ARM推出两款新的AI芯片设计 以应对机器学习浪潮

英国芯片设计商ARM是最新推出专业硬件AI泵的公司，今天推出两款新的处理器设计，它承诺将为构建机器学习驱动小工具的公司提供“转型量的计算能力”。

这些设计适用于ARM机器学习(ML)处理器，它将加速从机器翻译到面部识别的一般AI应用程序; 以及ARM对象检测(OD)处理器，这是第二代设计，专为处理可视数据和检测人员和对象而优化。OD处理器预计将在本月底向业界客户提供，而ML处理器设计将在今年年中的某个时候提供。

“这些是新的，全新的设计，不是基于现有的CPU或GPU架构，”ARM的机器学习副总裁Jem Davies告诉The Verge。

与ARM的所有芯片一样，该公司不会自行制造处理器，但它会将设计许可给第三方制造商。在过去，ARM的客户包括像Broadcom这样的芯片制造商，还有像苹果这样的硬件公司，后者调整了ARM的设备用于自己的设备。ML处理器将主要用于平板电脑和智能手机制造商，而OD处理器可用于更多种用途，从智能安全摄像头到无人机。两者都将被整合到片上系统设计(SoC)中，就像现在的GPU一样。

戴维斯表示，该公司已经与一些有兴趣获得ML芯片许可的手机制造商进行谈判，但不会透露具体公司的名称。目前，专门的AI处理器只出现在高端设备中，比如Apple的最新款iPhone和华为Mate 10。但是，戴维斯相信，无处不在的人工智能应用将意味着这些芯片将迅速成为各种价位的标准问题。

戴维斯告诉The Verge说： “我们与市场交流的信念是，这将非常非常快速地流下来。” “在中国，他们已经在谈论从明年开始将它用于入门级智能手机。”

然而，这些芯片设计不仅对智能手机有用，而且将有助于为下一代物联网(IoT)设备供电。像许多开发AI芯片的公司一样，ARM对于边缘计算的重要性也是一种福音派 - 这意味着处理是在设备上完成的，而不是将数据发送回云端。这是电话公司采用AI芯片的一个重要因素，因为设备计算与云计算相比具有许多优势。它更安全，因为数据无法在传输过程中被截获; 它更快，更可靠，因为用户不必等待远程服务器处理他们的数据; 对于客户和提供商而言，它的成本更低。

“谷歌表示，如果每个用户每天只使用语音搜索三分钟，公司将不得不将其拥有的服务器数量翻倍，”戴维斯指出。随着越来越多智能设备开始运行更密集的AI应用程序，他说，“网上的可用带宽不足。你打算打破互联网。“戴维斯补充说，尽管今天的芯片设计主要针对移动设备，但更广泛的芯片架构可以扩展到为服务器提供AI芯片。

Moor Insights&Strategy的首席分析师Patrick Moorhead告诉The Verge，新的芯片设计对ARM有意义，因为越来越多的公司将他们的计算工作量从分析转移到机器学习。但是，他认为这些芯片对移动行业的影响将是有限的。“现在移动市场持平，我认为这种新功能将有助于推动刷新[消费者升级他们的手机]，但不会增加智能手机再次增长的销售，”Moorhead说。

当然，ARM并不是唯一一个试图通过优化芯片来驾驶AI波的人。高通正在开发自己的AI平台 ; 英特尔去年推出了新的专用芯片系列 ; 谷歌正在为其服务器构建自己的机器学习芯片 ; 而且，为了利用这一动荡时刻，像Graphcore这样雄心勃勃的创业公司正在进入这个行业，由风险资本推动并渴望取代现有企业。

正如戴维斯所说的那样，这是一个“千载难逢的变形”，一切都在发挥作用。“这是所有计算机都在发生的事情。”