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人工智慧晶片發展需找準突破點

發佈時間:2019-09-02 16:17:07  |  來源:經濟參考報  |  作者:高少華  |  責任編輯:蘇菁

作為人工智慧(AI)産業發展的基石,AI晶片近年來發展迅猛,眾多企業紛紛佈局。然而,在日前于上海舉行的2019世界人工智慧大會上,業界人士表示,當前AI晶片發展看似火熱,其實全球AI晶片産業尚處於“嬰兒期”,未來發展仍需找準突破點。

AI晶片需求廣闊迎來爆發

算力是人工智慧發展的關鍵因素之一,隨著深度學習演算法的普及應用,人工智慧對算力提出了更高要求,傳統的CPU架構無法滿足深度學習對算力的需求,因此,具有海量數據並行計算能力、能夠加速計算處理的人工智慧晶片應運而生。

近年來,AI晶片産業發展迅猛,眾多企業紛紛佈局。結合應用場景和功能劃分來看,AI晶片設計可分為雲端訓練、雲端推斷、終端推斷三部分。其中雲端訓練晶片主要以英偉達的GPU為主,新入競爭者是谷歌的TPU,深耕FPGA的企業包括XILINX、英特爾。在雲端推斷方面,各企業呈現出百家爭鳴局面,代表企業有AMD、谷歌、英偉達、百度、寒武紀等。在終端推斷方面,移動終端、自動駕駛等應用場景需求逐漸爆發,佈局企業包括傳統晶片巨頭和初創企業,如高通、華為海思、地平線、寒武紀、雲知聲等。

賽迪顧問在 2019世界人工智慧大會上發佈的《中國人工智慧晶片産業發展白皮書》顯示,受宏觀政策環境、技術進步與升級、人工智慧應用普及等眾多利好因素影響,2018年中國AI晶片市場規模達到80.8億元,同比增長50.2%。

在地方政府加快推進公有雲、私有雲、數據中心等建設的拉動下,2018年中國雲端訓練晶片市場份額達到51.3%。中國AI晶片市場規模依然以雲端訓練晶片為主,隨著中國人工智慧應用需求不斷落地,未來本地化運算將是人工智慧發展的趨勢之一,終端推斷晶片也將迎來新的發展機遇。

目前來看,華北、華東和中南地區穩居中國AI晶片區域市場三甲,是中國AI晶片市場發展最為領先的區域,市場總體規模佔據全國領先位置;在市場增速方面,隨著西部地區加快投入大數據中心建設,西南、西北地區的雲端AI晶片市場規模呈現高速增長,市場份額進一步提升。

人工智慧應用市場的爆發,使得以基礎層為核心的AI晶片受到資本的廣泛關注。最近一年多來,寒武紀、燧原科技、比特大陸、地平線等多家廠商宣佈獲得融資消息。獲得投融資的廠商希望能夠進一步提高AI晶片技術研發水準,並加速AI晶片産品規模商業化,增強市場對其未來收益的預期。

不過,賽迪顧問總裁孫會峰表示:“當前,中國乃至全球AI晶片産業仍處於産業化早期階段”。他説,隨著5G、物聯網時代來臨,預計未來三年中國AI晶片市場規模仍將保持50%以上增長速度,到2021年將達到305.7億元。另外,以邊緣計算為主的AI晶片將迎來一輪投資熱潮。

“近年來,我國在晶片和軟體領域攻克了一些關鍵技術難關,為人工智慧晶片創新奠定了好的基礎。”工業和資訊化部相關負責人表示,工信部在推動人工智慧産業發展方面主要聚焦在幾個方面,其中之一即聚焦核心技術,圍繞人工智慧晶片、演算法、開源開放平臺等關鍵技術發展,加大資源投入。

喧囂背後市場痛點猶存

AI晶片已成為中外科技企業競爭的焦點之一,以至於清華大學微電子所所長魏少軍用“無産業不AI,無應用不AI,無晶片不AI”這樣的話語描述當下的人工智慧熱潮。

在市場格局上,作為傳統晶片巨頭,英偉達目前佔據著AI晶片市場的霸主地位。通過積極佈局,高通在移動領域的AI晶片市場擁有較強的話語權。阿里巴巴、亞馬遜在AI晶片領域的佈局也已初見雛形。如寒武紀、地平線、比特大陸等其他 AI晶片初創企業的發展前景同樣值得期待。

在專家看來,隨著機器學習等技術的快速發展,人工智慧産業發展正以其高端的新興技術、巨大的商業價值、廣闊的應用前景和龐大的産業空間,成為新的重要經濟增長點。伴隨著人工智慧各種應用場景的普及與發展,海量多維的數據將在雲端以及邊緣側展開大量處理計算,晶片也面臨更加廣泛以及多樣化的需求,這對AI晶片的計算架構、運算能力、場景與演算法適用性、安全可控等都提出了新的課題與挑戰。

