终端、云端连接更快 Qualcomm强调5G网路将能驱动更大

2020-05-22

在上週于旧金山举办的AI Open Day活动中,Qualcomm分别宣布推出针对云端运算加速应用的Cloud AI 100系列处理器,并且推出三款整合Snapdragon AIE人工智慧引擎等应用的终端处理器Snapdragon 730、Snapdragon 730G与Snapdragon 665,而在两种面向不同应用需求的处理器之间,则是藉由5G网路进行串接,让整体人工智慧运算效益发挥到最大。

其实藉由网路串接终端与云端之间的运算模式,早已发生在现行的4G联网应用,只是藉由5G网路传输可以实现更大资料传输频宽、更低延迟表现,让终端装置上的人工智慧运算可以更快与云端连接,而云端上的人工智慧运算结果也能更快回传到终端装置上呈现。

虽然过往处理器始终在运算效能进行提升,甚至融合人工智慧技术应用,让终端装置可以有更快感知运算能力,但受限于电池续航、装置尺寸等条件,终端装置运算效能即便再高,依然会有其侷限性,因此更多巨量运算会透过云端作为辅助,诸如亚马逊、微软、Google等云端运算服务便是以此想法建立,透过云端运算资源弥补终端装置运算效能不足之处。

而透过5G连网技术将终端与云端运算串接,则可进一步提昇整体人工智慧运算效能,同时也能让终端装置端的人工智慧运算应用表现更加多元,并且确保终端装置长时间续航运作表现。

不过,一旦将更大运算效能交给云端,意味在数据中心端的运算所产生电力损耗、热能将会造成更大运作成本、环境等影响,因此相比NVIDIA、AMD、Intel在内厂商分别藉由显示卡或FPGA形式进行云端运算加速,Google虽然透过旗下TPU以更低功耗发挥更高运算效能,但主要还是仅能针对TensorFlow框架设计应用内容加速,使得整体应用多少会受到限制。

Qualcomm针对云端运算加速应用打造的Cloud AI 100系列处理器,相比FPGA架构处理器搭配GPU的推算能力则约提昇10倍左右,整体运算效能约可达100 TOPs (每秒兆次运算),峰值运算表现约可达350 TOPs,分别为Snapdragon 855或Snapdragon 820的3至50倍,同时也具备Arm架构处理器低耗电运作、可嵌入使用特性,以及支援ONNX、Glow、XLA,以及包含TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet、PaddlePaddle等市面常见学习框架,将可对应更多元领域场景,并且降低数据中心运作过程所造成电力损耗、热能增加等影响。

同时,Qualcomm也持续提昇终端装置的运算效能与人工智慧技术应用,例如去年宣布推出的Snapdragon 855、Snapdragon 8cx均导入更高效能与人工智慧运算能力,而不久前在AI Open Day活动上推出的Snapdragon 730、Snapdragon 730G与Snapdragon 665也陆续加入更高运算效能、应用场景,以及更多人工智慧技术应用,同时藉由5G连网将终端运算与云端运算串接,让人工智慧运算可以在终端及云端之间无缝衔接,进而可让人工智慧应用弹性更大,并且不具侷限性。

以Qualcomm过去以来持续着重连接应用发展,预期藉由5G连网技术实现端到端之间的人工智慧应用连接,并且以低延迟形式提供更快运算效率,进而可在终端装置、云端平台之间驱动更大运算规模。

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