兩周前我們報道了Nvidia對一系列AI向產品的公告。其中公布了就將部分Nvidia技術整合入ARM芯片設計，特別是提供針對物聯(lián)網設備AI處理的優(yōu)化達成合作伙伴協(xié)議。

　　不甘示弱的高通在本周公布了自己物聯(lián)網和AI優(yōu)化系統(tǒng)級芯片，該芯片著力針對計算機視覺處理產品。公司將在這一領域投放新銳的QCS603和SCQ605芯片，這兩款產品值得我們關注。

　　高通在物聯(lián)網領域的產品管理副總裁Seshu Madhavapeddy向記者仔細的介紹了這兩款產品。

　　特殊應用

　　Madhavapeddy表示新的系統(tǒng)級芯片專為尖端物聯(lián)網設計，能盡量在本地芯片上處理大量數(shù)據(jù)，以將傳輸?shù)交A設施上的數(shù)據(jù)量減至最小值。同時QCS603和605有針對視覺智能的特殊裝備。包括安全攝像機、運動相機、可穿戴相機、虛擬現(xiàn)實相機、機器人和智能顯示器都可以享受到特別優(yōu)化。

　　Madhavepeddy先生接著解釋了物聯(lián)網相機和手機的區(qū)別。物聯(lián)網攝像機需要在比如1勒克司的低光環(huán)境中運行。他們的穩(wěn)定環(huán)境也有區(qū)別：智能手機只要拍攝不那么模糊的快照，而智能設備的相機則要從運動中的頭盔或者飛行的無人機上獨立為操作者拍攝出聚焦正確的可辨識視頻。

　　603和605可以在這樣低亮度且不穩(wěn)定的環(huán)境下工作。他們也可以同AI系統(tǒng)配合，處理機器人的障礙規(guī)避行為。

　　設備端AI

　　高通的AI處理器包括他的曉龍神經處理引擎(NPE)框架。該框架可以兼容基于Tensorflow、Caff、Caff2、Android Neural Networks API以及高通自己的Hexagon Neural Network在內的主流深度學習庫創(chuàng)建的模塊。

　　這些模塊可以通過源平臺特定的軟件開發(fā)工具包(SDKs)植入高通的AI引擎。高通的AI引擎會進行優(yōu)化推理：根據(jù)設備上的機器學習模塊對圖片數(shù)據(jù)進行評價。模塊訓練很可能依然會在擁有強大充分GPU的云端進行。

　　603和605是低功耗產品，被設計可以在電池供能的設備商運作。他們都集成了Wi-Fi、高通的Adreno GPU、多個Qualcomm Cryo ARM CPU核心、一塊Hexagon 685 Vector處理器和上文中提到的AI引擎。

　　隨心所欲的視頻能力和強大的Wi-Fi

　　圖像信息不再意味著圖片，而是視頻。604和605擁有怪物級的視頻能力。605最高可以同時處理60fps下4K(終極高清)和1080P(完全高清)視頻信息的流傳輸。在低幀率時該芯片可以同時處理更多視頻信息。603最高可以同時處理30fps下4K和720P流傳輸。

　　總的來說，QCS603和605是類似的產品，603功耗低，各項指標也低一些。比如605擁有8核CPU，2x2 802. 11ac Wi-Fi，而603則是4核CPU，1x1 802.11ac Wi-Fi。

　　低功耗系統(tǒng)級芯片上的高功耗級表現(xiàn)。

　　高通的視覺智能平臺可以為深度神經網絡推理提供2.1個TOPS(每秒操作數(shù)，跟每秒浮點運行數(shù)FLOS類似，但是沒有浮點運算)的算力?？梢灾С蛛p1600萬像素傳感器的雙14位Spectra 270圖像信號處理器提供了上述算力。

　　快趕上AI熱潮

　　就像1980年代個人電腦證明高價值計算不止能在大型主機上進行。智能物聯(lián)網設備和其背后的芯片向我們證明AI計算可以在設備端進行，而不僅限于云端。兩次變革的宗旨是一樣的：只要開發(fā)者用心，用戶的設備不是非得又大又笨不可。

　　準備好了，包括本文提到芯片在內一系列硬件進步將會引領AI尖端技術的成長。我們越早能把AI從數(shù)據(jù)中心(作為其唯一可能存在的設備)解放出來，終端用戶和開發(fā)者就可以更方便地接觸到他們。