日本软银收购ARM,真的与人工智能有关?

2016-07-29 12:33:56     作者:铁流      来源:雷锋网

所以,事情的真相是什么?

(图来自凤凰科技)

近日,日本软银决定斥资234亿英镑收购英国芯片设计公司ARM公司,此次收购价格相当于ARM去年营收的23倍,相当于2015年净利润的70倍。至于收购的动机,有媒体声称,“日本软银试图收购ARM与人工智能有关”,并言之凿凿“至于为何要收购ARM,便要从软银掌门人孙正义那个人工智能梦想开始。最近几年,软银一直在积极推进在机器人领域的发展,他们推出了Pepper人形机器人,并且还会不断提升公司的人工智能行业竞争力。”

那么事情的真相是否如媒体所言呢?

| ARM的主要业务有哪些?

ARM公司是国际IC设计巨头,ARM处理器占据了全球约95%的平板电脑和智能手机。和Intel直接卖芯片不同,ARM并不直接出售芯片,而是出售技术授权。ARM的产品线很长,有从系统IP、物理IP、GPU、视频解码、显示等产品。最广为人知是ARM的Cortex系列处理器。其中Cortex-A面向开放系统;Cortex-R面向嵌入式系统;Cortex-M面向各种微控制器;SC系列面向支付、电子政府、SIM卡等安全市场。这些产品成为ARM与Intel分庭抗礼的基石。

近年来,ARM积极扩展的是低功耗服务器市场,虽然在服务器市场尚未打开局面——在软件上生态依旧没能形成气候,在硬件上也遭遇Intel至强D系列芯片的狙击。但在人工智能方面,ARM却有不少动作。根据公司财报透露,公司内部有一项Blue Sky Program,仅在2015财年,ARM就部署了488位工程师投入到“ARM从未涉足过的产品领域”研发,而这个未涉足过的产品领域就是人工智能。而日本软银的条件中,会大幅增加ARM的员工数量,这些扩充的员工也会投入到人工智能的研发中。因此,如果始终将ARM看成局限于嵌入式芯片的IC厂商,就未免OUT了。

| 收购ARM和发展机器人产业的关系

机器人有三大核心零部件,分别是减速器、伺服电机、控制器,三者分别占机器人整机成本的35%、25%、15%,而且减速器和伺服电机市场份额大半被发达国家所占据——在减速器方面,日本Harmonic是谐波减速器领域的领军者,占据了约全球15%的市场份额;日本Nabtesco在RV减速器领域的全球市场份额约为60%。在伺服电机方面,日系公司约占全球市场份额的40%;西门子、博世、施耐德等德系品牌占据全球市场份额的30%左右。

(龙芯机器人控制器)

控制器相当于机器人的大脑,用来发布和传递动作指令,包括硬件和软件两部分:

软件部分主要是控制算法。硬件就是工业控制板卡,包括一些主控单元、信号处理部分等电路。真正能和ARM搭上关系的就是控制器所采用的芯片了,虽然ARM在控制器上一定市场份额,但控制器并非只能用ARM。实际上,基于Intel的X86芯片也能做机器人控制器,甚至还有基于龙芯的机器人控制器,此外,还有基于DSP和FPGA的工业机器人控制器。

因此,机器人控制器领域,X86、ARM、MIPS其实是处于同台竞技的时代,不存在X86在PC领域,ARM在手机、平板领域处于高度垄断地位的情况。因此,说收购ARM只是为了发展机器人产业,未免有些牵强附会。但说收购ARM和发展机器人产业毫无关系,也未免有失偏颇。毕竟在机器人控制器方面,ARM还是占据了相当大的市场份额的。

| 哪些芯片可用于人工智能?

人工智能是以计算为手段实现类似人类的感知或认知功能,或研究由此派生的问题求解器。用最简单的话说就是让机器模拟人的思维方式,使电脑能以类似人脑的方式进行思考、识别语音、识别图像、理解文章含义。

目前限制智能发展的核心因素两个:

一是算法上还没有达到完善,现在对智能计算的过程理解不够。


二是硬件性能不够。人脑有千亿神经元,百万亿突触构成的复杂网络,而现有芯片和这个还有多个数量级差距。

为了开发出性能足够强悍的硬件,科研人员采用了三类做法:研发神经网络芯片、DSP、以及GPU。

针对人工智能开发硬件,第一种做法是开发专门用于人工智能的芯片,也就是神经网络芯片。神经网络芯片可用于解决机器视觉、听觉和自然语言处理等领域的实际问题,可以用于卷积神经网路(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等处理语音和自然语言的网络,最典型的代表就是中国的“寒武纪”芯片、IBM的“真北”。

 

(寒武纪)

第二种做法是将传统的面向数字信号处理的DSP处理器架构用于处理神经网络(主要在运算器方面作了相应修改,例如低位宽和超越函数),这种用传统SIMD/DSP架构来适配神经网络的技术思想在国际上已有不少先例,甚至有成熟的产品,例如中国的“星光智能一号”、CEVA公司的XM4处理器、Cadence公司的Tensilica Vision P5处理器、Synopsys公司的EV处理器等。这种DSP仅可支持神经网络正向运算,无法支持神经网络的训练,和神经网络芯片相比有一定差距。

第三种做法是采用GPU,最典型的例子就是英伟达为人工智能定制的GPU,但这种GPU和神经网络芯片相比,有百倍以上的能耗劣势——以“寒武纪”的DianNao为例,DianNao为单核处理器,主频为0.98GHz,峰值性能达每秒4520亿次神经网络基本运算,65nm工艺下功耗为0.485W,面积3.02mm^2。在若干代表性神经网络上的实验结果表明,DianNao的平均性能与主流GPGPU相当,但面积和功耗仅为主流GPGPU百分之一量级。

那么ARM选择哪种做法呢?据消息人士透入,ARM已经在着手研发NPU和DSP,据说在软银收购ARM后,新增加的员工也将投入到这方面的研究中。将来,手机中的ARM芯片可能集成的不仅仅是CPU、GPU、DSP,还将集成NPU向大众提供和人工智能有关的服务。

| 结语

自谷歌“阿法狗”大战李世石后,人工智能一度炙手可热,俨然成为资本市场的宠儿,这也是中国“星光智能一号”明明是DSP,却要声称自己是神经网络芯片的重要原因。在最近负面消息缠身的情况下,向人工智能进军无异于是对资本市场释放一个利好的信号——毕竟“没有钱是万万不能的”,通过一些传媒和资本运作方式,提升自己的股价对于软银而言也是大有裨益的。

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