AI時代多幫幫中國兄弟？Imagination說這個可以有
根據Gartner的預估，到2020年深度神經網路(DNN)和機器學習應用將為半導體企業創造100億美元的市場商機，人工智慧與機器學習將逐漸滲透所有事物，成為未來5年科技廠商的主要戰場。而作為GPU行業的王者之一，Imagination在被Canyon Bridge收購之後會如何看待並布局AI戰場？正在崛起的大批中國AI公司是否給外資企業帶來了威脅？日前，Imagination Technology市場傳播副總裁David Harold接受了《電子工程專輯》的獨家專訪。 Imagination Technology市場傳播副總裁David Harold
《電子工程專輯》：按照目前的發展態勢，2018年人工智慧將會繼續在嵌入式和移動設備上大放異彩。這是否意味著邊緣計算將毫無疑問成為人工智慧的發展方向？而要將人工智慧引入邊緣計算中，我們將面臨哪些挑戰？如何改變？
David Harold：第一個挑戰是我們在移動和物聯網市場中已經面臨的挑戰—在電池壽命的限制下保證電力，管理安全性並提供合理的成本。我們構建所有成功的產品都要面臨這樣的挑戰，無論是GPU還是NNA。當然，有些AI處理是屬於終端的。例如，實時響應、安全性或自導向系統。功率也是至關重要的，舉例來說，安全感測器只有在偶爾連接到雲時才有意義。然而，當今被認為是雲領域的應用程序，放在終端處理可能會獲得更好的平衡。例如，不是僅僅喚醒單詞，而是向語音助手添加本地命令庫，這樣就能在網路未連接運行時獲得更好的響應時間或靈活性。
《電子工程專輯》：中國在最近一兩年內湧現了以寒武紀、地平線、深鑒科技、商湯、曠視為代表的一大批從事AI研究的初創企業，他們對Imagination是否在一定程度上構成了「威脅」？您是否認為未來幾年內人工智慧ASIC晶元將會得到巨大的發展？
David Harold：根據我們的經驗，對一個新市場來說最好的事情就是擁有大量的玩家。我們認為有些公司會對Imagination有所幫助，作為一家IP公司，我們始終可以幫助他們取得成功。但即使同樣是IP供應商，我們也很高興能有這樣的機會，因為它們有助於進一步推動人工智慧的發展。我們對我們的解決方案和客戶反饋評價以及最終的RTL信心十足，這表明我們已經找到了市場需要的解決方案。
《電子工程專輯》：蘋果、華為、英特爾，包括Imagination在內，都為深度學習打造了獨立的、定製化的神經網路引擎，但以高通為代表的廠商則將AI處理任務分配給了SoC異構架構中的不同單元，您認為這是否屬於「反潮流」的做法？兩種做法有何具體區別？是否存在「孰優孰劣」的競爭？
David Harold：我們的專用處理器所表現出來的性能明顯優於DSP、DSP + MAC處理器、GPU、CPU等。在Android系統中，HAL將NN任務分配給最高性能的硬體，我們的2NX 處理器很容易被添加進去並得到充分利用。當用戶已經深刻體會到每個2NX器件在尺寸和成本上的顯著優勢時，再使用其他異構資源作為主要的NN處理解決方案就沒有什麼意義了。除非系統被完全佔用了，其他異構處理器可以用於補充額外的靈活性或性能，否則，2NX是最好的選擇。
《電子工程專輯》：儘管AI應用無處不在，但目前來看，似乎安防監控、智能手機、自動駕駛、語音交互是最熱門的領域。您認為它們是否「真正利用了人工智慧」的價值與威力？2018年還會不會出現更多更有價值的AI應用？
David Harold：這些嵌入式應用程序絕對是AI的一個很好的應用領域。我們不認為AI只能用於醫療診斷或金融服務等海量數據集的領域。我們相信更智能，更有用，更高效的終端或物聯網設備將是AI應用的熱門領域。
《電子工程專輯》：去年，Imagination推出了PowerVR 2NX神經網路加速器，2018年在AI領域會有哪些新的產品與市場規劃？在打造AI生態系統方面會有哪些舉措？
David Harold：2NX是我們的神經網路加速器(NNA)架構。今年我們開始推出該家族的IP核，這個核的目標市場是從小型安全感測器到汽車自動駕駛。但只有NNA是不夠的，還需要提供工具和軟體。今年我們已經推出了我們的NN API，我們還有用於人臉識別等應用的軟體，可以隨硬體一起提供。
《電子工程專輯》：Imagination方面曾表示，未來神經網路加速器將和CPU、GPU和視頻編解碼器一樣，成為SoC的標準IP模塊。做出這樣判斷的依據是什麼？神經網路加速器為什麼如此重要？
David Harold：NNA的用途非常多，所以不能忽視。 例如：根據正在觀看的人和他們的年齡調整電視頻道的順序和訪問許可權；識別混合現實場景中的物體，以確保在現實世界中沒有任何重要的東西被忽視(如樓梯或火災)；實時增強電視、手機或視頻通話中的圖像；實現自主系統，如自動駕駛車輛等。
為什麼它會成為每個SoC的一部分？為什麼不呢？我們設計的NNA邏輯比我們最小的GPU還小，但是卻大大節省了功耗和帶寬，提高了可用性。不過，我們認為，客戶需要的不僅僅是NNA核，更需要一個帶有我們解決方案可變精度的核，從而提供更好的PPA。
《電子工程專輯》：在2018年的預測中，Imagination認為AI將會得到持續的高速增長，並且不會像其它技術一樣沿著炒作曲線發展進入「幻滅期」。但也有人認為目前「言必稱AI」的現象確實有炒作的嫌疑，更多是為了吸引眼球和投資。您對此有何評論？
David Harold：我們當然不需要吸引投資。 Imagination現在在Canyon Bridge旗下，沒有債務，是盈利的。 我們需要做的是提供人工智慧產品，以解決真正的市場挑戰，隨著消費者越來越多地從語音幫助、上下文感知設備和智能視覺系統中獲得更多的信息，出色的AI產品才是一個真正的需求。消費者希望AI能夠提供什麼，這是最關鍵的。
《電子工程專輯》：在被Canyon Bridge收購之後，有傳言稱這將更易於Imagination與更多中國公司合作推出差異化解決方案，您是否能對該說法予以證實？
David Harold：這很有可能。Canyon Bridge與中國市場有著密切聯繫，中國市場這幾年來已經成為了Imagination增長最強勁的領域。但是，就像許多英國公司一樣，我們正在歐盟之外尋找英國脫歐之後可以明確我們國家貿易關係的機會。Imagination一直認為中國是最適合IP公司發展的地方，因為有許多機會，能夠通過中國品牌進入本地和世界市場，而IP對於中國發展自己的電子產業也將起到很大的推動作用。
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