“Sei sorpreso siamo andati in cloud?”, chiede Qualcomm presidente Cristiano Amon durante una chat video conferenza.
Amon era che si riferisce a come Qualcomm, un gigante di chip mobile, è ora sperando di renderlo grande nel machine learning “inferenza” per centri di elaborazione dati.
Sorprendente davvero. Qualcomm non è una presenza nel data center. È immesso sul mercato nel 2014, con un sacco di gusto, solo per tornare l’anno scorso. Quando Amon divenne presidente, nel dicembre del 2017, la sua squadra ha preso uno sguardo al costo enorme per competere con la CPU del server di re, Intel, e quanto poco si era prodotto in spedizioni effettive per Qualcomm.
“Abbiamo detto, Questo non ha alcun senso,” Amon riflette. “Era troppo difficile mettere a fuoco la CPU dello spazio cloud.”
Invece, ciò che la società inizierà il campionamento alla fine di quest’anno è un processore dedicato per i server che non viene eseguito il sistema operativo o le principali applicazioni server. Invece, è solo per l’esecuzione di stime, l’inferenza parte di AI.
“AI 100”, come la famiglia di chip è chiamato, ha annunciato martedì in occasione di un evento di San Diego, si recano in centri dati a bordo del cloud computing, dove si coordinerà con il cliente dispositivi, come gli smartphone, ma anche connesso al cloud IoT dispositivi che necessitano di assistenza per eseguire la moltiplicazione di matrici che produce stime basate su formati AI modelli.
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Che il mercato di oggi è dominato da Intel, la cui Cpu dei server di eseguire la stragrande maggioranza di inferenza. Intel spera di sfruttare il predominio AI inferenza per prendere condividere la “formazione” parte di IA, dove Nvidia è stato dominante, anche come Nvidia sembra prendere quota di mercato di Intel nel inferenza. Tutto ciò, in altre parole, sembra palio, quindi perché non Qualcomm?
Qualcomm vede un’opportunità in cui quelli di edge sono estremamente efficienti. L’azienda vende centinaia di milioni di chips all’anno che devono operare in tali vincoli energetici nel mobile. Perché non estendere l’efficienza energetica dei server che non sono gravati da l’esecuzione di applicazioni legacy, l’azienda si presenta.
“Quindi abbiamo un intero sforzo sul bordo”, è come Amon somme da parte di società di pivot.
AI 100, dice Qualcomm, offrirà più di dieci volte le prestazioni per watt di energia, come oggi le Cpu e le Gpu per l’inferenza.
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Microsoft è un importante cliente, citato dall’azienda a sostegno dello sforzo. Tuttavia, Amon, citati come i più recenti dati rilevanti punto l’annuncio da parte di Google il mese scorso la sua “Stadi” servizio di gioco online.
“Questo è il caso d’uso”, dice Amon. “Il cloud è la nuova console”, che significa, console di gioco, ha avers. Energia-efficiente di inferenza eseguita in edge server può dare più muscoli per dispositivi mobili rispetto a quella che sarebbe loro. Perché ci deve essere a bassa latenza in applicazioni come giochi, “si sta andando ad avere per andare più vicino al dispositivo e andare al di fuori dei tradizionali data center di grandi dimensioni.”
Qualcomm piace il fatto che AI inferenza è un campo verde di mercato, incentrata sul sostegno AI quadri come TensorFlow, piuttosto che un software precedente i dati del centro di Cpu deve supportare.
Qualcomm.
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Ma perché dovrebbe Qualcomm essere riuscito dove Intel domina e dove Nvidia ha, presumibilmente, enorme leva?
Qualcomm, dice Amon, sta prendendo il suo “Neurale Unità di Elaborazione,” o NPU, la società dedicata AI logica di elaborazione all’interno dei propri processori mobili Snapdragon, e “ridimensionamento per il cloud”. I dettagli tecnici sono assenti a questo punto; Qualcomm piani di un evento alla fine di quest’anno, che saranno descritti i dettagli tecnici di AI 100 e anche il parametro di riferimento specifiche per le sue prestazioni.
