練不易在邊緣端進行,除非演算法、軟體面有重大突破,或僅為簡易少量訓練,邊緣大致上為推論晶片市場。 至於資料中心,原有高位元、高精度的AI晶片將持續用於訓練,但將逐漸導入推論專用晶片以便提升資料中心的經濟效益,除非在所有推論晶片均已投入運算仍無法滿足需求時,方才調用訓練用AI晶片轉而投入推論運算,屬應急性調度。 在分析前後端、訓練推論的四種情境後,2019年1月麥肯錫(McKinsey)發表的專文對四個市場進行預測,認為後端推論市場將有最大成長潛能(圖2)。 圖2 McKinsey&Company對四類型AI硬體市場的預估。 機房AI訓練/推論晶片各有方案 機房AI推論晶片有可能為最大潛力市場,然而機房訓練與機房推論的分際為何,一是晶片商發表晶片時即明確定義市場取向,如英特爾(Intel)Nervana的NNP-T/NNP-I晶片,前者為機房訓練晶片,後者為機房推論晶片;又如Intel近期購併的以色列Habana Labs,其機房訓練晶片為GAUDI方案,機房推論晶片為GOYA HL-1000晶片。 或者百度(Baidu)的818-300為訓練晶片,818-100則為推論晶片;NVIDIA亦採訓練、推論分別推展策略,其T4/Tesla T4即為推論專用晶片,有別於Tesla V100訓練晶片。 不過也有業者只專注於機房訓練或機房推論,例如谷歌(Google)的Cloud TPU並未有推論專用版,仍為訓練、推論合一,Google僅在邊緣推展推論專用晶片,即Edge TPU;亞馬遜AWS(Amazon Web Services)只自主發展用於推論的Inferentia晶片,訓練仍屬意使用NVIDIA Tesla;高通(Qualcomm)Cloud AI...
0

Xilinx AI推論開發平台開放下載

賽靈思(Xilinx)日前宣布最新推出的人工智慧(AI)推論開發平台Vitis AI即日起開放免費下載。Vitis AI將為從邊緣到雲端的人工智慧和深度學習提供最佳人工智慧推論,並與Vitis統一軟體平台相結合,協助軟體開發者透過軟體編碼加速深度學習。Vitis AI整合特定領域專用架構(DSA),運用如TensorFlow和Caffe這類的框架對賽靈思的硬體進行優化並編程。提供的工具可在一分鐘內優化、壓縮並編譯運行於賽靈思元件上且經訓練的AI模型工具。賽靈思也提供開源的Vitis加速軟體函式庫和Vitis AI模型,以及除雲端平台外,亦可以運用於端到邊緣的對應設計範例。 賽靈思在十月初舉行的開發者大會(XDF)矽谷站中,首次宣布Vitis統一軟體平台,讓軟體工程師與AI科學家在內的領域開發者,都能發揮硬體優勢。歷經5年時間、總計投入1,000人年打造Vitis統一軟體平台,讓使用者不需具備硬體專業知識,即可透過軟體或演算法程式碼自行調適與使用硬體架構。平台不強制採用專有開發環境,而是置入通用軟體開發工具,且運用已為賽靈思的硬體進行最佳化且資源豐富的開源函式庫,讓開發者能專注於演算法開發。 Vitis雖然獨立於Vivado Design Suite,但仍可為希望透過硬體程式碼進行編程的開發者提供支援;還可透過將硬體模組封裝達到軟體可調用功能,以提升硬體開發者生產力。
0

安提國際打造AIoT邊緣領域加速產業智慧化

打造產業智慧化的過程並非容易之事,安提國際總經理羅智榮指出,當(AI)研發所費成本無法洞見系統上線的效益,就會遇到智慧轉型的困難。然而,安提國際長期深耕於圖形運算、邊緣運算,在智慧產業的相關整合領域已有豐富經驗,利用自身經驗,協助企業找尋夥伴、增加鏈結,致力於為顧客開路,打造最快速、方便的智慧產業入口,同時專注於邊緣端,讓AIoT環境擴大,創造更多可能性。 安提國際在四大垂直領域皆各有展示;不論在智慧監控、車載應用、工廠領域或醫療方面,安提國際AI邊緣運算平台著力打造更便利的應用環境,加速AIoT市場的發展。此外,安提國際提出智慧物流應用展示,完備且認證過、長達15米的FPD LINK-III相機模組,便於使用在貨櫃車、連結車上,在行車過程中進行物件辨識、駕駛監測,打造更完善且安全的駕駛環境,也為交通領域提昇更高層次的智慧成果。 安提國際因應Nvidia今年三月所推出的Jetson Nano,近日曝光全新AN110載板,再次成為產業智慧化的推手,打造擁有高效能、低功耗特色,且主打小型化設計的AN110,適用於智慧城市中的各個應用,同時適於開發者使用,為創新應用領域帶來更多不同想法。而在AIoT市場中,智慧運算平台的選擇應以適切性作為選擇基礎,安提國際亦在會場展示多種Nvidia Jetson系列載板,針對不同智慧應用需求,提供多樣化尺寸、不同I/O埠選擇,為智慧開發者帶來最合宜的智慧平台。 智慧浪潮正興盛,各個廠家無不朝智慧化邁進,安提國際堅強的產業鍊結與整合實力,以及完整的邊緣智慧平台產品將成為開發者、系統整合商最可靠的後盾。
0
- Advertisement -
- Advertisement -

最新文章

- Advertisement -

熱門文章

- Advertisement -

編輯推薦

- Advertisement -