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智能手機成為學(xué)習(xí)機器

Micron美光科技 ? 來源:美光科技 ? 2020-06-03 10:31 ? 次閱讀
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當你在超市用面部識別完成一次支付

當你打開一款 App 尋找離你最近的一家“五星”餐廳

當你使用手機語音助手幫你預(yù)定旅行的機票

... ...

你手中握著多少智能?

答案是非常之多!

2017 年是人工智能最終融入智能手機的年份,不僅僅是融入智能手機相連的云端,更是融入智能手機本身。

這些手機配備在設(shè)備上的 AI 引擎,旨在有效地從傳感器獲取數(shù)據(jù),徹底了解數(shù)據(jù),然后在設(shè)備本地存儲和計算。這些手機執(zhí)行面部識別、活動預(yù)測和增強數(shù)據(jù)加密等任務(wù),必須平衡對額外存儲與計算能力的需求和尺寸限制、成本效益、電池電量。由于這些手機中搭載的 AI 芯片必須能夠根據(jù)本地數(shù)據(jù)提供快速、準確的決策,因此它們依賴于更快、更創(chuàng)新的系統(tǒng)內(nèi)存和存儲。

AI 智能手機的真實用例

最新智能手機提供的增強圖像、聽覺和語音處理功能已經(jīng)涌現(xiàn)出新的用戶體驗。下一波體驗將是支持智能手機中 AI 新用例的應(yīng)用,包括語言處理、人類活動預(yù)測和增強型數(shù)據(jù)加密等。隨著對用戶身份驗證進行面部識別的流行,創(chuàng)新者將使用設(shè)備上的 AI 來幫助用戶身份驗證變得更加復(fù)雜,但是也更安全、更方便。例如,以前使用照片可以讓面部識別失效。現(xiàn)在由于使用多個 3D 深度傳感器和紅外攝像頭,智能手機用戶身份驗證更安全、更快捷。

利用設(shè)備上的 AI 進行的自然語言翻譯可以增強大多數(shù)智能手機中已有的語音識別。更進一步,本地分析和處理電話和聊天對話,可以借助意圖預(yù)測(即預(yù)測一個人的行為)幫助智能手機提高響應(yīng)速度,并且智能助理會建議采取某種行動或進行購買。未來的智能手機應(yīng)用勢必會將一些買家協(xié)助功能從基于云的機器人轉(zhuǎn)移到更快、更安全的智能手機。

將基于云的 AI 與設(shè)備上的 AI 相集成,可進一步擴展用例范圍。例如,加利福尼亞大學(xué)伯克利分校有一款叫做 MyShake 的地震預(yù)警應(yīng)用,它使用手機中的加速度傳感器(橫向轉(zhuǎn)動手機時它會調(diào)整屏幕)和 GPS 測量本地發(fā)生的震動程度。該款應(yīng)用結(jié)合收集您附近其他 MyShake 用戶的報告并在云中執(zhí)行綜合分析,可以發(fā)展成為個人地震計和早期預(yù)警系統(tǒng)。

智能手機成為學(xué)習(xí)機器

為設(shè)備上的本地 AI 提供轉(zhuǎn)變動力的是新型專用 AI 處理芯片,嚴格說來,此類芯片比 AI 更具機器學(xué)習(xí)能力。機器學(xué)習(xí)是 AI 的一個子集;它是一種技術(shù),隨著時間的推移,它能幫助機器響應(yīng)不同類型的數(shù)據(jù)并最終創(chuàng)建可重復(fù)的模式,從而自動學(xué)習(xí),不必手動編程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)幫助這些機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)進行排序,以便計算機更快地對數(shù)據(jù)進行分類。2017 年,工程師們學(xué)會了如何在片上系統(tǒng) (SoC) 中添加新的 AI 組件,從而提高“智能”或 AI 輔助任務(wù)的性能和效率,降低成本和功耗,縮小其尺寸。

AI 加劇對手機尺寸和電量的挑戰(zhàn)

在智能手機的組件中,CPU/GPU、屏幕和內(nèi)存耗電量最多。現(xiàn)在除了這些以外,還增加了新型 AI 引擎的耗電要求。消費者要求有更高像素的顯示屏和更多的內(nèi)存來支持他們增加負載,因此電池壽命仍然是制造商的主要關(guān)注點。

5G 網(wǎng)絡(luò)已在諸如中國等國家投入運營。這種無處不在的超高速無線連接,未來其吞吐量比現(xiàn)有 4G 網(wǎng)絡(luò)快 50 倍,延遲改進至少比 4G 高出五倍,將為多媒體和視頻體驗創(chuàng)造無限可能。但移動設(shè)備將需要更復(fù)雜的內(nèi)存子系統(tǒng)來滿足速度和存儲要求,同時又不會增加功耗或占用空間。

專用 AI 引擎需要處理

本地 AI 處理將增加內(nèi)存大小和存儲要求。更重要的是,隨著越來越多的 AI 特定應(yīng)用程序的問世,對更快存儲性能的需求將呈指數(shù)級增長。

對于要求高密度、高容量、占用空間小的移動設(shè)備,3D NAND 正成為首選存儲解決方案。例如,64 層 3D NAND 數(shù)據(jù)存儲單元堆棧層垂直構(gòu)建存儲設(shè)備,其容量比傳統(tǒng)的 2D 平面NAND技術(shù)高出六倍。此外,最新的 3D NAND 內(nèi)存設(shè)備使用高性能 UFS 存儲接口,可以同時實現(xiàn)讀寫命令,并具有比上一代 e.MMC 5.1 接口更快的隨機讀取速度。3D NAND 芯片和快速 UFS 接口進行這種組合,便可在更小的芯片面積上實現(xiàn)更多存儲,從而為配備 AI 的移動設(shè)備帶來顯著的節(jié)省成本額、低功耗和高性能。

輝煌的未來

智能手機上的智能助手特性和功能必須根據(jù)數(shù)據(jù)流做出快速而又精確的決策支持。速度緩慢的存儲和內(nèi)存,其 AI 訓(xùn)練性能緩慢,導(dǎo)致較長的待機時間,電池快速耗盡。幸好內(nèi)存和存儲創(chuàng)新提供了更快的 I/O 操作和近實時 AI 計算,滿足了這些 AI 引擎不斷增長的數(shù)據(jù)需求,從而營造了強大的用戶體驗。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:如何加速智能手機中的人工智能?美光有“大招”!

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