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                经济参考报:人工智能芯片发展需找准突破点
                2019-10-12

                  原标题 人工智能芯片发展需找准突破点

                  来源 经济参考报

                  作为人工智能(ai)产业這青色鱗片之中蘊含著強烈发展的基石▂,ai芯片近小唯一臉焦急年来发展迅猛,众多企业纷纷布局。然而,在↓日前于上海举行的2019世界人工智能大会上,业界人士表示,当前ai芯片发展看↙似火热,其实全球ai芯片产业尚处于“婴儿期”,未来发展仍需找【准突破点。

                  ai芯片需求广阔迎地位確實不低来爆发

                  算力是人工智能发展的关键因素之一,随着深度学习算法的普及应用,人工智能对算力提出了更高要求,传统的cpu架构无法满「足深度学习对算力的需求,因此,具有海量数据并行计算能力、能够加速计算处理的人卐工智能芯片应运而生。

                  近年来,ai芯片产业发展迅猛,众多企业纷纷布局。结合应用场景和功能划分来看,ai芯片设计可分为云端训练、云端推断、终端推断三部分。其中云端训练芯片主要以英伟达的gpu为主,新入竞龍族可是渾身是寶争者是的tpu,深耕fpga的企业包括xilinx、。在云端 轟推断方面,各企业︼呈现出百家争鸣局面,代表企业有、谷歌、英伟达、、寒武纪等。在终端推断方面,移动终端、自动驾驶等应用场景需求逐渐爆发,布局企业包括传统芯片巨头和初创企业,如、华为海思、地平线、寒武纪、云知声等。

                  赛迪顾∞问在 2019世界人工智能大会上发布的《中国人工智能芯片产业发展白皮∩书》显示,受宏观政策环境、技术进步与升级、人工智能应用普及等众多利好因素影响,2018年中国ai芯片市场规模达到80.8亿元,同比增长50.2%。

                  在地方政府加快推进公▃有云、私有云、数据中心等建设的拉动下,2018年中国云端训练芯片市场份额达到51.3%。中国ai芯片市场规模依然以云端训练芯片为主,随着中国人工智能应衣衫無風自動用需求不断落地,未来本↑地化运算将是人工智能发展的趋势之一,终端推断芯片也将∞迎来新的发展机遇。

                  目前来看,华北、华东和中南地区稳居中国ai芯片区我們域市场三甲,是中国ai芯片市场发展最为领先的区域,市场总体规模占据全国领先位置;在市→场增速方面,随着西部地区加快投入大数据中心建设,西南、西北地区的云端ai 芯片市场规模呈现高速增长,市场份额进一步提升。

                  人工智能应用市场的爆发,使得以基础层为核心的ai芯片受到资本的广泛关注。最近一年多来,寒武纪、燧原科技、比特大陆、地平线等多家厂商宣布获得融仙君和玄仙资消息。获得投融资的厂商希望能够进一步提高ai芯片技术研发水平,并加速ai芯片产品规模商业化,增强市场对其未来收益的预期。

                  不过,赛迪顾问总裁孙会峰表示:“当前,中国乃至全球ai芯片产业仍处于产业化早期阶段”。他说,随着5g、物联网时代来临,预计未来三年中国ai芯片市场规模仍将保持50%以上增长速度,到2021年将达到305.7亿元。另外,以边缘计雙目睜開算为主的ai芯片将迎来一轮投资热潮。

                  “近年来,我国在芯片和软件领域攻克了一些关键技◣术难关,为人工智能芯片创新奠定了好的基础。”工业和信息化部相关负责人表示,工信部在推动人工智能产业发展方面主要聚焦在几个方面,其中之一即聚焦核心技术,围绕人工智能芯片、算法、开源开放平台等关键技术发展,加大资源投入。

                  喧嚣背后市场痛点犹存

                  ai芯片已成为中外科技企业竞争的焦点之一,以至于清华大学微电子所所长魏少军用“无产业不ai,无应用不ai,无芯片不ai”这样的话语描述当下的人工智能热∞潮。

                  在市场格局上,作为传统芯片巨头,英伟达目前占据着ai芯片咔市场的霸主地位。通过积极布局,高通在移动领域的ai芯片市场拥有较强的话语权。、在ai芯片领域的布局也已初见雏形。如寒武纪、地平线、比特大陆等 澹臺洪烈一離去其他 ai芯片初创企业的发展前景同样值得期待。

                  在专家看来,随着机器学习等技术的快速发展,人工智能产业发展正以其高端的新兴技术、巨大的商业价值、广阔的应用前景和庞大的产业空间,成为新的重要经济增长点。伴随着人工智能各种应用场景的普及与发展,海量多维的数据将在云端以及边缘侧展开大量处理计算,芯片也面临更加广泛以及多样化的需求,这对ai芯片的哪會認識什么特殊计算架构、运算能力、场景与算法适用性、安全可控等都提出了新的课题与挑战。

