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Intel收购Movidius 绝不止步于无人机和AR

全部评论 放大字体  缩小字体 发布日期:2016-09-12  来源:宇辰网  作者:天天飞通航  浏览次数:1447
核心提示:Intel终于出手将业界炙手可热的Movidius揽入怀中,这几天的新闻大都解读为Intel要进入无人机或者AR市场,这当然不能算错,但仅仅从进入某个市场的角度来理解似乎太过表面,结合Intel近期的收购对象,我们有理由相信I

Intel终于出手将业界炙手可热的Movidius揽入怀中,这几天的新闻大都解读为Intel要进入无人机或者AR市场,这当然不能算错,但仅仅从进入某个市场的角度来理解似乎太过表面,结合Intel近期的收购对象,我们有理由相信Intel想摆脱传统处理器架构的束缚,寻找处理下一代计算任务的新架构。
       中央处理器也就是CPU统治整个计算机世界已经有几十年了,虽然Intel在移动处理器领域完败于ARM阵营,但移动处理器的核心仍旧是CPU。GPU虽然日渐受市场和行业重视,其主要作用仍旧是为游戏加速,定位于专用的图形加速器。直到前几年Nvidia推出GPU的概念,将GPU应用在浮点运算密集的科学计算等应用中,开始在高性能计算领域对处理器巨头Intel发起了直接的挑战。但这个领域毕竟小众,而且Intel也顺势推出了Xeon Phi的加速卡来应对挑战,战况还在Intel可控范围内。
       可是随着以深度学习为代表的人工智能的崛起,让GPU找到了更加合适的领域来挑战处理器巨头的统治地位。这一领域显然是全新的领域,而人工智能也将是今后最重要的技术领域,在这个领域一旦占据有利位置,极有可能颠覆原有的处理器市场格局。从Nvidia的角度来看,GPU是运行深度学习最好的处理器架构,今后在数据中心和各类嵌入式环境下都要用GPU来运行各类人工智能应用。如果这一场景得以实现,原有的处理器巨头Intel和ARM都将让出霸主的宝座。

显然原有巨头不甘心让出宝座,于是我们看到了Intel接连出手Altera、Nervana和Movidius。
其中Altera是FPGA巨头,利用FPGA来加速深度算法是业内很热门的方向;
       Nervana的联合创始人和 CEO是原来高通Zeroth 神经网络芯片的项目负责人,因为项目无法产品化而离职创业。Zeroth的处理器架构没有更多的信息,但从现有公布的信息来看很有可能是类似IBM的TrueNorth这样的类脑神经元处理器,这是一种更加前沿的处理器架构,但技术成熟度还比较低离商业化还有一段距离。
       Movidius最近声名鹊起,主要是因为它是谷歌Project Tango背后的视觉处理器供应商。但其实这家公司十年前就成立了,现任CEO是原来德州仪器OMAP部门的总经理,它的技术指导委员会也是实力强大,拥有半导体和处理器行业的元老级人物——被苹果收购的 P.A.Semi 创始人丹尼尔·多伯普尔(Daniel Dobberpuhl),卡内基梅隆大学计算机科学/计算机视觉专家金出武雄,以及前苹果 iPhone 和 iPod 部门工程副总裁、资深工程师大卫·图普曼(David Tupman)三人坐镇。有这样雄厚的技术背景,它们的处理器架构也令人印象深刻。
       从上图可以看出这款处理器主要由SPARC处理器作为主控制器,加上专门的DSP处理器和硬件加速电路来处理专门的视觉和图像信号。这是一款以DSP架构为基础的视觉处理器,在视觉相关的应用领域有极高的能耗比,可以将视觉计算普及到几乎所有的嵌入式系统中。Movidius曾经发布过一款指上型深度学习计算板,显然它的架构也很适合用来做深度学习的计算。而最近已经曝光的微软Hololens当中的HPU全息处理器也是基于Tensillica的DSP内核,擅长于多媒体应用的DSP在视觉领域的威力依然强大。让我们脑补一下,如果将图中的SPARC RISC处理器替换成X86处理器,那就是Intel完全自主的视觉处理器了。
       从上面的分析来看,Intel几乎收购了所有的处理器架构来构建自己的人工智能加速处理器,除了GPU没有合适的收购对象它没有收购以外,但它已有的Xeon Phi加速卡就是基于自己的胎死腹中的Larrabee GPU,现在也是和Nvidia竞争的主力战将,所以Intel实际上准备了所有的可能处理器架构来打这一场人工智能芯片大战,从这个角度来讲,获胜的概率更大。
       由于计算视觉在人工智能当中居于非常重要的位置,所以intel本身对视觉技术的重视程度也异常高,就在去年的CES展上,Intel CEO 科再奇就说:
“1995 was the last big moment in technology. 2015 will be another turning point. We’re going from a 2D world to a 3D world. This additional dimension will change how we experience computing”。
       他讲的3D计算并不是指GPU,而是指计算视觉、三维重建和基于3D数据的应用。于是这几年的公开活动上Intel的三维视觉传感器Realsense一直是瞩目的焦点,而从我们得到的信息看,Realsense内部使用的是ASIC芯片来计算深度信息,显然在算法迭代迅速的计算视觉领域,使用固定算法的芯片来处理信息非常不合理,这次收购以后,Movidius的芯片也能用在他们的Realsense摄像头上,对这一战略性产品的增强也会带来极大帮助。
       从去年CogniVue被Freescale收购,到今年Movidius高调卖身,视觉处理器已经成为半导体领域极少数仍旧获得业界和资本关注的领域,这显然与三维视觉应用的大规模爆发有关,毕竟要让机器认识和理解这个世界,视觉是其中的关键信息来源,在人工智能大爆发的时代,VPU将变成和当年的GPU一样热门的领域,也许会引来更多巨头和创业公司进入该领域,躬逢其盛,不禁让我们感觉似乎回到1995年开始的显卡大战年代。

 
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