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嵌入式已经进入了算力时代

2021/07/02
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电子计算机本质上就是算力资源、存储资源和IO资源等资源的集合体。而嵌入式系统是计算机的一种,自然也是由这些资源构成。

近些年,在大数据、人工智能,尤其是以深度学习技术为核心的人工智能技术的催动下,整个计算机行业都在向算力时代迈进。这影响了许多事情,包括芯片设计和软件编程。
经历过Intel奔腾cpu年代的人,都应该记得那时候的主频之争。那时候提高系统性能的方法就是提升主频,每一代cpu都比上一代主频要高,而玩家和用户也都热衷于研究超频,竭力想提升主频获取更多性能。
后来主频走到头了,越来越难提升cpu频率,则进入了对称多核的年代,开始拼并行,看谁多线程。所以大家看到现在的电脑和智能手机都是4核起步,8核算普通,动不动16核、32核,甚至几百个核心。而软件开发上多线程也成为了绝对主流,面试题都几乎必问多线程及其导致的同步问题、临界区问题、可重入性问题等。
近几年,则开始大步迈进算力时代。算力时代最大的特征是“算力为王,数据驱动”。(之前的两个时代也分别是主频为王和多核多线程为王)
算力时代的一大特征是跳出了cpu为主的玩法。cpu只需要处理传统业务(如hmi,网络通信等),AI业务则由算力单元提供,算力单元作为协处理器再向cpu汇报,由cpu协调。
 
如果把cpu比作一个江湖侠客,那么前两个时代就是这位侠客的白手起家阶段,砍人和社交都靠他自己干。而现在算力时代他已经有了自己的队伍了,他专心当好老大搞好社交就行了,砍人则交给了专门训练的强战斗力部分专业负责。
那么算力单元是什么呢?有多种方法和厂商。他们都在用自己的技术,自己的方法为计算机提供算力,掀起了一场“算力之争”。
老牌显卡厂商英伟达行动很早。表现突出。君不见前些年英伟达也就是卖卖显卡,给intel提鞋的啊,然而现在已经成了巨佬,暴打intel,都要收购arm(听说有变数)了。闹归闹,英伟达的gpu和cuda编程技术等确实是很成熟优秀的AI算力解决方案,挖矿的和搞云计算的,搞智能汽车自动驾驶平台的,大量都在用英伟达家的芯片和软件,活该人家赚钱。
算力新秀主角则是ASIC,也就是专为实现特定AI算法的专用芯片。专用芯片虽然应用领域窄,不如gpu通用,但是好处是芯片设计难度降低,算力效率高。只要技术实力和财力足够,快速迭代,实际上很有竞争力。
ASIC的典型代表就是华为海思的人工智能处理器。昇腾系列cpu,310,910。华为的自动驾驶平台MDC810(算力400T,曾经一度算力最高吊打全场)。甚至是华为手机芯片麒麟内部集成的NPU,海思HI35XX系列内部集成的NNIE等,也都是ASIC的典型代表。
当然了,能提供算力的不止以上两种。譬如传统的算力解决方案DSP也可以的,TI的ADAS解决方案现在还在用高性能DSP做车道线识别跟踪算法。
不管用哪种方式获得算力,总之算力已经成了现代计算机系统的竞争关键。大家比的就是单位功耗所能提供的有效算力。而自动驾驶为代表的现代高科技,背后依靠的也是算力。所以一时间各种芯片厂商、主板厂商、主机厂商、解决方案厂商等,都患上了“算力焦虑”症。
这就是时代的车轮,浩浩荡荡不可阻挡。作为一名工作十几年的嵌入式开发者,我深刻认识到从芯片到硬件到软件到算法等全链条,拥抱算力竞争,围绕算力打造新功能和新竞争优势是未来10年的时代主旋律,也是我们每个IT人的机会所在。
今天就先说这么多,以后再来跟大家从具体行业角度展开解读。

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电子产业图谱

微信公众号《朱老师IT充电站》主笔。先后从事电子工程师、单片机软件工程师、嵌入式linux软件工程师、物联网软件工程师、架构师等工作,教育品牌<朱老师物联网大讲堂>创始人,畅销书作者。擅长U-Boot、linux kernel等嵌入式底层和系统层开发、架构设计。擅长汇编、C/C++、Java、C#等常用开发语言。被授予:IBM技术专家、华为云享专家、51CTO学院金牌讲师等称号。