                  目前,ai芯片技术主流路径有gpu、fpga、asic等,其中gpu、fpga是较为成熟的芯片架构,asic是针对特定应用场景的专用芯片。gpu架构的芯片能满足深度学习大量计算需求,释放人工智能的潜能,但缺点在于功耗较高;fpga架构的芯片具有足够的计算能力、较低试错成本和足够的灵活性,缺点在于价格较高、编程复杂;asic架构的芯片能够在特定功能上进查清楚了行强化,具有更高的处理速度和更低能耗,但缺点是成本高,有用量足够大时才能够降低成本,而且由于是〗定制化,可复制性一般。

                  据计算机视觉公司云从科技副总裁张立介绍,传统芯片企业通常更关注是如何把芯片做成♀通用化,以支持各种不同应用场景。但这样的通用化,在ai场景落地时会@ 遇到问题,比如公司对ai芯片考虑较多的是单位功耗,而芯片企业对功耗要求可能不是首要优先级。公司在将ai场景落地的过程中,发现通用芯片完全满足不了需求。这给从事ai解决方案和核心算法的企业带来了难题——公司的算法是统一的,但需要在不同的场景适配不同的芯片和模组。

                  “目前,ai芯片发好展还处在婴儿期”。张立表示,现在企业使用的很多ai芯片因为工艺要求较高,很难在大陆流片,都是在进行流眼中殺機爆閃片。同时,也正因这工艺复杂度较高,导致芯片价格较高,使得下游很多使用其模组的产品无法量产。

                  作为国内边缘侧ai芯片领域的先行這一拳足以使他喪命者,嘉楠科技早在2016年就掌握了16nm制程工艺,之所以现阶段的ai芯片制程工艺仍为28nm,主要也是受出货量的限制。

                  嘉楠科技ceo张楠赓表示,从功耗角度而言,很多云端 那里训练的ai模型无法顺利部署至边缘侧设备,应用场景也无法支持较高的芯片功耗。虽然一些云端芯〗片巨头也在向边缘侧延伸,但是裁剪ai算法去适配芯片更多体现了巨头们削足适履的局限。对嘉楠科技而言,从事边缘侧芯片的开发就是在“带♀着镣铐舞蹈”,要在功耗和成本的严格约束下,不断提】升算力,适配场景,提升芯片的专用性。

                  ai芯片樓主发展需探索新路径

                  “我们离人工智能还有多远?目前很多企业所做的只是增强智能而不是真正的人工『智能,离真正的人工智能还差得很远”。魏少军表示,人工智能网络能够崛起取决于三个因素,算法、数据和算力。当前,ai芯片面临两个现实问题:其一,算法仍在不断演进,新算法层出不穷,每隔几个月算法就发生新的变化;其二,一种算法对应一种应用,没有统一的算法,而让芯片处理不同的算法十分困难。

                  在魏少军看来,ai芯片应该具备的要素包括可编程性、架构的动态可变性、高效的架构变换能力、高计算估計就仙界那邊過來做生意效率、高能耗效率、低成本等。按照这些要求,目前业界流行的一些作法均不是理想的架构。过去几年,ai芯片领域一个重要变化就是架构的变化。人工智能芯這樣片不在于追求算力,而在于架构创新。业界也需要找到一种针对人工智能计算的全新计算引擎。

                  针对国产ai芯片的发展,中那群金仙級別国工程院院士倪光南表示,芯片设计门槛极高,只有极少数企业能够承受中高端芯片研发成本←,这也制约了芯片领域创新。我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片。

                  “开源软件正成为当前软件产业的主流,芯片产业也可以采用Ψ开源这种模式”。倪光南表示,目前在芯片开 心中一顫发方面,新的risc—v指令集是一种能够降低处理器芯片ip成本的新模式。用户可以自由免费使用risc-v进行cpu设计、开发并添加自有指令集进行拓展等。risc-v对于当前国家提@倡的智能+新一代信息技术、新一代人工藍逸河眼中冷光爆閃智能技术的发展等,都是很好的支撑。

                  赛迪顾问认为,人工智能芯片未来将呈现新发展趋势——芯片开发将从技术难点转向场景痛点。目前,人工智能芯片设计更多是从技术角度出发,以满足特定性能需求。未来,芯片设计需要从应用场景出发,借助场景落地实现规模发展。而且,现在应用于ai领域的芯♀片多为特定场景设计,不能灵活适应多场景需求,未来需要专门为人工智能设计的嗤灵活、通用的芯片,成为人工智能领域的“中央处理↓器”。另外,现阶段ai芯片产业的发展方式主要以企业为主体,产品上下游企业的运营和管理無數冤魂頓時爆裂相对独立,但同环节的企业却高度竞争,未来产业发展应以合作为主倒是千秋雪和傲光兩人有些吃力线,形成产业生态。

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