高通相信，CloudAI100的性能優勢可以讓它在深度學習芯片市場上占據上風。高通有信心在產品性能、AI處理、數據處理等方面成為強大的領導者。

昨天，高通在舊金山召開了年度人工智能日(AIDay)大會。在本次會議上，該公司揭開了三款芯片的神秘面紗，而這三款芯片可以用于智能手機、平板電腦以及其他移動設備。然而，這些芯片只是開胃菜，重頭戲是一款專為邊緣計算設計的新產品——QualcommCloudAI100。

產品管理高級副總裁KeithKressin說，“我們設計這個全新的信號處理器旨在為AI推理服務，”他還補充道，產品將在明年下半年開始生產。

CloudAI100集成了一系列開發工具，包括編譯器、調試器、分析器、監視器、芯片調試器和量化器。此外，它還支持包括ONNX、Glow和XLA在內的運行時，以及Google的TensorFlow，Facebook的PyTorch、Keras、MXNet，百度的PaddlePaddle和微軟的CognitiveToolkit等機器學習框架。

高通估計，這款產品的峰值性能是驍龍855和驍龍820的3至50倍。公司還聲稱，與傳統的FPGA相比，它在推理方面的平均速度要快10倍左右。此外，以TOPs(高性能芯片常用的性能指標)衡量，CloudAI100的運算速度可以“遠遠超過”100TOPs。相比之下，驍龍855的最快只有7TOPs。

Kressin解釋說：“FPGA或GPU通常可以更有效地進行AI推理處理，因為GPU是并行的，而CPU是串行的，并行芯片更適合AI處理。不過，GPU最初是為處理圖形而生，我們要專門設計一個芯片來加速AI，才能得到更加顯著的提升。從CPU到FPGA或GPU，經過了一個數量級的改進，定制AI加速器能再加一個數量級改進。”

高通進軍云計算領域之前，它的主要競爭對手華為發布了業界最高性能Arm架構處理器鯤鵬920。在SPECint（一個由12個程序組成的基準測試套件，旨在測試整數性能）中，該芯片的得分超過了930分，比行業基準高出將近25%，而功耗比行業現有廠商提供的產品低30%。

高通的競爭對手可不止華為一個。

今年1月，在拉斯維加斯舉行的消費電子展上，英特爾詳細介紹了即將推出的Nervana神經網絡處理器(NNP-I)。據報道，該處理器的AI訓練性能將達到競爭對手顯卡的10倍。谷歌去年推出了專用推理芯片EdgeTPU。阿里巴巴去年12月宣布，計劃在今年下半年推出首款自主研發的AI推理芯片。

在FPGA方面，亞馬遜最近推出了自己的AI云加速芯片，名為AWSInferentia。微軟也在ProjectBrainwave中展示了類似的產品。今年3月，Facebook發布了用于AI推理的服務器芯片KingsCanyon。本月，英特爾宣布推出Agilex系列芯片，優化AI和大數據工作。

但高通相信，CloudAI100的性能優勢可以讓它在深度學習芯片市場上占據上風。預計到2025年，該市場規模將達到6630萬美元。

“很多公司都把網絡硬件放在邊緣，形成一個內容傳輸網絡，這個網絡可以完成云游戲或是AI處理等不同類型的任務。這個趨勢非常關鍵。因為這樣一來，無論是終端用戶的輸入技術，還是云端，都會有高通的參與。”

高通還有另一個潛在優勢——生態系統的支持。

去年11月，高通承諾向一家專注于edgeAI和on-deviceAI的初創基金提供1億美元，資金將用于自動駕駛汽車、機器人、計算機視覺和物聯網等領域。去年5月，它與微軟合作開發了一個visionAI工具包，輔助嵌入在系統芯片中的AI加速器。

“就市場規模而言，推理正在催生一個大型芯片市場，”Kressin表示，“隨著時間的推移，我們預計，在2018年至2025年期間，市場規模大約會擴大10倍。我們非常有信心，高通在產品性能、AI處理、數據處理等方面，將會成為強大的領導者。”