IP及IC设计厂商多方协作 人工智能将在语音和视觉应用先落地

　　算法、计算能力和大数据这三大人工智能要素快速发展，人工智能范式迁移已现端倪，技术和产业两个维度的‘奇点时刻’正在临近。为了提升处理器的运算效能，IP公司为此提出了不同的解决方案。但对于IC设计公司来说，有了人工智能所需的IP之后，IC设计公司仍面临不少挑战。在可以预见的未来，语音和视觉应用将优先落地。

　　IP准备就绪，IC设计公司入局AI仍需适应不断地变化

　　IP授权厂商已经针对深度学习芯片做了充足准备，但这并不意味着IC设计厂商想要推出相关芯片就变得十分简单。CEVA分部营销总监Yair Siegel表示：“AI即将出现，但这仅仅是起点。在我看来，任何组织应当不断思考如何适应不断变化的情况。对于正在努力设计全新人工智能IC的企业，虽然从头开始进行开发可能被认为是‘酷的’，然而构建全新的IC有着如此之多的挑战，使用某些现成的模块和软件基础架构，采用更具竞争力的解决方案，更快地走向市场似乎是明智的。这些模块有许多选项和配置，能够在IC或解决方案层面上造成差异性。人工智能将会进入大众市场，我们将会看到用于人工智能的专用处理器随着时间的推移而领先，并且处理越来越多的任务，进入更多的市场和设备中，在许多领域中辅助人类。不过，对于每款产品和不同的使用场景，不同数目和组合的模块可以提供理想的解决方案，因此每种选择均有优点和缺点。例如在CEVA-XM解决方案中，我们的通用可编程视觉DSP加上专用硬件加速器模块，以便处理卷积运算及图像畸变校准等处理量较大的任务。”

CEVA分部营销总监Yair Siegel

　　Cadence亚太区IP业务销售总监陈会馨也表示：“人工智能相关的算法一直都在更新，这对我们来说是一个不小的挑战。同时，未来软件将会驱动深度学习处理器的发展，人工智能芯片上运行的软件也是全新的，这对没有很多积累的纯IC设计公司来说是巨大的挑战。所以IP授权厂商将来很大一部分工作需要与新兴的人工智能软件公司去对接，使得DSP的硬件资源、指令集、库函数更好的适应软件层面的要求。发挥桥梁作用，让IC设计公司和软件公司进行无缝合作，设计出符合人工智能市场需求的产品。当然，为适应这一的变化，Cadence将会更加重视在软件方面的投入，以满足不断更新的人工智能算法和全新的应用。“

Cadence亚太区IP业务销售总监陈会馨

　　Arm战略联盟业务发展总监金勇斌认为，人工智能的爆发带来了诸多挑战与机遇，唯有变化是永恒的。目前，人工智能 IP的多样性增加了IC设计厂商的可选性，也对应用二次开发生态构成了障碍，应用需要使用IP进行二次开发，IP多样化会给应用开发者的选择和维护产生困扰，影响IP的实际使用，对生态发展构成障碍。因为软件生态强大和持久的粘连性，人工智能加速器的创新还是会围绕CPU布局，并且多样化会存在一段时间。Arm DynamIQ架构为支撑多样性而设计，提供CPU与人工智能加速器之间的通用接口，可以保证人工智能加速器和CPU之间的有效协同。

Arm战略联盟业务发展总监金勇斌