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外媒:恩智浦如何在人工智能战略上突围?

【环球网科技 记者 张之颖】7月23日消息,高通收购恩智浦的进展,数月以来备受业界关注。而外媒今日报道了恩智浦一项容易被忽略的消息,即该公司在人工智能领域里的战略,可能在工业4.0时代为其带来新一波的突破。

工业4.0聚焦于四种技术,包括快速的网络连接,AI的快速处理能力,人机界面以及网络安全技术。这四种技术的融合,有可能使工厂、汽车、可穿戴设备完全自动化。据IHS称,到2025年将有超过700亿台互联网设备。

恩智浦半导体正是在此趋势之下嵌入式芯片的领先供应商,该芯片适用于汽车和工厂等领域的电子产品。尽管恩智浦的报道主要围绕其即将被高通公司收购的成功与否,其实近期面向工业4.0提供芯片产品的恩智浦,也传出一些令人兴奋的消息。

芯片更聪明

在人工智能方面,恩智浦被认为落后于竞争对手NVIDIA。NVIDIA是人工智能图形处理单元(GPU)的领先制造商。但恩智浦最近找到了使其嵌入式处理器和微控制器更“智能化”的方法。

上个月,该公司推出了一款新的软件工具,用于其EdgeScale平台即服务产品(仅在2月份推出)。该软件使客户能够更轻松地将来自其他来源的机器学习算法,加载到恩智浦的嵌入式芯片和片上系统(SOC)中。这就是为什么新产品对恩智浦的客户和投资者来说非常重要。

边缘计算

物联网是一种架构,“边缘”设备将能够通过互联网的连接,从基于云的服务器发送和接收信息。这种方式有很多好处,但也有一些复杂性。使用基于云的基础架构即服务的公司,需要为处理能力和网络付费。尤其当传感器能实时响应刺激时,数据从云端到达“边缘”所需的时间将会更快速。

因此,许多公司们正竞相开发“边缘”计算的产品。例如,亚马逊在去年11月的Re:Invent大会上,发布了针对AWS的FreeRTOS操作系统,随后宣布与恩智浦竞争对手德州仪器合作,将后者的SimpleLink MCU微控制器硬件平台与FreeRTOS进行集成。

恩智浦在2月份推出了EdgeScale平台即服务产品。 EdgeScale旨在安全地与恩智浦的Layerscape嵌入式芯片平台配合使用,这是一系列基于ARM微处理器的产品,比低功耗微控制器拥有更加快速的密集计算能力。因此,看起来EdgeScale是一种更先进专业的边缘计算平台。

EdgeScale也是一种开放式架构,可与所有主要云提供商连接,最终使用户能够通过API自定义软件和点击式仪表板,快速安全地配置大量设备。

边缘计算真的可以处理机器学习吗?

尽管现在的软件功能越来越强强大,但内存定价高昂、电池供电的局限性,意味着业界仍需要开发机器学习算法,并将其存储在云中。但在6月份(EdgeScale发布仅四个月后),恩智浦推出了一款压缩机器学习算法的开源软件,可以通过EdgeScale发送到支持NXP的设备。 IT专业人员可以采用他们构建的机器学习模型,压缩算法,然后通过网络将其发送到恩智浦的芯片。然后,该算法可以在设备上运行,而不必将信息发送回云。

发挥其优势

恩智浦的新软件还具有一项新功能,就是帮助用户在不同类型的AI模型之间做出权衡,该功能根据功耗、处理能力、特定应用的功能等,对AI模型进行评级。鉴于现在越来越多的AI工具以不同编程语言被开发出来,这种“货比三家”的软件工具,对于客户来说非常实用。

由于恩智浦在行业和应用领域拥有超过25,000名的客户,该公司拥有广泛的专业知识,能提供较无偏见的指导和参考。不难发现,恩智浦并没有试图在机器学习处理上进行竞争,而是专注于尽可能无缝地将其芯片与各种外部ML架构相连接。

虽然人工智能和机器学习很可能会颠覆市场,但其中许多工具都是开源的,技术改变的速度相当快。因此,恩智浦采取了一种有趣的方式,它并未开发自己的AI核心处理器,而选择发挥其作为各种行业“智能”设备应用专家的优势。值得关注的是,这些大型的半导体芯片公司,并未竞争哪家公司拥有最快的AI芯片,不过都利用了自己的品牌和技术,来获取人工智能的一些好处。

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