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行業(yè)動(dòng)態(tài)

人工智能芯片發(fā)展需找準突破點(diǎn)

時(shí)間:2019-08-20 16:07:16 點(diǎn)擊:

AI芯片需求廣闊迎來(lái)爆發(fā)

  算力是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素之一,隨著(zhù)深度學(xué)習算法的普及應用,人工智能對算力提出了更高要求,傳統的CPU架構無(wú)法滿(mǎn)足深度學(xué)習對算力的需求,因此,具有海量數據并行計算能力、能夠加速計算處理的人工智能芯片應運而生。

  近年來(lái),AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛,眾多企業(yè)紛紛布局。結合應用場(chǎng)景和功能劃分來(lái)看,AI芯片設計可分為云端訓練、云端推斷、終端推斷三部分。其中云端訓練芯片主要以英偉達的GPU為主,新入競爭者是谷歌的TPU,深耕FPGA的企業(yè)包括XILINX、英特爾。在云端推斷方面,各企業(yè)呈現出百家爭鳴局面,代表企業(yè)有AMD、谷歌、英偉達、百度、寒武紀等。在終端推斷方面,移動(dòng)終端、自動(dòng)駕駛等應用場(chǎng)景需求逐漸爆發(fā),布局企業(yè)包括傳統芯片巨頭和初創(chuàng )企業(yè),如高通、華為海思、地平線(xiàn)、寒武紀、云知聲等。

  賽迪顧問(wèn)在 2019世界人工智能大會(huì )上發(fā)布的《中國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》顯示,受宏觀(guān)政策環(huán)境、技術(shù)進(jìn)步與升級、人工智能應用普及等眾多利好因素影響,2018年中國AI芯片市場(chǎng)規模達到80.8億元,同比增長(cháng)50.2%。

  在地方政府加快推進(jìn)公有云、私有云、數據中心等建設的拉動(dòng)下,2018年中國云端訓練芯片市場(chǎng)份額達到51.3%。中國AI芯片市場(chǎng)規模依然以云端訓練芯片為主,隨著(zhù)中國人工智能應用需求不斷落地,未來(lái)本地化運算將是人工智能發(fā)展的趨勢之一,終端推斷芯片也將迎來(lái)新的發(fā)展機遇。

  目前來(lái)看,華北、華東和中南地區穩居中國AI芯片區域市場(chǎng)三甲,是中國AI芯片市場(chǎng)發(fā)展最為領(lǐng)先的區域,市場(chǎng)總體規模占據全國領(lǐng)先位置;在市場(chǎng)增速方面,隨著(zhù)西部地區加快投入大數據中心建設,西南、西北地區的云端AI 芯片市場(chǎng)規模呈現高速增長(cháng),市場(chǎng)份額進(jìn)一步提升。

  人工智能應用市場(chǎng)的爆發(fā),使得以基礎層為核心的AI芯片受到資本的廣泛關(guān)注。最近一年多來(lái),寒武紀、燧原科技、比特大陸、地平線(xiàn)等多家廠(chǎng)商宣布獲得融資消息。獲得投融資的廠(chǎng)商希望能夠進(jìn)一步提高AI芯片技術(shù)研發(fā)水平,并加速AI芯片產(chǎn)品規模商業(yè)化,增強市場(chǎng)對其未來(lái)收益的預期。

  不過(guò),賽迪顧問(wèn)總裁孫會(huì )峰表示:“當前,中國乃至全球AI芯片產(chǎn)業(yè)仍處于產(chǎn)業(yè)化早期階段”。他說(shuō),隨著(zhù)5G、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨,預計未來(lái)三年中國AI芯片市場(chǎng)規模仍將保持50%以上增長(cháng)速度,到2021年將達到305.7億元。另外,以邊緣計算為主的AI芯片將迎來(lái)一輪投資熱潮。

  “近年來(lái),我國在芯片和軟件領(lǐng)域攻克了一些關(guān)鍵技術(shù)難關(guān),為人工智能芯片創(chuàng )新奠定了好的基礎?!惫I(yè)和信息化部相關(guān)負責人表示,工信部在推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面主要聚焦在幾個(gè)方面,其中之一即聚焦核心技術(shù),圍繞人工智能芯片、算法、開(kāi)源開(kāi)放平臺等關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展,加大資源投入。

