边缘计算场景让专用性芯片创新多维发展
时间：2022-04-01 22:00:02 | 来源：行业动态
时间：2022-04-01 22:00:02 来源：行业动态
AI所代表的是我们未来的生活方式，未来的商业、未来的医疗、未来的智能城市。可以想象未来AI所演化出来的场景将会非常非常复杂和多样。如果说AI通用性技术和解决方案平台搭建依然是巨头们所主导和引领的，那么位于AI场景中那些或者高效并发，或者细分领域的边缘计算场景则给了其他芯片厂商和广大初创企业们以巨大机会。因为不可能所有通用芯片产品都能做到全面且高效，所有总要有针对边缘计算场景突出重围的佼佼者。
在这个万物互联的AI时代，爆发式的各类海量数据对于以网络、云计算、数据中心为基础的传统架构并不友好，围绕数据采集、数据传输、数据分析、数据返回执行链条上回额外消耗更多的时间，导致不必要的运算延迟。所以在许多边缘计算的AI细分场景中，针对存储优先这一思路所做的架构设计模式是一个相当不错的创新方向。
SambaNova，初创AI企业中的佼佼者，独角兽。由于看到了可重构数据流的处理系统这一发展趋势，SambaNova基于内存可重构数据流技术做出的芯片在基准测试中甚至获得了比NVIDIA A100更好的表现。再比如加拿大初创公司Untether AI，通过电子内存计算技术，研发出能提高移动数据传输速度1000倍的全新芯片架构。国内的探境科技，也早在2019年就开展了存储优先架构的设计研发，芯片应用于自动驾驶领域可在识别距离、响应时间、能耗水平等多方面获得明显优势。可以说在专用性芯片领域，中国创新同样站在世界前沿。
为了能够更好的掌握架构创新路线轨迹，把握这个高度离散的专用芯片创新研发脉搏，英特尔近几年来不断加大对于AI领域的投资和投入，几年前英特尔为了快速切入自动驾驶领域，收购了mobileye，去年英特尔斥资20亿美元收购Habana Lab，用直接购买的方式快速迭代了自家的Nervana，就是为了细分领域抢发展先机。而上文提到过的SambaNova、Untether AI也都无一例外收到来自英特尔的投资。作为AI行业深耕多年的领袖，英特尔在专用芯片创新的布局上深入且广泛。
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