Il NPU è una combinazione di una unità di elaborazione grafica o GPU, e un processore di segnale digitale, o DSP, osserva Amon. Amon non andare nel dettaglio in questa chat, ma ciò che è comunemente conosciuto circa il NPU è che combina Qualcomm “Esagono” DSP con il suo “Adreno” GPU. Un modello di rete neurale caricato sui dispositivi client viene eseguito alcune combinazioni di virgola mobile e dell’intero operazioni su DSP, la GPU e la “Kryo” CPU Snapdragon, secondo la capacità di ciascuno di questi tre blocchi funzionali.
Che combinazione di blocchi funzionali di assicurare un equilibrio tra prestazioni ed efficienza energetica in versione mobile, ed era una specie di progetto iniziale per AI 100, dice Amon.
“L’architettura [AI 100] 100% basato su come progettare NPUs per Snapdragon mobile”, dice. “Questo ci ha dato un particolare disegno a punti di vantaggio, che abbiamo appena copiato e incollato.”
Qualcomm presidente Cristiano Amon rottamare lo sforzo della società di competere con le Cpu Intel nel data center. Con una messa a fuoco più precisa sul ruolo di machine learning “inferenza”, egli è ora a scommettere che la sua azienda può prendere share contro Intel e Nvidia nel settore del cloud computing, dove non sono riusciti prima.
Qualcomm.
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Ma ancora una volta, perché Qualcomm rilevanti, se non sono stati in cloud? “Dobbiamo rispettare la posizione di incumbent nel cloud”, si ammette di Amon. “Abbiamo solo pensato che ci sarebbe un’opportunità per qualcosa in cloud se è vicino a quello che facciamo, mobile.”
Qualcomm incursione nel machine learning circuiti è di circa dodici anni, ancora giovane sforzo, rispetto alla lunga storia dell’azienda in processori mobili. Ma è “sempre un sacco di attenzione e di risorse” all’interno di Qualcomm, dice. L’azienda ha istituito l’utilità del NPU in dispositivi mobili per cose come l’elaborazione di immagini in applicazioni per fotocamera. “La maggioranza dei casi di utilizzo per il bordo di calcolo per gli AI sono ciò che è stato fatto con la fotocamera, le” cose come la tornitura di notte-tempo di foto in foto chiara come il giorno. Un altro caso è la sicurezza, per cose come l’elaborazione di transazioni con carta di credito su un dispositivo mobile, dice.
Qualcomm dominanza negli smartphone e nei collegamenti per le automobili significa che l’azienda centro di gravità, dice Amon, sarà sempre con mobile.
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Una delle cose che gli dà fiducia in questa nuova avventura è il modo in cui 5G reti wireless sono in fase di costruzione, un fattore di Amon prima discusso con ZDNet durante il mio incontro con lui al Consumer Electronics Show di gennaio.
“Pensare di utilizzare in banda base ed RF a bordo, per un 5G rete”, dice Amon. Un sacco di server edge esecuzione di inferenza, infatti, può essere costruito come parte della rete radio, o “CORSE”, egli afferma. “Questo è uno stealth cosa, ma col tempo ci vedrete fare di più sul fronte della rete, in radio, in infrastrutture”. Ciò che si intende è che la società wireless esperienza in reti WiFi riporto nel 5G infrastructure as 5G tratta di assomigliare di più Lan senza fili, piuttosto che di una vasta area RANs.
“Guardate i nuovi operatori, in Giappone, per esempio, dove si sono Rakuten, o in India, dove si dispone di Affidamento.”
“Quello che penso accadrà è la soluzione per le imprese private 5G reti saranno virtualizzati, e di più come il Wifi, piuttosto che CORREVA,” dice Amon.
Il diavolo è nei dettagli, dicono, e così il mondo si aspetta che alla fine di quest’anno se Qualcomm in grado di consegnare le immagini-per-watt e quelli sorta di benchmark e specifiche che la rendono vincente.
“Sarà molto interessante vedere come ognuno di noi reagisce”, ha detto Amon del suo ritorno ai server.
Voi cosa ne pensate? Può Qualcomm essere un vincitore nel suo nuovo mercato per il bordo di inferenza chip? Ditemi cosa ne pensate nella sezione commenti.
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