喧囂背后市場(chǎng)痛點(diǎn)猶存

  AI芯片已成為中外科技企業(yè)競爭的焦點(diǎn)之一,以至于清華大學(xué)微電子所所長(cháng)魏少軍用“無(wú)產(chǎn)業(yè)不AI,無(wú)應用不AI,無(wú)芯片不AI”這樣的話(huà)語(yǔ)描述當下的人工智能熱潮。

  在市場(chǎng)格局上,作為傳統芯片巨頭,英偉達目前占據著(zhù)AI芯片市場(chǎng)的霸主地位。通過(guò)積極布局,高通在移動(dòng)領(lǐng)域的AI芯片市場(chǎng)擁有較強的話(huà)語(yǔ)權。阿里巴巴、亞馬遜在A(yíng)I芯片領(lǐng)域的布局也已初見(jiàn)雛形。如寒武紀、地平線(xiàn)、比特大陸等其他 AI芯片初創(chuàng )企業(yè)的發(fā)展前景同樣值得期待。

  在專(zhuān)家看來(lái),隨著(zhù)機器學(xué)習等技術(shù)的快速發(fā)展,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展正以其高端的新興技術(shù)、巨大的商業(yè)價(jià)值、廣闊的應用前景和龐大的產(chǎn)業(yè)空間,成為新的重要經(jīng)濟增長(cháng)點(diǎn)。伴隨著(zhù)人工智能各種應用場(chǎng)景的普及與發(fā)展,海量多維的數據將在云端以及邊緣側展開(kāi)大量處理計算,芯片也面臨更加廣泛以及多樣化的需求,這對AI芯片的計算架構、運算能力、場(chǎng)景與算法適用性、安全可控等都提出了新的課題與挑戰。

  目前,AI芯片技術(shù)主流路徑有GPU、FPGA、ASIC等,其中GPU、FPGA是較為成熟的芯片架構,ASIC是針對特定應用場(chǎng)景的專(zhuān)用芯片。GPU架構的芯片能滿(mǎn)足深度學(xué)習大量計算需求,釋放人工智能的潛能,但缺點(diǎn)在于功耗較高;FPGA架構的芯片具有足夠的計算能力、較低試錯成本和足夠的靈活性,缺點(diǎn)在于價(jià)格較高、編程復雜;ASIC架構的芯片能夠在特定功能上進(jìn)行強化,具有更高的處理速度和更低能耗,但缺點(diǎn)是成本高,有用量足夠大時(shí)才能夠降低成本,而且由于是定制化,可復制性一般。

  據計算機視覺(jué)公司云從科技副總裁張立介紹,傳統芯片企業(yè)通常更關(guān)注是如何把芯片做成通用化,以支持各種不同應用場(chǎng)景。但這樣的通用化,在A(yíng)I場(chǎng)景落地時(shí)會(huì )遇到問(wèn)題,比如公司對AI芯片考慮較多的是單位功耗,而芯片企業(yè)對功耗要求可能不是首要優(yōu)先級。公司在將AI場(chǎng)景落地的過(guò)程中,發(fā)現通用芯片完全滿(mǎn)足不了需求。這給從事AI解決方案和核心算法的企業(yè)帶來(lái)了難題——公司的算法是統一的,但需要在不同的場(chǎng)景適配不同的芯片和模組。

  “目前,AI芯片發(fā)展還處在嬰兒期”。張立表示,現在企業(yè)使用的很多AI芯片因為工藝要求較高,很難在大陸流片,都是在臺積電進(jìn)行流片。同時(shí),也正因這工藝復雜度較高,導致芯片價(jià)格較高,使得下游很多使用其模組的產(chǎn)品無(wú)法量產(chǎn)。

  作為國內邊緣側AI芯片領(lǐng)域的先行者,嘉楠科技早在2016年就掌握了16nm制程工藝,之所以現階段的AI芯片制程工藝仍為28nm,主要也是受出貨量的限制。

