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英特爾收購(gòu)Mobileye,算法+芯片深度整合成AI時(shí)代制勝關(guān)鍵路徑


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 芯片業(yè)老大Intel收購(gòu)ADAS業(yè)界龍頭Mobileye,一石激起千層浪!這一重塑行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的收購(gòu)大案背后,折射出怎樣的行業(yè)趨勢(shì)?

 

算法+芯片成為通往人工智能未來的關(guān)鍵路徑

憑借十幾年的積累,Mobileye在ADAS算法方面的成熟度,無人望其項(xiàng)背,所以即使Mobileye制訂了苛刻的排他性商業(yè)條款,眾客戶也只能忍氣吞聲。

Intel在處理器制程、產(chǎn)能方面也有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),相對(duì)于高通這樣的Fabless公司,可以提供更好的產(chǎn)能和品質(zhì)保障,對(duì)于汽車電子而言,其重要性毋庸置疑,AEC-Q100認(rèn)證、超過十年的供貨周期要求,高低溫工作穩(wěn)定性,這些汽車電子的要求使得Intel的IDM整合模式有天然的優(yōu)勢(shì)。

但面對(duì)自動(dòng)駕駛的未來,無論Intel還是Mobileye,都不是無懈可擊的。

雖然Intel依然是半導(dǎo)體業(yè)界老大,但如果單論人工智能的計(jì)算平臺(tái),NVIDIA更加耀眼。在過去一年里,NVIDIA的股票坐火箭般上升,因其GPU已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)業(yè)界事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)平臺(tái)。到目前為止,基于CUDA平臺(tái),目前已經(jīng)超過20萬個(gè)下載,CUDA社區(qū)已經(jīng)擁有30萬開發(fā)者。

2016年,Mobileye和意法半導(dǎo)體高調(diào)宣布,將合作研發(fā)Mobileye第五代SoC芯片——EyeQ5,作為2020年實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛(FAD)的處理器平臺(tái),預(yù)計(jì)在2018年上半年可提供EyeQ5的工程樣品。但在芯片業(yè)界看來,這無疑破壞了行規(guī):按照通常做法,至少要等芯片樣品出來之后才能宣布,而Mobileye提前近兩年宣布,一度被圈內(nèi)人笑稱PPT造芯。

尷尬的背后,凸顯的是Mobileye在高性能計(jì)算芯片設(shè)計(jì)方面的實(shí)力不足,畢竟和Intel、NXP、NVIDIA等一眾資深玩家比起來,Mobileye在芯片設(shè)計(jì)方面還欠缺底蘊(yùn),而搭檔ST也并非高性能計(jì)算構(gòu)架設(shè)計(jì)的領(lǐng)導(dǎo)者,它更擅長(zhǎng)后端開發(fā)。

目前的人工智能商業(yè)化應(yīng)用,絕大部分還集中在云端,而不是嵌入式領(lǐng)域,其主要原因就在于目前基于GPU的系統(tǒng)售價(jià)高昂。但汽車其實(shí)是一個(gè)對(duì)成本極度敏感的行業(yè),GPU不菲的售價(jià)已經(jīng)成為量產(chǎn)的關(guān)鍵制約因素,此外,其較大的發(fā)熱量也對(duì)長(zhǎng)期工作穩(wěn)定性帶來挑戰(zhàn)。如果不能以經(jīng)濟(jì)的成本實(shí)現(xiàn)人工智能,那么自動(dòng)駕駛的普及就依然遙不可及。

FPGA被越來越多的公司使用,其計(jì)算構(gòu)架可重構(gòu)特性能滿足深度學(xué)習(xí)對(duì)于專有計(jì)算構(gòu)架的需求,這是Intel收購(gòu)FPGA巨頭Altera的重要原因:靈活、可快速部署。

但FPGA再往上走,計(jì)算資源的擴(kuò)展會(huì)讓成本上升到很難接受的地步,于是就會(huì)輪到ASIC出場(chǎng)了。半導(dǎo)體業(yè)界無數(shù)的歷史都表明,F(xiàn)PGA往往是定制化ASIC的前哨站,一旦某個(gè)應(yīng)用的量足夠大,定制化ASIC就會(huì)變得更經(jīng)濟(jì)。

Intel已經(jīng)制定了相關(guān)的路線圖,對(duì)于Mobileye的收購(gòu),補(bǔ)齊了其戰(zhàn)略拼圖中缺失的一塊:算法以及對(duì)應(yīng)的專用算法處理器IP的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

將算法和芯片進(jìn)行協(xié)同設(shè)計(jì),可以輕易地獲得超過10倍的性能提升、10倍的功耗下降和10倍的成本下降,并且縮短了客戶導(dǎo)入時(shí)間,由此獲得的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),想想就覺得恐怖。

同時(shí)掌握算法與芯片,已經(jīng)成為通往人工智能未來的關(guān)鍵路徑。

算法與芯片深度整合非一日之功

雖然NVIDIA是人工智能計(jì)算平臺(tái)的領(lǐng)導(dǎo)者,但一個(gè)引人深思的事實(shí)是,一開始并非NVIDIA選擇了人工智能,而是人工智能的研究者選擇了GPU,進(jìn)而成就了NVIDIA。

