今年的COMPUTEX CPX論壇邀請了ARM、Nvidia、Siemens及Micron等知名廠商前來講述未來人工智能的發(fā)展。

ARM IP產品事業(yè)群總裁Rene Haas在此次演講大膽的用超越摩爾定律為主題。眾所周知，目前新興科技應用的興起，使得高性能芯片技術越來越受矚目。然而在半導體制程方面，卻開始看到了盡頭，這引發(fā)了業(yè)界的未雨綢繆。其中ARM做為處理器及相關外圍組件電路設計方案的知名研發(fā)商，采用ARM處理器架構的相關產品市占近9成，其對未來計算力發(fā)展的觀點相當值得關注。

處理器種類已有許多，但目前CPU仍然是主導人工智能發(fā)展的主要元件。不過人工智能的應用仍有許多不同的情境，且所需的性能超乎想像，可以說目前的技術仍然處于普及這些想像的早期階段，例如自駕系統(tǒng)、邊緣運算、行動AI裝置等，都需要更高的蒜力。然而眾所周知，光靠半導體制程可能會走向一個瓶頸，但這并非沒有其他路可走。

目前有關AI的解決的方案大部分都是零碎的，但若能針對應用場景，結合不同的元件，將可以組成更高效的方案，例如整合CPU、NPU及GPU的芯片方案。ARM為此提出了CoreLink Interconnect規(guī)范，在保持一致性下，最大限度地提高了數(shù)據(jù)移動和儲存的效率，以最低的功耗和成本提供所需的性能。Rene Haas表示，總體運算（Total Computing）的時代即將到來。

不僅如此，ARM在軟件上也將提供研發(fā)人員更多的工具，如Compute Library及Developments Solutions等，以加速異質芯片整合，透過軟件生態(tài)以強化人工智能的運算表現(xiàn)，所有的市場應用都將歸納于總體運算策略之下。

值得一提的是，在硬件架構上，美光科技的運算與網(wǎng)路業(yè)務總經理Thomas T.Eby則指出，存儲器對AI運算表現(xiàn)有很大的影響，更甚于處理器，所以存儲器架構的優(yōu)化勢在必行，是普及AI必須經歷的技術門檻。無論是從固態(tài)儲存或是揮發(fā)性存儲器的性能，數(shù)據(jù)吞吐量及頻寬等關鍵性能將決定新興科技是否真能成熟應用。

而軟件開發(fā)上，Nvidia工程副總裁Marc Hamilton在其演講中提到，AI與傳統(tǒng)編碼有所不同。對人工智能而言，應用在機器學習上的大數(shù)據(jù)，本身就是源代碼，所以用于開發(fā)AI的工具將與以往不同，而無論是硬件或軟件，Nvidia都能提供最好的技術催生平臺。