終端設(shè)備一路走來經(jīng)歷了單片機(jī)、PC機(jī)、ARM、智能手機(jī)和平板的時(shí)代，語言和算法也從簡單匯編、C語言、Java發(fā)展到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法階段，現(xiàn)在的智能終端已經(jīng)在芯片和存儲的發(fā)展推動下具有了強(qiáng)大的算力，GPU/FPGA/ASIC都將越來越多地應(yīng)用于終端芯片，閃存的快速發(fā)展也使得終端存儲的容量和性能更優(yōu)。

目前適合用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，適應(yīng)于人工智能需求的計(jì)算平臺有GPU（圖形處理器）、FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯陣列）以及ASIC（專用集成電路）等。

GPU之所以被認(rèn)為訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的重要基礎(chǔ)芯片，主要是其有大量的核（多達(dá)幾千個(gè)核）和大量的高速內(nèi)存，最初被設(shè)計(jì)用于游戲，計(jì)算機(jī)圖像處理等，后被發(fā)現(xiàn)擅長做類似圖像處理的并行計(jì)算。GPU擅長海量數(shù)據(jù)的處理，平行處理大量瑣碎信息，被應(yīng)用到“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域。

CPU與GPU架構(gòu)對比

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FPGA即可編程邏輯陣列，僅僅是提供了輸入輸出以及邏輯單元等硬件資源，具體的電路實(shí)現(xiàn)都是通過硬件描述語言HDL來配臵的。用HDL描述的邏輯被編譯成晶體管級的組合，所以FPGA不受固有架構(gòu)的影響，每一個(gè)算法的實(shí)現(xiàn)都可以“定制化”。所以在可以利用并行加速的人工智能算法中，只要設(shè)計(jì)人員采用并行計(jì)算等技巧對運(yùn)算進(jìn)行加速，F(xiàn)PGA就可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)功能。FPGA中的大量門電路全部都可以被用來作為計(jì)算單元。

FPGA結(jié)構(gòu)

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ASIC就是專用集成電路芯片，是為了某一類需求而特別定制的芯片。與FPGA相比，ASIC一旦確定電路結(jié)構(gòu)就不能再改變，算法是固定不變的。這樣定制的芯片對于某一特定的算法效率更高，功耗也更低。但是缺點(diǎn)也顯而易見，算法一旦改變原有的芯片就不能再使用了。芯片出貨量越大成本越是低廉。所以，對于成熟的算法，芯片需求量大的場景ASIC是非常適合的。

ASIC版圖

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可以說，GPU是相對更加通用化的計(jì)算平臺，F(xiàn)PGA是可編程重新配臵的用于專用計(jì)算的平臺，而ASIC是為了專用計(jì)算而產(chǎn)生，一旦生產(chǎn)出來，電路就固化無法改變。

這三類硬件系統(tǒng)各有優(yōu)劣，而且使用場景不同。GPU從圖形處理領(lǐng)域逐漸進(jìn)軍智能駕駛、圖像識別等AI領(lǐng)域，市場上以英偉達(dá)的芯片占比最多。FPGA一次性成本低廉，目標(biāo)市場是企業(yè)軍工市場。ASIC一次性成本很高但在量產(chǎn)的情況下可大大降低成本，適合于消費(fèi)電子市場。

一、唯快不破的新型閃存技術(shù)

智能攝像頭、智能音箱、智能手機(jī)大多數(shù)的嵌入式設(shè)備都能看到閃存的身影，閃存的存儲單元是場效應(yīng)晶體管，是一種受電壓控制的三端器件，相比于傳統(tǒng)機(jī)械運(yùn)動的磁盤有著速度快，帶寬高，體積小和能耗低的特點(diǎn)，非常適合應(yīng)用于嵌入式智能系統(tǒng)。目前主流應(yīng)用于嵌入式系統(tǒng)的閃存一般為16-64GB閃存標(biāo)準(zhǔn)eMMC，未來有向閃存標(biāo)準(zhǔn)UFS發(fā)展的趨勢，速度也將直逼系統(tǒng)級閃存標(biāo)準(zhǔn)SSD。從存儲介質(zhì)來看，性能的提升是必然的趨勢，未來發(fā)展的3DXpoint和相變存儲技術(shù)將在耐用性和速度上有一個(gè)1000倍的提升。

閃存的發(fā)展

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閃存在智能終端的使用已經(jīng)比較普及，主要的原因是體積小、速度快、能耗低和帶寬高等特點(diǎn)，沒有機(jī)械裝臵也使得可以在更加復(fù)雜的環(huán)境中應(yīng)用。傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)在數(shù)據(jù)的傳輸上消耗的時(shí)間較長，未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更多是并行處理打破了傳統(tǒng)的馮諾依曼結(jié)構(gòu)，性能更高和價(jià)格更便宜的閃存技術(shù)在未來將替代部分內(nèi)存功能，實(shí)現(xiàn)計(jì)算和存儲更大的融合。

二、有容乃大的新型閃存技術(shù)

NAND閃存介質(zhì)有SLC、MLC和TLC類型之分，NAND的制程工藝不斷進(jìn)步，從早期的50nm一路發(fā)展到目前的15/16nm，提高容量、降低成本，但NAND閃存跟處理器不一樣，先進(jìn)工藝雖然帶來了更大的容量，但NAND閃存的制程工藝是雙刃劍，容量提升、成本降低的同時(shí)可靠性及性能都在下降，因?yàn)檫@和NAND工藝有關(guān)，以至于制程工藝達(dá)到某個(gè)點(diǎn)后成本優(yōu)勢逐漸消失。3DNAND的解決思路便出現(xiàn)了。廠商不再單單提高制程工藝，同時(shí)關(guān)注堆疊的層數(shù)。這樣3DNAND閃存的容量、性能、可靠性有了保證。

3DNAND從立體發(fā)展容量空間

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閃存SSD容量也一路從2015年16TB發(fā)展到了2017年64TB容量，并且這個(gè)趨勢沒有絲毫減緩的跡象。智能終端多使用eMMC和UFS的標(biāo)準(zhǔn)，雖然性能上不如PC端SSD，但容量的擴(kuò)大將對終端數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫比對能力大大提升，智能終端配臵智能芯片和大容量存儲，能快速提取圖像特征值存儲并和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高速比對，避免了大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶蠖瞬拍芴幚淼难訒r(shí)

三、終端智能化成為未來趨勢

終端設(shè)備智能化是未來的發(fā)展趨勢。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)中心是一切計(jì)算的核心，每時(shí)每刻都有海量的數(shù)據(jù)在云端進(jìn)行不同的計(jì)算處理再傳輸?shù)绞澜绲母鱾�(gè)角落，現(xiàn)在人工智能的發(fā)展更是離不開海量的數(shù)據(jù)與強(qiáng)大計(jì)算能力的硬件平臺。然而，面對正在爆發(fā)式增長的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)傳輸和存儲的要求都與日俱增，成本開銷也越來越大。通過嵌入式計(jì)算平臺，將終端設(shè)備不斷智能化，使之在本地可以進(jìn)行全部離線計(jì)算或者部分計(jì)算是未來人工智能發(fā)展的趨勢。