【AI創新】業界宜優化「系統軟件」 聚焦AI機器學習

科技 09:30 2021/11/05

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近日有關「元宇宙」(Metaverse)中提到採用人工智能(AI)等技術,支援網絡世界的討論不斷,有關未來AI的研究以至應用層面將有何突破?

有全球研發中心的技術專家日前指出,研究系統軟件、整合用於神經網絡加速的專用處理器,為AI產業的最新趨勢,企業未來更可轉向基於AI和機器學習的程式優化,應對產業需求。

為探討AI的未來發展,三星電子日前除了在綫上舉辦2021三星AI論壇,還找來俄羅斯三星研發中心(SRR)前瞻系統軟體實驗室掌舵人Evgeny Pavlov,剖析尖端AI科技目前趨勢及商業應用模式等。

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助程式運作 提升用戶體驗

隨着產業需求轉變,Evgeny Pavlov指出,系統軟件(System software)對程式運作與用戶體驗至關重要。而系統軟件工程師聚焦的重點,逐漸從通用程式的優化,轉向基於AI和機器學習的程式優化。

他解釋,系統軟件的作用,在於為其他軟件建立基礎,例如智能手機所使用的作業系統(OS)、AI應用程式的架構、開發者工具等,亦負責應用軟件和硬件間的通訊。

他認為,透過機器學習應用,系統軟件將日趨完善。「業界更可以藉系統軟件擺脫例行性優化工作,聚焦更複雜的任務,並且以智能系統軟件處理資訊。」舉例指,系統軟件可透過基於AI技術改良,為特定用戶客製行動裝置,例如依據用戶所在位置、行為、裝置使用模式而提供自適應設定。

有言在不久的未來,傳統系統軟件技術將被淘汰,他指其團隊亦有積極針對系統軟體團隊的未來發展,進行廣泛研討,以掌握新興趨勢。其中,以整合用於神經網絡加速的專用處理器,為AI產業的最新趨勢之一。

他指,即使裝置用戶並未察覺,系統軟件研究對機器學習十分重要,例如機器學習框架並非在所有通用硬件和處理器上發揮最佳作用,因此,必須考量各種硬件功能,並使用額外的中央處理器(CPU)進行優化。

研神經網絡處理器 增效能

而不少企業已加入研發專用神經網絡加速器「神經網絡處理器」(NPU)的行列,優化機器學習模型的處理效能。

他又提到,一項相對較新的技術「On-Device AI」(智慧終端),讓AI廣泛應用於移動裝置及穿戴裝置上。現時業界也能開發直接於移動裝置端、而非伺服器端執行的AI應用程式,藉此改善重要任務的表現,例如協助手機用戶拍攝更好的照片、透過有效的電源管理來延長電池壽命、提高數碼助手的反應速度,以及增強擴增實境(AR)功能等。

而On-Device AI運算的優勢包括低延遲率、提升數據私隱度等。他指,能於裝置端執行AI應用程式的神經網絡,不需將數據送至伺服器,縮短用戶等待回應的時間之餘,也可將所有作業於裝置端處理,保護用戶資訊安全等。

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記者:張寶燕

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