  嘉楠科技CEO張楠賡表示,從功耗角度而言,很多云端訓練的AI模型無(wú)法順利部署至邊緣側設備,應用場(chǎng)景也無(wú)法支持較高的芯片功耗。雖然一些云端芯片巨頭也在向邊緣側延伸,但是裁剪AI算法去適配芯片更多體現了巨頭們削足適履的局限。對嘉楠科技而言,從事邊緣側芯片的開(kāi)發(fā)就是在“帶著(zhù)鐐銬舞蹈”,要在功耗和成本的嚴格約束下,不斷提升算力,適配場(chǎng)景,提升芯片的專(zhuān)用性。

AI芯片發(fā)展需探索新路徑

  “我們離人工智能還有多遠?目前很多企業(yè)所做的只是增強智能而不是真正的人工智能,離真正的人工智能還差得很遠”。魏少軍表示,人工智能網(wǎng)絡(luò )能夠崛起取決于三個(gè)因素,算法、數據和算力。當前,AI芯片面臨兩個(gè)現實(shí)問(wèn)題:其一,算法仍在不斷演進(jìn),新算法層出不窮,每隔幾個(gè)月算法就發(fā)生新的變化;其二,一種算法對應一種應用,沒(méi)有統一的算法,而讓芯片處理不同的算法十分困難。

  在魏少軍看來(lái),AI芯片應該具備的要素包括可編程性、架構的動(dòng)態(tài)可變性、高效的架構變換能力、高計算效率、高能耗效率、低成本等。按照這些要求,目前業(yè)界流行的一些作法均不是理想的架構。過(guò)去幾年,AI芯片領(lǐng)域一個(gè)重要變化就是架構的變化。人工智能芯片不在于追求算力,而在于架構創(chuàng )新。業(yè)界也需要找到一種針對人工智能計算的全新計算引擎。

  針對國產(chǎn)AI芯片的發(fā)展,中國工程院院士倪光南表示,芯片設計門(mén)檻極高,只有極少數企業(yè)能夠承受中高端芯片研發(fā)成本,這也制約了芯片領(lǐng)域創(chuàng )新。我國可以借鑒開(kāi)源軟件成功經(jīng)驗,降低創(chuàng )新門(mén)檻,提高企業(yè)自主能力,發(fā)展國產(chǎn)開(kāi)源芯片。

  “開(kāi)源軟件正成為當前軟件產(chǎn)業(yè)的主流,芯片產(chǎn)業(yè)也可以采用開(kāi)源這種模式”。倪光南表示,目前在芯片開(kāi)發(fā)方面,新的RISC—V指令集是一種能夠降低處理器芯片IP成本的新模式。用戶(hù)可以自由免費使用RISC-V進(jìn)行CPU設計、開(kāi)發(fā)并添加自有指令集進(jìn)行拓展等。RISC-V對于當前國家提倡的智能+新一代信息技術(shù)、新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展等,都是很好的支撐。

  賽迪顧問(wèn)認為,人工智能芯片未來(lái)將呈現新發(fā)展趨勢——芯片開(kāi)發(fā)將從技術(shù)難點(diǎn)轉向場(chǎng)景痛點(diǎn)。目前,人工智能芯片設計更多是從技術(shù)角度出發(fā),以滿(mǎn)足特定性能需求。未來(lái),芯片設計需要從應用場(chǎng)景出發(fā),借助場(chǎng)景落地實(shí)現規模發(fā)展。而且,現在應用于A(yíng)I領(lǐng)域的芯片多為特定場(chǎng)景設計,不能靈活適應多場(chǎng)景需求,未來(lái)需要專(zhuān)門(mén)為人工智能設計的靈活、通用的芯片,成為人工智能領(lǐng)域的“中央處理器”。另外,現階段AI芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方式主要以企業(yè)為主體,產(chǎn)品上下游企業(yè)的運營(yíng)和管理相對獨立,但同環(huán)節的企業(yè)卻高度競爭,未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應以合作為主線(xiàn),形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)。


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