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ai芯片|高通，看见了AI芯片的“多面”( 二 )


PCle ， 75W ， 约400 TOPS
其中 ， DM.2从外形来看 ， 有点像两个相邻的M.2连接器 ， 其中 ， M.2以尺寸小、传输性能高广受欢迎 。
ai芯片|高通，看见了AI芯片的“多面”
本文插图

而DM.2e是dual M.2 edge的缩写 ， 意为“两个边缘的M.2连接器” ， 是一种更小、功耗更低的热封壳外形 。
从DM.2e的芯片设计来看 ， 高通的目标似乎并不仅局限于云端 。
将云端芯片“边缘”化
事实上 ， 从行业消息来看 ， 云端的确不是高通的终点 。

这次的Cloud AI 100 ， 也将目光放在了更长远、更现实的位置——边缘人工智能（Edge AI） 。
国际数据公司IDC的半导体研究总监Michael J. Palma曾表示：“人工智能的成功 ， 在于部署到边缘的系统 ， 在边缘系统中 ， 神经网络做出的即时决策实际上可以创造价值 ， 不受延迟和连接问题的约束——而这些问题对云解决方案来说是个挑战 。 ”
据市场调研机构MarketsandMarkets预测 ， 全球边缘人工智能软件市场规模 ， 将从2018年的3.56亿美元 ， 增长到2023年的11.52亿美元 。
在2018年到2023年的预测期内 ， 年复合增长率(CAGR)为26.5% 。
在Cloud AI 100芯片开始应用的同时 ， 高通也同时发布了对应的边缘人工智能开发工具包——Cloud AI 100 Edge AI SDK 。
这一工具包 ， 主要由以下3大模型构成：
Cloud AI 100芯片（低功耗、高性能AI芯片）
骁龙865模块化平台（负责应用&视频处理）
骁龙X55调制解调器及射频系统（5G连接）
这一工具包 ， 除了上述芯片所包含的5G特性、能耗低等特点以外 ， 目前透露的功能还有不少 。
其中 ， 支持24个相机同时拍摄分辨率达1920×1080的视频流、每秒25帧的高清视频 。
ai芯片|高通，看见了AI芯片的“多面”
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不仅支持远程访问、可升级空中下载软件、可部署到户外 ， 而且在PyTorch、ONNX、Tensorflow上都能运行 。
此外 ， 这一SDK还支持Keras、Caffe、PaddlePaddle等主流框架 。
至于应用方向 ， 包括新闻推送、广告、个性化视频、搜索、XR和游戏等 ， 可以说是边缘的应用场景 ， 它都能满足 。
据高通近日公布的消息 ， Cloud AI 100正面向其全球部分客户出货 ， 预计采用该产品的商用设备将于2021年上半年面市 。
回看高通AI探索节点后的发现
“高通在AI研发方面拥有悠久的历史 。 ”
高通人工智能及边缘计算资深总监John Kehrli表示：“高通正处于第五代移动端解决方案中 ， 拥有超过11年的研发经验 ， 因此 ， 高通正在利用行业专业知识（进行研发） 。 虽然这是AI内核 ， 它与移动技术并不相同 ， 但我们可以利用那个领域的经验 。 ”
实际上 ， 早在2007年 ， 高通旗下的Qualcomm Research就启动了首个人工智能项目 ， 并于2018年成立Qualcomm AI Research 。
2015年 ， 搭载第一代AI Engine（人工智能引擎）的高通骁龙820发布 ， 第二年 ， 高通发布了神经处理引擎SDK 。
在骁龙835、845和855发布后 ， 2019年 ， 高通正式发布第五代AI Engine骁龙865移动平台 。

高通第五代AI Engine支持许多移动端的新老应用 ， 包括AI实时语音翻译、人像留色、背景虚化、AI一键多拍、夜景拍摄与人像智能识别……
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今年 ， 高通也同样在AI赛道上飞速奔驰 。
6月18日 ， 高通推出全球首款支持5G和AI的机器人平台RB5 。
此后推出了骁龙690 5G移动平台、骁龙750G 5G移动平台等 ， 同样支持第五代AI Engine 。


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