AI чипсеты: решение сегодняшних и завтрашних индустриальных вызовов

Полупроводники питают цифрово-проглотивший современный мир. Искусственный интеллект (AI) готов усилить широкий спектр технологий — от автономных транспортных средств к передовым аналитикам. Комбинирование AI с кремнием — логический следующий шаг для полупроводниковых фирм, ищущих встраивать интеллект в каждое устройство, требующее вычислительной мощности, говорит Гарри Кристенсен, основатель и CEO Mind Commerce.

AI чипсеты также подкрепляют сдвиг индустрии к heterogeneous computing, где множественные типы процессоров сосуществуют в единой системе для доставки производительных выгод в то время как консервируя энергию. Во многих случаях AI-акселераторы решают проблемы, которые традиционные CPU не могут эффективно решить.

Основные игроки такие как ARM интегрируют machine-learning движки в свои SoC для ускорения mission-critical задач вроде facial recognition для public safety и homeland security. Тот же кремний может бустить machine-translation ворклоады, демонстрируя универсальность AI-внедренных SoC, комбинирующих CPUs, GPUs и dedicated inference cores.

Device-центричные фирмы — Qualcomm и Huawei — гонятся за запуск первых AI-чипсетов для смартфонов. Обе компании признают, что الناشющие сетевые парадигмы — Mobile Edge Computing и 5G — будут драйвить скачок в трафике данных, особенно для latency-sensitive приложений таких как виртуальная реальность. Смартфон-мейкеры не могут позволить быть bottleneck в обработке данных.

Последний дизайн Huawei заявляет способность обрабатывать 4500 изображений в минуту — более чем в два раза быстрее предшественника — снижая общую латентность для next-generation public-safety приложений, таких как vehicle-to-person взаимодействие. Смартфоны, поглощающие сенсорные данные от on-board вехикулярных камер, могут детектировать пешеходов, собирающихся перейти улицу, позволяя проактивные меры безопасности.

Беспилотные аэриальные транспортные средства, оснащенные AI чипсетами, будут делать более умные, сенсор-драйвенные решения. Эта способность будет трансформативной для вертикалей вроде precision agriculture, где 30-минутная корректировка опрыскивания пестицидами может значить разницу между прибыльным урожаем и убытком.

AI процессоры также играют критичную роль в дрон-безопасности, помогая aircraft избегать overhead powerlines или автоматически возвращаться на базу перед приближающимся штормом.

Огромное большинство AI-чип use cases пересекается с Интернетом вещей. 2018–2023 исследование AI чипсетов для беспроводных сетей, облака и big-data аналитики проецирует, что IoT-релевантные решения будут составлять 83% от глобального AI-чип рынка к 2023 году. IoT-устройство сегмент один представляет $8,7 млрд ($7,49 млрд) возможность в 2023 году.

Драйвимый спросом от home entertainment до homeland security, общий AI-чипсет рынок проецируется к достижению $13,4 млрд ($11,53 млрд) к 2023 году.

AI чипсеты также ускоряют big-data и advanced аналитику, особенно в IoT контекстах таких как supply-chain мониторинг и логистика. Multi-processor AI кремний учится от среды, пользователей и машин для выявления скрытых паттернов, предсказания действенных инсайтов и запуска context-aware действий.

Global AI Chipsets Market by Manufacturing Application 2018 – 2023

Это переведется в следующую волну on-device based аналитики, которая будет важна для многих индустриальных вертикалей таких как производство, в котором AI-чипсет поддержанные решения для material movements будут представлять $394 млн ($339,05 млн) глобальную возможность к 2023 году.

Общий outlook для AI чипсетов ярок, как artificial intelligence как целое все больше интегрируется во многие области включая интернет-поиск, entertainment, commerce приложения, content оптимизацию и робототехнику. Долгосрочная перспектива для AI Chipsets в том, что они станут встроенными во многие другие технологии и предоставят автономное принятие решений от имени людей, как напрямую, так и косвенно через многие процессы, продукты и сервисы.

Автор блога — Гарри Кристенсен, основатель и CEO Mind Commerce.