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智慧手機中的人工智慧?你需要更快速的存儲空間。

2017年是人工智慧(AI)終於抵達我們的智慧手機的一年 - 不僅是我們智慧手機連接的雲端,更是智慧手機本身。現在有機會獲得令人難以置信的一系列新體驗,為這些令人上癮的裝置帶來更大的期望和創新。

智慧手機中的人工智慧?你需要更快速的存儲空間。

  • October 09, 2018

你手上拿著的裝置有多聰明?答案是相當聰明。

2017年是人工智慧(AI)終於抵達我們的智慧手機的一年。不僅是我們智慧手機連接的雲端,更是智慧手機本身。

這些手機搭載終端裝置人工智慧(AI)引擎,旨在有效地從感應器獲取數據,然後儲存於本機設備上並執行運算。這些手機執行例如臉部識別、活動預測和加強數據加密等任務,必須在尺寸限制、成本效益和電池電量的考量下,在額外存儲和計算能力兩種需求之間取得平衡。由於這些手機搭載的AI晶片必須能夠從本機的數據提供快速、準確的決策,因此它們仰賴更快速、更創新的系統記憶體和存儲。

AI智慧手機的實際應用案例

最新一代智慧手機提供的加強圖像、聽覺和語音處理功能,已為使用者帶來新的體驗。下一波體驗將是支援智慧手機中AI新應用範例的應用程式,包括語言處理、人類活動預測和增強數據加密等。

隨著用戶身份驗證臉部識別的流行,創新業者將使用終端裝置AI,協助用戶身份驗證變得更複雜、更安全,且更方便。例如,過去可使用照片破解臉部識別。現在,使用多個3D深度感應器和紅外鏡頭,智慧手機用戶身份驗證更安全迅速。

搭載終端裝置AI的自然語言翻譯可強化大多數智慧手機中已經存在的語音識別。更進一步,於本機進行分析和處理的電話和聊天對話,可透過意圖預測提升智慧手機的回應性,進而預測個人行為,由智能助理建議採取行動或採購內容。未來智慧手機應用程式肯定會將部分買家協助功能,從基於雲端的聊天機器人,轉移到更快、更安全的智慧手機。

整合基於雲端的AI與終端裝置AI,進一步擴展應用範圍。例如,加州大學柏克萊分校有個稱為MyShake的地震警示應用程式,它使用手機中的加速計感應器(當你側轉手機時會調整螢幕)和GPS以測量當地發生的震動強度。結合蒐集你附近其他MyShake用戶的報告,並在雲端中執行綜合分析,該應用程式的開發旨在成為個人地震儀和早期預警系統。

智慧手機成為學習機器

新的專用AI處理晶片為本機終端裝置AI提供動力,在技術層面比AI具有更佳的機器學習能力。機器學習是AI的一個子集;這種技術可幫助機器隨著時間推移,透過回應不同類型的數據並最終創造可重複的模式,在無須人工編寫程式的情況下自動學習。神經網絡系統幫助這些機器學習應用程式對數據進行排序,使電腦能夠更快速地分類數據。2017年,工程師學習如何在其系統晶片(SoC)中添加新的AI組件,從而提高「智能」或AI輔助任務的性能和效率,以體現成本、功耗和體積效益。

AI正在加速行動設備體積和功率面臨的挑戰

在智能手機的組件中,CPU / GPU、顯示器和記憶體消耗的功率最大。新的AI引擎增加了功率的需求。消費者需要畫質更細膩的顯示器和更高的記憶體以支援他們提高的負載,因此電池壽命仍然是製造商的主要關注點。

商業5G網路服務預計在今年底於特定城市啟用。未來這種無處不在的超高速無線連線,其吞吐量比現有4G網路快50倍,延遲改進至少比4G高出5倍,將為多媒體和影視體驗帶來難以置信的可能性。但行動設備將需要更複雜的記憶體子系統,以滿足速度和存儲的需求,而不會增加功耗或占用空間。

AI in Mobile

專用AI引擎的處理需求

本機AI處理將助長記憶體容量的提高和存儲需求。更重要的是,隨著更多AI特定應用程式的編寫,對於更快速存儲性能的需求將呈指數級成長。

對於需要高密度和高容量且佔用空間小的行動設備而言,3D NAND成為首選存儲解決方案。最新64層版本的3D NAND技術,垂直堆疊了多層數據存儲元件,其容量比傳統的2D平面NAND技術高出六倍。

此外,最新3D NAND記憶體設備使用高性能UFS存儲介面,可同步實現讀寫命令,並具有比上一代 e.MMC 5.1介面更快的隨機讀取速度。這種3D NAND矽晶片和快速UFS介面的組合,可在更小的晶片面積中實現更多的存儲容量,從而為搭載AI的行動設備大幅節省成本,帶來低功耗和高性能的表現。

前景可期

智慧手機上的智能助理特性和功能必須支援數據流的快速- 而精確 - 的決策。緩慢的存儲和記憶體意味著降低AI訓練的性能,造成更長的待機時間和快速耗盡的電池。好消息是,記憶體和存儲創新提供更快速的I / O操作和幾乎即時的AI計算,滿足了這些AI引擎不斷增長的數據需求,從而締造效能強大的用戶體驗。