目前沒(méi)有足夠的計(jì)算能力來(lái)處理正在創(chuàng)建和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)的一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為當(dāng)今組織和新工作負(fù)載的有用且有價(jià)值的見(jiàn)解所需的處理和轉(zhuǎn)換必須比摩爾定律預(yù)測(cè)的更快。
為了解決這一差距，計(jì)算行業(yè)正在采用新的途徑，利用DSP，GPU，F(xiàn)PGA等替代計(jì)算架構(gòu)來(lái)加速和卸載計(jì)算任務(wù)，以限制系統(tǒng)中通用架構(gòu)的稅收。這些其他架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)人工智能的關(guān)鍵，包括越來(lái)越多地使用深度學(xué)習(xí)模型。在邊緣; SoC中的DSP，F(xiàn)PGA和優(yōu)化架構(gòu)模塊更適用于機(jī)器人，無(wú)人機(jī)，可穿戴設(shè)備和其他消費(fèi)類設(shè)備(如語(yǔ)音輔助揚(yáng)聲器)的初始推理應(yīng)用。
IDC研究，世界上有多少計(jì)算以及它能做什么/不能做什么?(IDC#US44034119)是IDC新興的Global DataSphere計(jì)劃的一部分，該計(jì)劃可以對(duì)70種內(nèi)容創(chuàng)建內(nèi)容(包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)的數(shù)據(jù)創(chuàng)建，捕獲和復(fù)制進(jìn)行調(diào)整和預(yù)測(cè)。然后將數(shù)據(jù)分類為正在創(chuàng)建的數(shù)據(jù)類型，以了解數(shù)據(jù)使用，消耗和存儲(chǔ)的各種趨勢(shì)。
該研究基于IDC嵌入式和計(jì)算領(lǐng)域二十多年的廣泛工作，包括利用涵蓋約300個(gè)系統(tǒng)市場(chǎng)的嵌入式市場(chǎng)模型以及實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)價(jià)值的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。該研究分析了計(jì)算范式的轉(zhuǎn)變，因?yàn)槿斯ぶ悄?AI)從數(shù)據(jù)中心移動(dòng)到邊緣和端點(diǎn)，擴(kuò)展了每個(gè)系統(tǒng)市場(chǎng)的計(jì)算架構(gòu)選擇，因?yàn)楣δ芎蛢?yōu)化更接近工作負(fù)載。
幾十年來(lái)，工藝技術(shù)的進(jìn)步，芯片設(shè)計(jì)以及業(yè)界對(duì)摩爾定律的專注，預(yù)測(cè)了微處理器和晶體管功能以及片上系統(tǒng)(SoC)集成的性能提升。這些進(jìn)步有助于建立客戶端計(jì)算，智能手機(jī)和云基礎(chǔ)架構(gòu)的增長(zhǎng)和規(guī)模的節(jié)奏。
微處理器一直是計(jì)算的核心，今天英特爾，AMD和ARM是計(jì)算節(jié)奏的鐘表。然而，故事并沒(méi)有就此結(jié)束; 隨著人工智能在廣泛的行業(yè)基礎(chǔ)上越來(lái)越普遍，并推動(dòng)智能和推理到邊緣，我們正處于一個(gè)龐大的市場(chǎng)力量的開(kāi)端。
“人工智能技術(shù)將繼續(xù)在重新定義計(jì)算必須如何實(shí)施方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，以滿足日益增長(zhǎng)的設(shè)備和應(yīng)用的多樣性，” IDC的啟用技術(shù)和半導(dǎo)體項(xiàng)目副總裁Mario Morales說(shuō)。“供應(yīng)商正處于業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的開(kāi)端，他們對(duì)合作伙伴的需求不再僅僅是產(chǎn)品和技術(shù)。為了解決物聯(lián)網(wǎng)和端點(diǎn)機(jī)遇，性能必須始終在功耗和效率方面取得平衡。展望未來(lái)，供應(yīng)商和用戶將需要路線圖，而不僅僅是芯片。這是計(jì)算市場(chǎng)中技術(shù)供應(yīng)商的根本變革，只有那些適應(yīng)的人才會(huì)保持相關(guān)性?！?/p>
注：本文編譯自外網(wǎng)
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