AI芯片是當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)和社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn),也是AI技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán),不管有什么好的AI算法,要想最終應(yīng)用,就必然要通過芯片實(shí)現(xiàn)。
“AI芯片面臨兩個(gè)現(xiàn)實(shí)問題,第一我們沒有一個(gè)覆蓋所有算法的架構(gòu),需要在芯片當(dāng)中實(shí)現(xiàn)一個(gè)具備深度學(xué)習(xí)的引擎,適應(yīng)算法的引進(jìn),第二就是架構(gòu)的可變性,要有高效的架構(gòu)變換能力,目前的CPU加軟件、CPU加FPGA,需要我們探索架構(gòu)上的創(chuàng)新。” 清華大學(xué)微納電子系主任、微電子所所長魏少軍在智東西主辦的GTIC 2018 全球 AI 芯片創(chuàng)新峰會(huì)上公開演講時(shí)表示。
“多元的”AI芯片
AI是一個(gè)相當(dāng)寬泛的概念,雖然不少面向消費(fèi)者的電子產(chǎn)品生產(chǎn)商在宣傳頁上印上AI相關(guān)字眼,但他們中也有人意識(shí)到AI產(chǎn)品的發(fā)展要?dú)v經(jīng)多個(gè)不同的階段,因此頗為審慎。
352空氣凈化設(shè)備加入了激光檢測(cè)模塊來判斷環(huán)境的PM2.5污染水平,同時(shí)通過自主研發(fā)的智能控制算法,使空氣凈化設(shè)備能夠根據(jù)PM2.5污染水平高低自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn),但在352環(huán)??萍己匣锶藦垹D的表述中把這個(gè)稱作“是為了提升智能化體驗(yàn)”而沒有特別強(qiáng)調(diào)AI。
“真正的智能化形式絕不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)和遠(yuǎn)程控制以及語音輸入,這些目前還只是一些手段和零散的表現(xiàn)形式。我認(rèn)為智能化終極目標(biāo)還是要在減少用戶的干預(yù),洞察用戶心理,隨時(shí)做出內(nèi)部調(diào)整以及增強(qiáng)產(chǎn)品的學(xué)習(xí)能力,使產(chǎn)品能夠有思考及改善能力,逐漸上升到重視人類的情感需求方面,也就是最終讓人通過產(chǎn)品的自發(fā)服務(wù)滿足最高的情感需求?!睆垹D告訴第一財(cái)經(jīng)記者。
要談AI芯片,就必須先對(duì)AI下一個(gè)定義。
在萊迪斯半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來,“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡單定義為某類產(chǎn)品,而是一個(gè)新的設(shè)計(jì)方法,“傳統(tǒng)的一些算法,是照規(guī)則、照邏輯的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的結(jié)果?!?/p>
這就好比出行到指定地點(diǎn),如果要先定一些規(guī)則(邏輯),比如提前選擇出行方式、規(guī)劃中轉(zhuǎn)地點(diǎn),最后到達(dá),就是傳統(tǒng)的“規(guī)則型”設(shè)計(jì);如果是有輸入和已知的輸出,比如起點(diǎn)和終點(diǎn),在樣本足夠多之后(數(shù)據(jù)訓(xùn)練)就可以提供一個(gè)新的算法,這需要AI芯片。
在芯片研發(fā)的過程中,既有傳統(tǒng)的老牌廠商,也有科技新貴,是否會(huì)出現(xiàn)像通用CPU那樣獨(dú)立存在的通用AI處理器呢?
事實(shí)上,各家技術(shù)路線大相徑庭,在不同的技術(shù)路線上探索著通用與優(yōu)化的平衡。
以虛擬貨幣數(shù)字芯片起家的比特大陸提出,要實(shí)現(xiàn)AI芯片9個(gè)月迭代一版的速度,這是對(duì)摩爾定律18~24個(gè)月升級(jí)一次的時(shí)間賽跑,也是用ASIC技術(shù)對(duì)暗硅發(fā)起的一次挑戰(zhàn)。
“暗硅”,即是由于功耗的限制,導(dǎo)致處理器同一時(shí)刻只有很少的一部分的門電路能夠工作,而大部分處于不工作的狀態(tài),這部分不工作的門電路,在某一個(gè)計(jì)算時(shí)刻是完全無效的。
ASIC是為了特定應(yīng)用而設(shè)計(jì)的集成電路,除了不能擴(kuò)展以外,在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢(shì),尤是其在高性能、低功耗的移動(dòng)端。在這條路上比特大陸并不孤單,既有谷歌的TPU在前方高舉大旗,也有一眾創(chuàng)業(yè)公司在機(jī)器視覺等垂直領(lǐng)域跟隨。
