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r52，IBM筆記本電腦R52,這臺(tái)電腦好不好用( 七 )

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對于語音設(shè)別 ， 如果是需要做自然語言理解 ， 性能可能要到100Gops 。對于無風(fēng)扇設(shè)計(jì)引入的3瓦功耗限制 ， CPU/DSP和加速器都可以選 。不過工藝就得用28納米了或者更早的了 ， 畢竟沒那么多量 ， 撐不起16納米 。最便宜的方案 ， 可以使用RISC-V+DLA ， 沒有生態(tài)系統(tǒng)綁定的情況下最省成本 。
家庭電子設(shè)備里還有一個(gè)成員 ， 游戲機(jī) 。Xbox和PS每年出貨量均在千萬級別 。VR/AR和人體識別早已經(jīng)用在其中 。
監(jiān)控市場：能不能扔掉DSP？
接下去是監(jiān)控市場 。監(jiān)控市場上的圖像識別是迄今為止深度學(xué)習(xí)最硬的需求 。監(jiān)控芯片市場本身并不大 ， 有1億顆以上的量 ， 銷售額20億刀左右 。主流公司有安霸 ， 德州儀器和海思 ， 外加幾個(gè)小公司 ， OEM自己做芯片的也有 。
傳統(tǒng)的監(jiān)控芯片數(shù)據(jù)流如上圖藍(lán)色部分 ， 從傳感器進(jìn)來 ， 經(jīng)過圖像信號處理單元 ， 然后送給視頻編碼器編碼 ， 最后從網(wǎng)絡(luò)輸出 。如果要對圖像內(nèi)容進(jìn)行識別 ， 那可以從傳感器直接拿原始數(shù)據(jù) ， 或者從ISP拿處理過的圖像 ， 然后進(jìn)行識別 。中高端的監(jiān)控芯片中還會(huì)有個(gè)DSP ， 做一些后處理和識別的工作 ?，F(xiàn)在深度學(xué)習(xí)加速器進(jìn)來 ， 其實(shí)和DSP是有些沖突的 。以前的一些經(jīng)典應(yīng)用 ， 比如車牌識別等 ， DSP其實(shí)就已經(jīng)做得很好了 。如果要做識別以外的一些圖像算法 ， 這顆DSP還是得在通路上 ， 并不能被替代 。并且 ， DSP對傳統(tǒng)算法的軟件庫支持要好得多 。這樣 ， DSP替換不掉 ， 額外增加處理單元在成本上就是一個(gè)問題 。
對于某些低功耗的場景 ， 我看到有人在走另外一條路 。那就是完全扔掉DSP ， 放棄存儲(chǔ)和傳輸視頻及圖像 ， 加入加速器 ， 只把特征信息和數(shù)據(jù)通過NB-IOT上傳 。這樣整個(gè)芯片功耗可以控制在500毫瓦之下 。整個(gè)系統(tǒng)結(jié)合傳感器 ， 只在探測到有物體經(jīng)過的時(shí)候打開 ， 平時(shí)都處于幾毫瓦的待機(jī)狀態(tài) 。在供電上 ， 采用太陽能電池 ， 100mmx100mm的面板 ， 輸出功率可以有幾瓦 。不過這個(gè)產(chǎn)品目前應(yīng)用領(lǐng)域還很小眾 。
做識別的另一個(gè)途徑是在局端 。如果用顯卡做 ， GFX1080的FP32 GLOPS是9T ， 180瓦 ， 1.7Ghz ， 16納米 ， 320mm 。而一個(gè)Mali G72MP32提供1T FP32的GFLOPS ， 16納米 ， 850Mhz ， 8瓦 ， 9T的話就是72瓦 ， 666mm 。當(dāng)然 ， 如果G72設(shè)計(jì)成跑在1.7Ghz ， 我相信不會(huì)比180瓦低 。此外桌面GPU由于是Immediate rendering的 ， 帶寬大 ， 但對緩存沒有很大需求 ， 所以移動(dòng)端的GPU面積反而大很多 ， 但相對的 ， 它對于帶寬需求小很多 ， 相應(yīng)的功耗少很多 。
GPU是拿來做訓(xùn)練的 ， 而視頻識別只需要做Inference ， 如果用固定流水的加速器 ， 按照NVIDIA Tesla P40的數(shù)據(jù) ， 48T INT8 TOPS ， 使用固定流水加速器 ， 在16nm上只需要48mm 。48Tops對應(yīng)的識別能力是96路1080p60fps ， 96路1080p60fps視頻解碼器對應(yīng)的面積差不多是50mm ， 加上SRAM啥的 ， 估計(jì)200mm以下 。如果有一千萬的量 ， 那芯片成本可以做到40美金以下（假定良率還可以 ， 不然路數(shù)得設(shè)計(jì)的小一點(diǎn)） ， 而一塊Tesla P40板子的售價(jià)是500美金（包括DDR顆粒） ， 還算暴利 。國內(nèi)現(xiàn)在不少小公司拿到了投資在做這塊的芯片 。

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