在2012年,Alex利用深度學(xué)習(xí)+GPU的方案,一舉贏得ImageNet LSVRC-2010圖像識(shí)別大賽,并奇跡般地將識(shí)別成功率從74%提升到85%。NVIDIA敏銳地覺察到了這一趨勢(shì),并大力優(yōu)化基于GPU的深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng),并加速迭代開發(fā),三年時(shí)間將GPU性能提升了65倍,從而奠定了目前的王者之位。

在GPU設(shè)計(jì)之初,并非針對(duì)深度學(xué)習(xí),而是圖形加速,在NVIDIA推出CUDA架構(gòu)之前,GPU并無太強(qiáng)對(duì)深度學(xué)習(xí)運(yùn)算能力的支持。而如今,NVIDIA可以提供基于其GPU的從后端模型訓(xùn)練到前端推理應(yīng)用的全套深度學(xué)習(xí)解決方案,一般的開發(fā)人員都可以非常容易地上手使用GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開發(fā),或者高性能運(yùn)算。而CUDA架構(gòu)的開發(fā),耗費(fèi)了NVIDIA巨大的人力物力。

可以說,是CUDA這個(gè)中間層(computing framework)的優(yōu)化,才使得開發(fā)者真正愛上了GPU,NVIDIA勝在軟件。而CUDA還不能稱之為算法,它只是計(jì)算硬件與算法之間的橋梁。

算法的優(yōu)化更是絕非易事,目前頂尖的人工智能算法人才都是厚積薄發(fā)的,板凳坐得十年冷,在人工智能的春天到來之前,他們憑借艱難努力和頑強(qiáng)的意志熬過漫漫寒冬。

更難的是,你很難找到既懂得算法,又懂得計(jì)算構(gòu)架的開發(fā)人員,如果他們分別來自兩家公司,那么溝通的時(shí)間成本是巨大的,溝通的效率也相當(dāng)?shù)氐汀?/p>

算法和芯片的協(xié)同設(shè)計(jì),需要極深的整合和優(yōu)化功力,Intel缺乏針對(duì)算法設(shè)計(jì)芯片的人才,而Mobileye也難以在短時(shí)間內(nèi)提升車規(guī)級(jí)高性能處理器設(shè)計(jì)能力。毫無疑問,將兩者整合到同一家公司進(jìn)行開發(fā),是最優(yōu)路徑。

在過去,Intel也在努力加強(qiáng)其在人工智能算法方面的積累,對(duì)Nervana和Movidius的收購(gòu)反映了這一點(diǎn),并且提供了面向深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(MKL)。

但遠(yuǎn)水解不了近渴,自動(dòng)駕駛需要極高的系統(tǒng)可靠性,這意味著你需要時(shí)間。而當(dāng)下的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)已呈白熱化態(tài)勢(shì),時(shí)不我待,在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中,快人一步就意味著贏者通吃,彌補(bǔ)短板往往不如發(fā)揮長(zhǎng)處,在高通、NVIDIA、NXP等巨頭虎視眈眈的情況下,Intel與Mobileye的整合,無疑是一個(gè)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手的絕佳組合。

從本質(zhì)上講,購(gòu)買Mobileye,就是買時(shí)間優(yōu)勢(shì)。

布局自動(dòng)駕駛?cè)a(chǎn)業(yè)鏈,加速產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程

Intel去年成立自動(dòng)駕駛事業(yè)部(ADG),宣布與寶馬合作、收購(gòu)高精地圖供應(yīng)商Here 15%的股份,到如今收購(gòu)Mobileye, 可以直接獲得其已經(jīng)極為穩(wěn)固的客戶群,成為其殺入自動(dòng)駕駛行業(yè)最穩(wěn)固的基石。加上其在云計(jì)算平臺(tái)方面的扎實(shí)基礎(chǔ),以及積極投入5G研發(fā),Intel布局自動(dòng)駕駛?cè)a(chǎn)業(yè)鏈的宏大計(jì)劃,正逐漸浮出水面,這個(gè)統(tǒng)治了PC行業(yè)數(shù)十年的巨頭,在錯(cuò)失了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代之后,重裝出擊,在自動(dòng)駕駛的時(shí)代能否上演王者歸來,值得期待。

小結(jié)

圖靈獎(jiǎng)獲得者Alan Kay,曾經(jīng)說過:如果你要嚴(yán)肅地思考你的軟件,就必須做你自己的硬件。Intel對(duì)于Mobileye重磅收購(gòu)案,再次為這一論斷加上了濃墨重彩的一筆。

如果說過去是算法根據(jù)芯片進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的時(shí)代,那么Intel對(duì)于Mobileye收購(gòu),預(yù)示著一個(gè)新時(shí)代的到來:算法和芯片協(xié)同進(jìn)化的時(shí)代。已經(jīng)有一批先知先覺者在行動(dòng),Google自己已經(jīng)開發(fā)了TPU,用于CNN加速,地平線也在開發(fā)BPU,結(jié)合高度優(yōu)化的的深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)架,打造核心競(jìng)爭(zhēng)力。

誰能同時(shí)掌握算法和芯片,誰就能在產(chǎn)業(yè)化方面獲得巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),最終贏得這個(gè)人工智能無處不在的時(shí)代。