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r52，IBM筆記本電腦R52,這臺(tái)電腦好不好用( 三 )

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9 ， 5大千萬級(jí)設(shè)備市場(chǎng)技術(shù)拆解_
近一年各種深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和硬件層出不窮 ， 各種xPU的功耗和面積數(shù)據(jù)也是滿天飛 ， 感覺有點(diǎn)亂 。在這里我把我看到的一點(diǎn)情況做一些小結(jié) ， 順便列一下可能的市場(chǎng) 。在展開之前 ， 我想強(qiáng)調(diào)的是 ， 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用無數(shù) ， 我能看到的只有能在千萬級(jí)以上的設(shè)備中部署的市場(chǎng) ， 各個(gè)小眾市場(chǎng)并不在列 。
深度學(xué)習(xí)目前最能落地的應(yīng)用有兩個(gè)方向 ， 一個(gè)是圖像識(shí)別 ， 一個(gè)是語音識(shí)別 。這兩個(gè)應(yīng)用可以在如下市場(chǎng)看到：個(gè)人終端（手機(jī) ， 平板） ， 監(jiān)控 ， 家庭 ， 汽車 ， 機(jī)器人和無人機(jī) 。
手機(jī)和平板：安卓的天下 ， 一定要緊跟谷歌爸爸
先說手機(jī)和平板 。這個(gè)市場(chǎng)一年的出貨量在30億顆左右（含功能機(jī)） ， 除蘋果外總值300億刀 。手機(jī)主要玩家是蘋果（3億顆以下） ， 高通（8億顆以上） ， 聯(lián)發(fā)科（7億顆以上） ， 三星（1億顆以下） ， 海思（1億顆） ， 展訊（6億顆以上） ， 平板總共4億顆左右 。而28納米工藝 ， 量很大的話（1億顆以上） ， 工程費(fèi)用可以攤的很低 ， 平均1平方毫米的成本是8美分左右 ， 低端4G芯片（4核）的面積差不多是50平方毫米以下 ， 成本就是4刀 。中端芯片（8核）一般在100平方毫米左右 ， 成本8刀 。16納米以及往上 ， 同樣的晶體管數(shù) ， 單位成本會(huì)到1.5倍 。
一般來說 ， 手機(jī)的物料成本中 ， 處理器芯片（含基帶）價(jià)格占了1/6左右 。一個(gè)物料成本90刀的手機(jī) ， 用的處理器一般在15刀以下 ， 甚至只有10刀 。這個(gè)10刀的芯片 ， 包含了處理器 ， 圖形處理器 ， 基帶 ， 圖像信號(hào)處理器 ， 每一樣都是高科技的結(jié)晶 ， 卻和肯德基全家桶一個(gè)價(jià) ， 真是有點(diǎn)慘淡 。然而 ， 生產(chǎn)成本只是一部分 ， 人力也是很大的開銷 。一顆智能機(jī)芯片 ， 軟硬開發(fā) ， 測(cè)試 ， 生產(chǎn) ， 就算全用的成熟IP ， 也不會(huì)少于300人 ， 每人算10萬刀的開銷 ， 量產(chǎn)周期兩年 ， 需要6000萬刀 。外加各種EDA工具 ， IP授權(quán)和開片費(fèi) ， 芯片還沒影子 ， 1億刀就下去了 。
言歸正傳 ， 手機(jī)上的應(yīng)用 ， 最直接的就是美顏相機(jī) ， AR和語音助手 。這些需求翻譯成硬件指令 ， 就是對(duì)8位整數(shù)點(diǎn)乘（INT8）和16位浮點(diǎn)運(yùn)算（FP16）的支持 。具體怎么支持？曾經(jīng)看到過一張圖 ， 我覺得較好的詮釋了這一點(diǎn)：
智能手機(jī)和平板是安卓的天下 ， 所有獨(dú)立芯片商都必須跟著谷歌爸爸走 。谷歌已經(jīng)定義了Android NN作為上層接口 ， 可以支持它的TensorFlow ， 以及專為移動(dòng)設(shè)備定義的TensorFlow Lite 。而下層 ， 針對(duì)各種不同場(chǎng)景 ， 可以是CPU ， GPU ， DSP ， 也可以是硬件加速器 。它們的能效比如下圖：
可以看到 ， 在TSMC16納米工藝下 ， 大核能效比是10-100Gops/W（INT8） ， 小核可以做到100G-1Tops/W ， 手機(jī)GPU是300Gops/W ， 而要做到1Tops/W以上 ， 必須使用加速器 。這里要指出的是 ， 小核前端設(shè)計(jì)思想與大核完全不同 ， 在后端實(shí)現(xiàn)上也使用不同的物理單元 ， 所以看上去和大核的頻率只差50% ， 但是在邏輯運(yùn)算能效比上會(huì)差4倍以上 ， 在向量計(jì)算中差的就更多了 。

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