从5G到自动驾驶,英特尔用“黑科技”构建未来

2018-04-25 07:30:00 作者:云中子 出处 : 比特网

  “英特尔在5G方面做了很多创新,目标是希望能够和业界一同创造一个最好的5G的标准,贡献最好的研发技术。”英特尔中国研究院院长宋继强对于英特尔5G寄予厚望。

  5G最大的不同是已经超越了人与人之间的通讯,不仅仅提高了带宽,更是提供广泛的大规模连接,以及高可靠、低时延的服务。5G会把上亿的设备都连接到网络上,每一个数据终端都能计算并产生数据,数据通过5G的网络收集过来的时候,这就是一个数据洪流。

  5G网络面临的挑战主要来自于:高带宽、低延迟和大规模链等方面。而在运营商方面,需要面对现有的4G网络进行升级,英特尔做的就是覆盖了端、网络端、终端,端到端全栈的5G能力。英特尔提供了基于通用处理器平台的服务器平台的产品,利用SDN/NFV网络虚拟化的技术实现不同的网络功能。

英特尔中国研究院院长 宋继强

  终端将是5G时代最大的受益者

  那么5G时代我们最应该关注的是什么呢?宋继强告诉我们:终端!

  2020年将会有500亿设备接入互联网,终端里就包含现在手机的所有功能,未来的终端有小型的,也有大型的。

  大型的比如车,汽车领域的终端芯片。在前端,有一些基于视觉发挥作用的设备,比如无人机、机器人、智能摄像头,这些英特尔目前是用Movidius芯片去支持。它的特点是本身功耗低,能够以ASIC加速的方式去支持视觉和语音,支持视觉加速和深度学习加速。

  在这方面,Movidius芯片的性能比前一代要提升了差不多10倍,而且还有一个好处就是可以用它组合其他芯片或者英特尔通用处理器,以异构的方式提供加速。

  因此,英特尔在终端方面会提供多种形态产品,有CPU、ASIC加速芯片、FPGA等等,这些都取决于用户终端有什么样的功耗、性能、尺寸和价格需求。

  英特尔神经拟态芯片实现自主学习

  神经拟态计算是一种新的计算模式,能够真正去模拟人的神经元构造和连接方式,就是在芯片里面放了很多神经元,这个神经元有树突、轴突,中间是靠脉冲神经网络(SNN-Spiking Neuron Networks)去推动。

  有了这些技术的帮助,可以把不同区域都放在一个芯片里学习,而且还可以支持不同的学习模式。有监督式的学习、半监督、无监督,以及各种关联形式强化学习,都可以在神经元上进行。这些不同区域学习完之后,还可以通过之间的互联产生相应的关联效应,也就是模仿了人的自然学习的模式。

  英特尔神经拟态芯片最大的特点是:在同一个芯片上可以支持自主学习,也就是Self-Learning,能够让一个模型在这上面自己学习,改变它的参数甚至互联的方式。比如在一个系统里做训练,训练好一个模型放在这个芯片上以后,这个芯片本身就不能再去改它了,这种是传统的新品,不能自主学习。而英特尔英特尔神经拟态芯片则可以进行自主学习,这是一个最大的突破。

  箭在弦上,Loihi芯片已经流片成功

  据宋院长介绍,神经拟态芯片目前官方的名称叫Loihi,去年底在美国已经流片测试成功,能够正常的工作。现在正在在美国、欧洲跟一些有神经拟态计算研究比较领先的学校、公司和应用上合作测试,主要了解哪些应用能够发挥更好的效果,比现在传统的一些学习方式或深度学习方式都能产生更大的价值。

  最终来讲,并不是神经拟态芯片要取代现在的深度学习,而是对其在不擅长的领域进行补充,互相促进发展。

  自动驾驶芯片需求苛刻

  自动驾驶一直都是英特尔主推的技术,而相关的解决方案也备受瞩目。英特尔子公司Mobileye中国区总经理苏淑萍在接受采访时认为,在不同的场景下对于芯片的要求也是完全不一样的,车的应用场景对于自动驾驶这个领域来说有几个比较特殊的地方。

  第一,它非常Mission critical,对于算法和算力的要求都非常高。你没有办法想象我们在车里一个认知到判断要通过一秒钟来完成,或许安防等其他行业可以这么做,但是在车里是不行的,自动驾驶对性能要求非常高。

  第二,车的使用环境比较苛刻。与手机这样的消费电子的使用环境完全不同,车上的任何一个元器件都需要满足车的生命周期,它对产品可靠性、可用性的要求非常高。

  第三,系统的放置位置。因为车本身是一个狭窄的空间,然而整个车的使用环境变化范围又特别大。综合各种情况,这就是为什么说大家觉得在车里做元器件要求很高,同时也是比较难做的了。

  英特尔Mobileye构建视觉优先的自动驾驶方案

  除环境需求苛刻之外,从性能,对于本身的算法包括后面的算力、可用性、可靠性,以及特规级质量以及功耗的要求,英特尔和Mobileye都能够满足,这也是优势所在。

  此外,Mobileye的独门绝技还体现在视觉识别方面,它认为视觉优先更适合自动驾驶发展。相比较雷达这些传感器来说,视觉优先获取的信息量是最丰富的。如果从量产的成本来看,视觉是最合适的一个解决方案。基于这些原因,Mobileye会一直坚持走视觉优先的道路。

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