深度学习将改写SoC设计？

深度学习(deep learning)已经改变了电脑在现实世界中观看、倾听与认知事物的方式。然而，对于半导体产业来说，最重要或许也最实际的问题是：深度学习将会深入智 慧型手机、可穿戴式装置或是自动驾驶汽车中使用的微型电脑视觉SoC吗？谁将致力于开发针对神经网路最佳化的SoC架构？它将会是一款什么样的SoC？

“毫无疑问地，深度学习确实是改变游戏规则的一大突破，”嵌入式视觉联盟(EVA)创办人Jeff Bier以电脑视觉为例表示，深度学习具有强大的影响力，“必须说的是，目前它还只是一种经验领域。人们正在尝试不同的东西。”

现在已经有充份的证据显示晶片供应商对深度学习(更具体地说是卷积神经网路)的兴趣不断增加。卷积神经网路(CNN)正广泛地应用在影像与视讯辨识领域。

高通(Qualcomm)日前推出了首款可‘模拟人脑’的Zeroth认知运算平台。根据高通表示，Zeroth将会被应用在未来的行动晶片中，包括即将推出的Snapdragon 820。

Cognivue是另一家专注于深度学习领域的公司。该公司开发出新的Opus嵌入式视觉SoC架构，据称将可利用深度学习方面的进展，大幅提高认知侦测的准确度。Cognivue目前正与加拿大渥太华大学(University of Ottawa)合作开发这一架构。

从Nvidia今年的GPU技术大会(GTC)发布来看，就能瞭解Nvidia也正看好以GPU为主的深度学习领域。

中国搜寻巨擘百度(Baidu)也致力于开发深度神经网路模型，用于辨识资料中心的基本物件分类。百度计划将这些模型移植到嵌入式系统中。

百 度深度学习研究院(Baidu Research)科学家吴韧表示，“随着智慧型手机的处理性能大幅提高，从资料中心的深度学习撷取的超级智慧模型可执行在我们的手机上。”一支有效配置 的手机可以直接在手机上执行这些模型，而不需要透过云端传送与接收资料。吴韧并补充说：“目前所面临的最大挑战在于是否能以低功耗模式执行作业。”