“與傳統(tǒng)芯片迭代速度相比,AI算法迭代更快。我們針對(duì)最新算法的需求、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的共性基礎(chǔ),把它快速地放到芯片上?!?比特大陸產(chǎn)品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉說。
比特大陸2017年11月份推出的首款A(yù)I芯片,現(xiàn)在已經(jīng)全線量產(chǎn),兼顧訓(xùn)練和推理的功能,但以推理為主。他認(rèn)為,訓(xùn)練和推理應(yīng)該是兩個(gè)不同的平臺(tái),未來比特大陸還是會(huì)側(cè)重于推理。 “高性能計(jì)算它涉及到很多領(lǐng)域,所以我們?cè)?015年底決定進(jìn)入到AI這個(gè)領(lǐng)域,尤其深度學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域,我們?cè)谝延械囊恍└咝阅苡?jì)算這些芯片、硬件,還有一些軟件算法的基礎(chǔ)上,我們還大量引進(jìn)了很多AI方面專業(yè)的人才。”湯煒偉說。
但比特大陸還沒有考慮做終端芯片,提供的芯片將用于服務(wù)器。
目前業(yè)內(nèi)使用最多的是GPU,因?yàn)樗m用于單指令、多數(shù)據(jù)處理,可用于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理。英偉達(dá)AI技術(shù)中心亞太首席技術(shù)官Simon See接受第一財(cái)經(jīng)采訪時(shí)表示,英偉達(dá)要做通用性的芯片,“通用是我們的優(yōu)勢(shì),ASIC是針對(duì)其中一個(gè)領(lǐng)域,而GPU不僅僅可以應(yīng)用于AI訓(xùn)練還有圖像渲染等等?!?/p>
他表示,新的算法一直在出現(xiàn),為了適配新的算法,就需要重新做芯片,英偉達(dá)會(huì)收集客戶的意見并改進(jìn),但不會(huì)因?yàn)樗^“風(fēng)口”的轉(zhuǎn)向而調(diào)整,比如去做專門挖礦的芯片。 “做芯片是很冒險(xiǎn)的,這么多公司在做是好事,說不定會(huì)有新的公司出很好的產(chǎn)品。我們的芯片性能體現(xiàn),不僅僅是靠芯片自身的性能(raw performance),還有軟件的性能。” Simon說。
此外,被大眾關(guān)注較少,但有望把握住AI芯片發(fā)展機(jī)會(huì)的還有FPGA。FPGA適用于多指令,單數(shù)據(jù)流的分析,常用于預(yù)測(cè)階段,因?yàn)闆]有內(nèi)存和控制所帶來的存儲(chǔ)和讀取部分在效率和功耗上具有一定優(yōu)勢(shì),劣勢(shì)是運(yùn)算量并不是很大。
“AI是FPGA是一個(gè)非常好的切入點(diǎn),也是一個(gè)重新洗牌的機(jī)會(huì)點(diǎn)。FPGA的并行運(yùn)算算法、設(shè)計(jì)不好寫,因?yàn)槿说倪壿嫸际且粋€(gè)單向的,要多角度去考慮,其實(shí)不是那么容易,通常要特別的設(shè)計(jì)方法?!标愑⑷矢嬖V第一財(cái)經(jīng)。
簡言之,芯片成品可以按照是否可編程進(jìn)行劃分。CPU、GPU、FPGA都是可編程的,下達(dá)不同指令就可以做不同的運(yùn)算,而ASIC是不可編程、定制化的芯片。兩者的區(qū)別可以粗略比較為買成衣還是高級(jí)定制。成衣的客戶相對(duì)廣泛,而高級(jí)定制如果要想努力變成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品因不能修改就沒那么容易。
可編程,意味著通用,而定制化意味著某些方面的優(yōu)化以其他方面的犧牲為代價(jià)。通用和優(yōu)化是對(duì)立的,芯片廠商都在尋找著最佳的平衡點(diǎn)。
應(yīng)用落地是終極難題
由于還不存在適用所有通用算法的AI芯片,確定應(yīng)用領(lǐng)域就成為發(fā)展的重要前提。遺憾的是,AI的殺手級(jí)應(yīng)用目前尚未出現(xiàn),現(xiàn)存的應(yīng)用還未形成剛需,即便如此,AI芯片還是出現(xiàn)了百家爭鳴的氣象。
機(jī)器視覺領(lǐng)域成為AI芯片的“兵家必爭之地”,涌入了商湯、曠視、地平線等一眾創(chuàng)業(yè)者,眼擎科技創(chuàng)始人、CEO朱繼志也是其中之一。
在解決實(shí)際問題層面,芯片并不是眼擎科技的唯一方案,而是根據(jù)行業(yè)的不同情況提供從IP授權(quán)、模組、芯片到行業(yè)定制系列解決方案。眼擎科技看到,以CPU為代表的通用芯片壟斷時(shí)代已經(jīng)過去,AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)產(chǎn)生了新需求,偏重于前端在圖像收集階段直接解決因弱光、反光、逆光而造成的圖像質(zhì)量不高和算法識(shí)別率低的問題。
朱繼志的AI芯片之路是從上游的芯片領(lǐng)域開始做創(chuàng)新成像技術(shù)架構(gòu),以滿足AI新市場的新需要?!耙曨l圖像技術(shù)有兩種,一種是給到圖片在后端進(jìn)行分析,比如商湯科技。圖像是怎么來的,這是我們的事情,在前端處理。前端處理必須要在前端實(shí)時(shí)處理完成,不能有延時(shí)或出錯(cuò),像流水一樣,兩者技術(shù)路線是不一樣的?!?朱繼志說。
