人工智能芯片:前景可期 痛点犹存

2019-02-04 16:14
发明与创新·大科技 2019年10期
关键词:云端算法芯片

作为人工智能产业发展的基石,人工智能芯片近年来发展迅猛,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,当前人工智能芯片发展看似火热,其实全球人工智能芯片产业尚处于“婴儿期”,未来发展仍需找准突破点。

需求广阔迎来爆发

无论是互联网时代,还是物联网时代,芯片都决定着一家企业在行业发展中的话语权。

苹果作为智能手机的开拓者,虽然在移动互联网时代呼风唤雨,但在芯片上一直受制于人。所以,从2008年开始,苹果就开启了“造芯”之路,并于2018年9月,推出A12仿生芯片,人工智能能力再度提升。

近几年,人工智能迎来了爆发式发展,背后始终离不开三大元素的支持,即算法、算力和数据。其中,算法、算力都与芯片密不可分,其重要性自然不言而喻。因此,目前人工智能芯片已成为众多企业纷纷布局的领域。

结合应用场景和功能划分来看,人工智能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,新入竞争者是谷歌的TPU,深耕FPGA的企业包括赛灵思、英特尔。在云端推断方面,各企业呈现出百家争鸣局面,代表企业有谷歌、英伟达、百度、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,如高通、华为海思、地平线、寒武纪、云知声等。

赛迪顾问日前发布的《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年中国人工智能芯片市场规模达到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%。中国人工智能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用需求不断落地,未来本地化运算将是人工智能發展的趋势之一,终端推断芯片也将迎来新的发展机遇。

不过,赛迪顾问总裁孙会峰表示:“当前,中国乃至全球人工智能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,预计未来三年中国人工智能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。

喧嚣背后市场痛点犹存

尽管国内人工智能芯片发展方兴未艾,但专家指出,总体上我国在该领域基础薄弱,仍存不少掣肘短板。

“目前,人工智能芯片发展还处在婴儿期。”云从科技副总裁张立介绍,传统芯片企业通常更关注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,在人工智能场景落地时会遇到问题,比如公司对人工智能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。公司在将人工智能场景落地的过程中,发现通用芯片完全满足不了需求。这给从事人工智能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。

产业链条存掣肘短板也是目前人工智能芯片发展遇到的问题。清华大学电子工程系教授汪玉介绍,我国大部分制造芯片的最新设备和工艺比国际先进水平落后一到两代,因此一些人工智能芯片需要送到境外进行制造和封装,产业链完整度欠佳。

中科院半导体所类脑计算研究中心副主任龚国良指出,手机上所用的人工智能芯片就是典型例子。这些芯片往往需要采用最新工艺以降低功耗、提高集成度和计算性能,属于高端芯片,需求量非常大,但我国大部分地区尚不具备制造和封装条件。

国内人工智能芯片发展的弱项还有高速接口以及专用的集成电路IP核。龚国良介绍,以后者为例,它们具有比较高的计算性能,设计复杂,又与制造工艺密切相关,要实现这样的设计模块通常需要多年沉淀积累。

“高速接口和专用的集成电路IP核被业界看作核心技术,使用它们往往需要国外公司授权许可,而不具备这些技术的企业在短期内又很难得到许可。”龚国良说。

用汪玉的话概括,大致上国内人工智能芯片在需要聪明智慧的环节做得不错,但在需要积累沉淀的环节做得却不够好。

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。” 清华大学微电子所所长魏少军表示,人工智能网络崛起取决于算法、数据和算力。当前,人工智能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,人工智能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,人工智能芯片领域一个重要变化就是架构的变化。人工智能芯片不在于追求算力,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。

针对国产人工智能芯片的发展,中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开源这种模式。”倪光南表示,目前在芯片开发方面,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新一代信息技术、新一代人工智能技术的发展等,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地是从技术角度出发,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。另外,现阶段人工智能芯片产业的发展方式大多以企业为主体,产品上下游企业的运营和管理相对独立,但同环节的企业却高度竞争,未来产业发展应以合作为主线,形成产业生态。(据《经济参考报》《科技日报》)※

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