為什么edge AI是一個無需大腦的人

Why edge AI is a no-brainer

德勤預計，到2020年，將售出超過7.5億個edge AI芯片，即在設(shè)備上而不是在遠程數(shù)據(jù)中心執(zhí)行或加速機器學習任務的全芯片或芯片的一部分，收入將達到26億美元。此外，邊緣人工智能芯片市場的增長速度將遠遠超過整個芯片市場。到2024年，預計edge人工智能芯片的單位銷售額將超過15億，可能會大幅增長。這意味著復合年單位銷售額至少增長20%，是整體半導體行業(yè)9%復合年增長率的長期預測的兩倍多。

圖1：可以嵌入智能的位置

這些邊緣人工智能芯片很可能會進入越來越多的消費設(shè)備，如高端智能手機、平板電腦、智能音箱和可穿戴設(shè)備。還將用于多個企業(yè)市場：機器人、攝像機、傳感器和其物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。edge AI芯片的消費市場比企業(yè)市場大得多，但增長速度可能會更慢，預計2020年至2024年的復合年增長率為18%。企業(yè)級人工智能芯片市場的增長速度更快，預計在同一時間段內(nèi)復合年增長率為50%。

圖2:edge AI芯片市場

然而，今年，無論是從銷量還是美元價值來看，消費類設(shè)備市場將可能占據(jù)edge AI芯片市場90%以上的份額。這些edge AI芯片絕大多數(shù)將進入高端智能手機領(lǐng)域，目前使用的所有消費類edge AI芯片中，智能手機占70%以上。事實上，不僅是在2020年，而且在未來幾年，人工智能芯片的增長將主要由智能手機推動。相信，今年15.6億部智能手機市場中，超過三分之一的智能手機可能含有edge AI芯片。

由于處理器密集型的需求，人工智能計算幾乎都是在數(shù)據(jù)中心、企業(yè)核心設(shè)備或電信邊緣處理器上遠程執(zhí)行的，而不是在設(shè)備上本地執(zhí)行的。Edge AI芯片正在改變這一切。體積更小，相對便宜，耗電更少，產(chǎn)生的熱量也更少，因此可以將集成到手持設(shè)備以及機器人等非消費設(shè)備中。通過使這些設(shè)備能夠在本地執(zhí)行處理器密集型人工智能計算，edge AI芯片減少或消除了向遠程位置發(fā)送大量數(shù)據(jù)的需要，從而在可用性、速度、數(shù)據(jù)安全性和隱私性方面帶來了好處。

在隱私和安全性方面，保持在設(shè)備上的處理效果更好；永遠不會離開手機的個人信息不會被截獲或濫用。當edge-AI芯片在手機上時，即使沒有連接到網(wǎng)絡，也可以做所有這些事情。

當然，并不是所有的人工智能計算都必須在本地進行。對于某些應用——例如，當設(shè)備的邊緣AI芯片處理的數(shù)據(jù)太多時——發(fā)送數(shù)據(jù)由遠程AI陣列處理可能是足夠的，甚至是首選。事實上，大多數(shù)時候，人工智能將以一種混合的方式完成：一部分在設(shè)備上，另一部分在云端。在任何給定的情況下，首選的組合都會根據(jù)需要進行何種人工智能處理而有所不同。

The economics of edge AI in smartphones

智能手機中邊緣人工智能的經(jīng)濟性

智能手機并不是唯一使用edge AI芯片的設(shè)備；其設(shè)備類別——平板電腦、可穿戴設(shè)備、智能音箱——也包含了這些芯片。從短期來看，這些非智能手機設(shè)備對edge AI芯片銷售的影響可能要比智能手機小得多，原因可能是市場沒有增長（比如平板電腦），或者是因為市場規(guī)模太小，無法產(chǎn)生實質(zhì)性的變化（例如，智能音箱和可穿戴設(shè)備預計到2020年銷量僅為1.25億臺）。然而，許多可穿戴設(shè)備和智能音箱都依賴于edge-AI芯片，因此普及率已經(jīng)很高。

目前，只有最昂貴的智能手機——價格分布前三分之一的智能手機——可能會使用edge AI芯片。不過，在智能手機中植入人工智能芯片，對消費者來說并不一定是價格上的障礙。

有可能對智能手機的edge AI芯片內(nèi)容做出相當合理的估計。迄今為止，三星、蘋果和華為手機處理器的圖片顯示，裸硅芯片的所有功能都清晰可見，可以識別芯片的哪些部分用于哪些功能。三星的芯片中有98%的芯片專用于芯片芯片芯片。三星整個SoC應用處理器的成本估計為70.50美元，是手機第二昂貴的部件（僅次于顯示器），約占設(shè)備總材料清單的17%。假設(shè)人工智能部分的成本與其組件在模具面積上的成本相同，Exynos的edge AI神經(jīng)網(wǎng)絡
處理器（NPU）大約占芯片總成本的5%。這相當于每人3.5美元。

圖3：三星Exynos 9820芯片的一張照片顯示，大約5%的芯片面積專用于AI處理器。
同樣，蘋果公司的A12仿生芯片將大約7%的芯片面積用于機器學習。整個處理器的成本估計為72美元，這一百分比意味著edge AI部分的成本為5.10美元。據(jù)估計，華為麒麟970芯片的成本為52.5美元，該芯片的2.1%用于NPU，這意味著成本為1.10美元。（然而，芯片面積并不是衡量芯片總成本的百分比用于人工智能的唯一方法。據(jù)華為稱，麒麟970的NPU有1.5億個晶體管，占芯片總晶體管55億個的2.7%。這意味著NPU成本略高于1.42美元）。

圖4:Apple的A12仿生芯片將大約7%的模具面積用于機器學習。

雖然所引用的成本范圍很廣，但可以合理地假設(shè)NPU的平均成本為每個芯片3.50美元。再加上5億部智能手機（更不用說平板電腦、揚聲器和可穿戴設(shè)備），這就形成了一個龐大的市場，盡管每片芯片的價格很低。制造商的平均成本為3.5美元，最低可能為1美元，在智能手機處理芯片上添加一個專用的edge AI NPU看起來是一件輕而易舉的事。假設(shè)正常的加價，增加1美元的制造成本對最終客戶來說只會多賺2美元。這意味著NPU及其附帶的好處——更好的攝像頭、離線語音輔助等——即使是售價250美元的智能手機，價格漲幅也不到1%。

Sourcing AI chips: In-house or third party?

采購人工智能芯片：內(nèi)部還是第三方？

生產(chǎn)智能手機和其設(shè)備的公司在獲取邊緣人工智能芯片的方法上各不相同，決定的因素包括手機型號和某些情況下的地理位置。一些公司從第三方供應商購買應用處理器/調(diào)制解調(diào)器芯片，如高通公司和聯(lián)發(fā)科，這兩家公司在2018年共同占據(jù)了智能手機SoC市場約60%的份額。

高通公司和聯(lián)發(fā)科都以不同的價格提供一系列的SOC；雖然并非所有產(chǎn)品都包括edge AI芯片，但高端產(chǎn)品（包括高通公司的Snapdragon 845和855以及聯(lián)發(fā)科的Helio P60）通常都有。另一方面，蘋果根本不使用外部AP芯片：設(shè)計并使用自己的SoC處理器，如A11、A12和A13仿生芯片，所有這些芯片都有edge AI。

其設(shè)備制造商，如三星和華為，則采用混合策略，從商業(yè)市場的硅供應商那里購買一些soc，其余的則使用自己的芯片（如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980）。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的为什么edge AI是一个无需大脑的人的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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