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[導(dǎo)讀] (文章來源:教育新聞網(wǎng)) 直到最近,大多數(shù)AI還是在數(shù)據(jù)中心,而大多數(shù)是訓(xùn)練。事情正在迅速改變。預(yù)計到2020年代中期,人工智能的銷售額將快速增長至100億美元,其中大部分增長將來自Ed

(文章來源:教育新聞網(wǎng))

直到最近,大多數(shù)AI還是在數(shù)據(jù)中心,而大多數(shù)是訓(xùn)練。事情正在迅速改變。預(yù)計到2020年代中期,人工智能的銷售額將快速增長至100億美元,其中大部分增長將來自Edge AI推理。

邊緣推理應(yīng)用程序今天的邊緣推理市場在哪里?讓我們看一下從最高吞吐量到最低吞吐量的市場。邊緣服務(wù)器最近,Nvidia宣布推理銷售首次超過培訓(xùn)。其中的大部分可能已交付給數(shù)據(jù)中心,但在數(shù)據(jù)中心之外還有許多應(yīng)用程序,通常稱為“邊緣”。這意味著用于邊緣推理應(yīng)用的PCIe推理板的銷售額可能達(dá)到每億美元。一年并迅速增長。

應(yīng)用范圍很廣:監(jiān)視,面部識別,零售分析,基因組/基因測序等等。由于訓(xùn)練是在浮點數(shù)中完成的,而量化需要大量的技能/投入,因此大多數(shù)邊緣服務(wù)器推斷可能是在16位浮點數(shù)中完成的,而只有最大數(shù)量的應(yīng)用程序是在INT8中完成的。PCIe推理板的范圍從75W(Nvidia Tesla T4)到200W(Habana Goya)。

自動駕駛汽車一年前,汽車制造商和供應(yīng)商都在談?wù)撌褂米约旱亩ㄖ菩酒焖賹崿F(xiàn)全自動駕駛。如今的計劃更加適度,使用現(xiàn)成的解決方案(我們經(jīng)常聽到Xavier AGX和NX),用于2020年模型年,對百萬像素圖像進(jìn)行對象檢測和校正,用作提高安全性的駕駛員補充。目前,其數(shù)量已達(dá)到數(shù)萬種引人注目的測試工具,例如帶有大型攝像頭的Google Waymo,引人注目的激光雷達(dá)和電子行李箱。在5年內(nèi),對于高度集成的大眾市場2級對象檢測和校正,銷量可能會達(dá)到數(shù)百萬。

這里的主要球員是Nvidia的特森(納米,TX2,澤維爾AGX和Xavier NX)在5-30W和英特爾Movidius在無數(shù)個位數(shù)瓦,但?1月10日日吞吐量。此處的應(yīng)用范圍非常廣泛:監(jiān)視攝像機,基因測序,家用門鈴,醫(yī)療系統(tǒng)(例如超聲),光子學(xué),機器人視覺,并且大多數(shù)情況下使用CNN,但也可以使用與圖像CNN截然不同的各種模型。

風(fēng)扇在這個市場上是不能接受的。我們與之交談的客戶渴望獲得吞吐量,他們正在尋找能夠以與今天所使用的功率/價格相同的功率/價格提供更高吞吐量和更大圖像尺寸的解決方案:當(dāng)他們獲得解決方案時,他們的解決方案將更加準(zhǔn)確/可靠并被市場采用和擴展將加速。因此,盡管當(dāng)今的應(yīng)用程序有成千上萬個單位,但是隨著推理的可用性將迅速增長,推理將提供越來越多的吞吐量/美元和吞吐量/瓦特。

由于應(yīng)用范圍廣,隨著時間的推移,該細(xì)分市場應(yīng)成為最大的細(xì)分市場。圖像CNN要求每秒發(fā)送數(shù)百萬個MAC。僅關(guān)鍵字識別,語音處理就達(dá)到數(shù)十億個MACs /秒,甚至更低。這些應(yīng)用程序(例如Amazon Echo)在采用率和數(shù)量上已經(jīng)非常重要,但是$ / chip的價格要低得多。這個市場的參與者與上述市場完全不同。

是延遲。邊緣系統(tǒng)正在以每秒60幀的速度來決定圖像的速度。例如,在汽車中,檢測人,自行車和汽車等物體并在盡可能短的時間內(nèi)對其進(jìn)行作用顯然很重要。在所有邊緣應(yīng)用程序中,延遲為#1,這意味著批大小幾乎始終為1。
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