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林百里談AI裝置:晶片使用面臨很大挑戰

2020-09-21 19:23經濟日報 記者吳凱中/即時報導

廣達董事長林百里今(21)日以「5G+AIOT與分散式AI運算」為題演講。  記...
廣達董事長林百里今(21)日以「5G+AIOT與分散式AI運算」為題演講。 記者吳凱中/攝影

AI人工智慧當道,廣達(2382)董事長林百里指出,從買家的心情來看,摩爾定律已經快走到物理極限,且AI模型的算力需求每3-4個月翻倍,快過摩爾定律,加上AI應用在智慧城市、智慧醫療、智慧交通等不同場景,傳統的標準CPU、GPU已經沒法一體解決,要怎麼找出適當的處理器晶片,應用在不同領域,將是很大的挑戰。

「台灣人工智慧晶片聯盟」(AITA)於今(21)日舉行聯盟會員大會,現場匯集產、官、學、研及公協會代表出席,透過聯盟平台能量,集結國內外業者投入裝置端AI晶片技術的開發,並發表多項成果,並邀請林百里演講。

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林百里今日以「5G+AIOT與分散式AI運算」為題演講,有別於以往聚焦AI+5G市場多大,林百里從不同角度切入,以買家的心情與身份,看待AI、5G及半導體晶片關係。

林百里指出,以前做系統很簡單,是英特爾(intel)給廠商處理器(CPU),然後秀出主機板、電源供應器樣本,組裝成一個終端產品很簡單。

不過,在AI的時代則相形困難,因為現在的重點是解決方案。林百里開玩笑指出,「現在對我們低段生來說是個大考驗」,自己後悔沒好好讀書,所以要努力,「70歲還在念」。

在後摩爾定律時代,按照台積電規劃,到2025年會到2奈米,而在走下去已經快到物理限制。反之,從ALexNEt到Alphago Zero來看,AI模型的算力需求每3-4個月翻倍,快過摩爾定律,是個很大的挑戰。

未來時代將有更多特殊的應用,傳統標準式CPU、GPU恐怕無法解決所有問題。而應對對策有三種,分別是軟體不斷升級、更多的演算法及改變硬體架構。

林百里指出,現在的分散AI架構,不只是分散式,而是「anyone、anytime、anywhere」,因此希望AI可以自動化、自動組織,AI是串聯雲端、邊緣運算及終端裝置。

數據顯示,2018年智慧裝置、IOT上具有AI功能的有一成,預期到2025年,將達到百分百,在智慧手機、汽車、智慧音箱等裝置上。

林百里舉例,像現在的電動車特斯拉,現在沒有(即時)地圖,不知道前面的車子狀況,只能靠自己、不夠聰明,自駕車需要與其他邊緣裝置連在一起,不僅可以有地圖,也能了解前面車況。

林百里指出,AI裝置要找到有效率的硬體,需求是解決方案,需要不斷創新,有很多專業知識很辛苦,像廣達做智慧醫療、智慧交通、智慧製造,都發現很多問題,電子製造廣達懂,但塑膠與食品不懂。

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林百里:2025年AI在裝置上搭載率將達100%
林百里:台灣AI供應鏈完整 應上下游整合
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