同樣,輸出基于人工智能的商業(yè)應(yīng)用解決方案的鋒時(shí)互動(dòng)專注于人機(jī)交互領(lǐng)域,提供手勢(shì)識(shí)別、人臉識(shí)別、姿態(tài)識(shí)別等多種基于人工智能的解決方案。鋒時(shí)互動(dòng)CEO劉哲告訴記者,“人工智能必將細(xì)分到行業(yè)中,呈現(xiàn)多元化發(fā)展的趨勢(shì)。在技術(shù)逐漸成熟后,也會(huì)勢(shì)必推出專屬的針對(duì)人機(jī)交互的場景推出芯片,以降低成本和功耗。同時(shí)帶來性能的大幅提升。”
讓人與機(jī)器在多種環(huán)境下都能自然溝通,構(gòu)建更為高效、更具想象力的通用型AI生態(tài)也吸引著投資人的注意力。
“AI芯片現(xiàn)在是兩撥人在做,以寒武紀(jì)為代表的,他們?cè)揪妥鲂酒?,在?jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和芯片設(shè)計(jì)方面比較有經(jīng)驗(yàn),另外一撥是以地平線為代表的,以前做的是軟件算法,現(xiàn)在做芯片。前者更容易做出一個(gè)好用、可靠的產(chǎn)品,后者更偏向于提供整體解決方案,硬件不足的地方用軟件補(bǔ)足?!痹茊①Y本董事總經(jīng)理陳昱判斷,兩者會(huì)有路徑的差異化。
芯片的成本高在設(shè)計(jì)研發(fā)階段,設(shè)計(jì)好之后要經(jīng)過昂貴的流片驗(yàn)證才能量產(chǎn),如果沒有大的客戶,就無法分?jǐn)偳捌诔杀?。即便研發(fā)成功,量產(chǎn)時(shí)也面臨著上游產(chǎn)能受限的問題。
“比特大陸在芯片設(shè)計(jì)上具有豐富經(jīng)驗(yàn),他們的挖礦芯片因?yàn)榧用茇泿攀袌龅谋l(fā)而需求強(qiáng)勁,但其產(chǎn)能仍受制于上游的芯片代工廠商?!?陳昱說。按照湯煒偉的說法,比特大陸有望今年成為臺(tái)積電全球第五大客戶。
正是因?yàn)樾酒难邪l(fā)周期和成本都很高,硬蛋公關(guān)總監(jiān)王剛告訴第一財(cái)經(jīng),未來會(huì)考慮提供AI通用模塊?!拔覀兘衲昕吹搅薃IOT的機(jī)會(huì),就是人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合。硬蛋會(huì)把產(chǎn)業(yè)鏈上游的AI合作伙伴,如百度、云知聲等,與硬蛋平臺(tái)上的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目對(duì)接,推出通用的AI模塊?!?/p>
毫無疑問,國內(nèi)的半導(dǎo)體行業(yè)正在蓬勃發(fā)展。已有消息傳出國家成立的國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金(下稱“大基金”)第二期正在緊鑼密鼓募資之中,籌資規(guī)模會(huì)超過一期,在1500億~2000億元左右。按照1∶3的撬動(dòng)比,所撬動(dòng)的社會(huì)資金規(guī)模在4500億~6000億元左右。
國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金股份有限公司總裁丁文武去年10月份接受《中國電子報(bào)》采訪時(shí)稱,原計(jì)劃首期募集資金1200億元,通過各方的努力,實(shí)際募集資金達(dá)到了1387.2億元。經(jīng)過3年的運(yùn)作,截至2017年9月20日,大基金累計(jì)決策投資55個(gè)項(xiàng)目,涉及40家集成電路企業(yè),共承諾出資1003億元,承諾投資額占首期募集資金的72%,實(shí)際出資653億元,也達(dá)到首期募集資金的將近一半。
“真正把AI芯片做成有競爭力,要有護(hù)城河,這是遠(yuǎn)超于芯片本身的事情。像阿里和騰訊爭取入口流量一樣芯片往應(yīng)用層走,更好知道最終用戶的實(shí)際需求,更好的定義芯片,需要有比較強(qiáng)的能效,有一定的AI處理架構(gòu),沒有這樣的架構(gòu)都是一片浮云?!?深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO姚頌對(duì)此有著清醒的認(rèn)識(shí)。
而魏少軍在一片繁榮之際毫不諱言“現(xiàn)在的發(fā)展太熱了,甚至媒體在其中也起到了推波助瀾的作用”。他提到,AI芯片的發(fā)展很可能在未來2到3年遭遇一個(gè)挫折期,今天以滿足特定應(yīng)用為主要目的的AI芯片需要思考何去何從,今天的部分甚至大部分創(chuàng)業(yè)者將成為此次技術(shù)變革中的先烈。
倘若如此,“毫無疑問,這將是AI發(fā)展中最令人欽佩也最令人動(dòng)容的偉大實(shí)踐。” 魏少軍說。
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