目前,AI晶片技術主流路徑有GPU、FPGA、ASIC等,其中GPU、FPGA是較為成熟的晶片架構,ASIC是針對特定應用場景的專用晶片。GPU架構的晶片能滿足深度學習大量計算需求,釋放人工智慧的潛能,但缺點在於功耗較高;FPGA架構的晶片具有足夠的計算能力、較低試錯成本和足夠的靈活性,缺點在於價格較高、編程複雜;ASIC架構的晶片能夠在特定功能上進行強化,具有更高的處理速度和更低能耗,但缺點是成本高,有用量足夠大時才能夠降低成本,而且由於是定制化,可複製性一般。

據電腦視覺公司雲從科技副總裁張立介紹,傳統晶片企業通常更關注是如何把晶片做成通用化,以支援各種不同應用場景。但這樣的通用化,在AI場景落地時會遇到問題,比如公司對AI晶片考慮較多的是單位功耗,而晶片企業對功耗要求可能不是首要優先級。公司在將AI場景落地的過程中,發現通用晶片完全滿足不了需求。這給從事AI解決方案和核心演算法的企業帶來了難題——公司的演算法是統一的,但需要在不同的場景適配不同的晶片和模組。

“目前,AI晶片發展還處在嬰兒期”。張立表示,現在企業使用的很多AI晶片因為工藝要求較高,很難在大陸流片,都是在臺積電進行流片。同時,也正因這工藝複雜度較高,導致晶片價格較高,使得下游很多使用其模組的産品無法量産。

作為國內邊緣側AI晶片領域的先行者,嘉楠科技早在2016年就掌握了16nm製程工藝,之所以現階段的AI晶片製程工藝仍為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,很多雲端訓練的AI模型無法順利部署至邊緣側設備,應用場景也無法支援較高的晶片功耗。雖然一些雲端晶片巨頭也在向邊緣側延伸,但是裁剪AI演算法去適配晶片更多體現了巨頭們削足適履的局限。對嘉楠科技而言,從事邊緣側晶片的開發就是在“帶著鐐銬舞蹈”,要在功耗和成本的嚴格約束下,不斷提升算力,適配場景,提升晶片的專用性。

AI晶片發展需探索新路徑

“我們離人工智慧還有多遠?目前很多企業所做的只是增強智慧而不是真正的人工智慧,離真正的人工智慧還差得很遠”。魏少軍表示,人工智慧網路能夠崛起取決於三個因素,演算法、數據和算力。當前,AI晶片面臨兩個現實問題:其一,演算法仍在不斷演進,新演算法層出不窮,每隔幾個月演算法就發生新的變化;其二,一種演算法對應一種應用,沒有統一的演算法,而讓晶片處理不同的演算法十分困難。

在魏少軍看來,AI晶片應該具備的要素包括可編程性、架構的動態可變性、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,目前業界流行的一些作法均不是理想的架構。過去幾年,AI晶片領域一個重要變化就是架構的變化。人工智慧晶片不在於追求算力,而在於架構創新。業界也需要找到一種針對人工智慧計算的全新計算引擎。

針對國産AI晶片的發展,中國工程院院士倪光南表示,晶片設計門檻極高,只有極少數企業能夠承受中高端晶片研發成本,這也制約了晶片領域創新。我國可以借鑒開源軟體成功經驗,降低創新門檻,提高企業自主能力,發展國産開源晶片。

“開源軟體正成為當前軟體産業的主流,晶片産業也可以採用開源這種模式”。倪光南表示,目前在晶片開發方面,新的RISC—V指令集是一種能夠降低處理器晶片IP成本的新模式。用戶可以自由免費使用RISC-V進行CPU設計、開發並添加自有指令集進行拓展等。RISC-V對於當前國家提倡的智慧+新一代資訊技術、新一代人工智慧技術的發展等,都是很好的支撐。

賽迪顧問認為,人工智慧晶片未來將呈現新發展趨勢——晶片開發將從技術難點轉向場景痛點。目前,人工智慧晶片設計更多是從技術角度出發,以滿足特定性能需求。未來,晶片設計需要從應用場景出發,借助場景落地實現規模發展。而且,現在應用於AI領域的晶片多為特定場景設計,不能靈活適應多場景需求,未來需要專門為人工智慧設計的靈活、通用的晶片,成為人工智慧領域的“中央處理器”。另外,現階段AI晶片産業的發展方式主要以企業為主體,産品上下游企業的運營和管理相對獨立,但同環節的企業卻高度競爭,未來産業發展應以合作為主線,形成産業生態。(記者 高少華)


 
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