今年的 COMPUTEX CPX 论坛邀请了 ARM、Nvidia、Siemens 及 Micron 等知名厂商前来讲述未来人工智能的发展。
ARM IP 产品事业群总裁 Rene Haas 在此次演讲大胆的用超越摩尔定律为主题。众所周知，在目前新兴科技应用的兴起，使得高性能芯片技术越受瞩目，然而在半导体制程方面，却开始看到了尽头，这引发了业界的未雨绸缪。其中 ARM 做为处理器及相关外围组件电路设计方案的知名研发商，采用 ARM 处理器架构的相关产品市占近 9 成，其对未来计算力发展的观点相当值得关注。
处理器种类已有许多，但目前 CPU 仍然是主导人工智能发展的主要元件。不过人工智能的应用仍有许多不同的情境，且所需的性能超乎想像，可以说目前的技术仍然处于普及这些想像的早期阶段，例如自驾系统、边缘运算、行动 AI 装置等，都需要更高的蒜力。然而众所周知，光靠半导体制程可能会走向一个瓶颈，但这并非没有其他路可走。
目前有关 AI 的解决的方案大部分都是零碎的，但若能针对应用场景，结合不同的元件，将可以组成更高效的方案，例如整合 CPU、NPU 及 GPU 的芯片方案。ARM 为此提出了 CoreLink Interconnect 规范，在保持一致性下，最大限度地提高了数据移动和储存的效率，以最低的功耗和成本提供所需的性能。Rene Haas 表示，总体运算（Total Computing）的时代即将到来。
不仅如此，ARM 在软件上也将提供研发人员更多的工具，如 Compute Library 及 Developments Solutions 等，以加速异质芯片整合，透过软件生态以强化人工智能的运算表现，所有的市场应用都将归纳于总体运算策略之下。
值得一提的是，在硬件架构上，美光科技的运算与网络业务总经理 Thomas T. Eby 则指出，内存对 AI 运算表现有很大的影响，更甚于处理器，所以内存架构的优化势在必行，是普及 AI 必须经历的技术门槛。无论是从固态储存或是挥发性内存的性能，数据吞吐量及带宽等关键性能将决定新兴科技是否真能成熟应用。
而软件开发上，Nvidia 工程副总裁 Marc Hamilton 在其演讲中提到，AI 与传统编码有所不同。对人工智能而言，应用在机器学习上的大数据，本身就是源代码，所以用于开发 AI 的工具将与以往不同，而无论是硬件或软件，Nvidia 都能提供最好的技术催生平台。。
（首图来源：科技新报）
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