一場圍繞AI芯片展開的“華山論劍”。

8月9日，由鎂客網主辦，南京建鄴高新技術產業(yè)開發(fā)區(qū)協(xié)辦，IC PARK支持的M-TECH 2019中國AI芯片創(chuàng)新者大會在北京成功舉辦。

圍繞AI芯片的關鍵議題，來自半導體產業(yè)上下游的企業(yè)、AI初創(chuàng)公司、投資機構、權威的芯片評測機構等在內的行業(yè)人士各抒己見，給出了他們對技術、產業(yè)的思考。

本次大會由鎂客網聯(lián)合創(chuàng)始人申晨主持，在產業(yè)人士激辯AI芯片發(fā)展前，南京市建鄴區(qū)人民政府副區(qū)長、建鄴高新技術產業(yè)開發(fā)區(qū)黨工委書記楊波上臺發(fā)表致辭。他表示，南京市建鄴區(qū)的地理位置優(yōu)越、交通便利、文教資源集中、配套基礎設施完善，目前正進一步聚焦金融和科技服務業(yè)（數字經濟）+人工智能未來產業(yè)的“1+1”產業(yè)。

所以，“在AI產業(yè)建設方面，南京建鄴區(qū)也出臺了諸多扶持政策，提供從市場、資金、人才、金融法律服務等多維度的保障支持?！?/p>

圖 | 南京市建鄴區(qū)人民政府副區(qū)長、建鄴高新技術產業(yè)開發(fā)區(qū)黨工委書記楊波

從芯片設計創(chuàng)新到評測服務，AI芯片的新挑戰(zhàn)

AI芯片在一輪輪的熱潮后走向更務實的商業(yè)化應用，熱潮背后，也暗藏著不少魚龍混雜的產品。

中國信息通信研究院去年就參與到了AI芯片的評估測試工作，推出了AIIA DNN benchmark——人工智能端側芯片基準測試評估方案。中國信息通信研究院副主任王蘊韜在活動現場總結了AIIA DNN benchmark的特點，“面向推斷任務，基于端側、首次區(qū)分整型與浮點?！辈贿^，他也透露，端側之外，AIIA DNN benchmark正同步推出基于云測的推斷工作，目前首輪工作已經啟動。

圖 | 中國信息通信研究院副主任王蘊韜

在開展具體評測中，他們也發(fā)現了五大挑戰(zhàn)：產品形態(tài)多樣化、算法迭代太快、（端側、訓練）框架種類的分散化、應用場景碎片化以及測試數據的基準化。所以，為了鼓勵更多開發(fā)者參與，目前AIIA DNN benchmark項目已經開源。

最后，王蘊韜強調道，“芯片，底層硬件做的再好，那些厲害的算法和軟件團隊也能達到相同效果。因此，軟硬件協(xié)同是下一步產業(yè)發(fā)力的重點。”

評測之外，AI芯片也非常考驗上下游產業(yè)鏈的配合。芯恩（青島）集成電路資深研發(fā)副總、前中芯國際資深副總裁季明華談到了AI是如何加速集成電路設計，以及最適用于當前AI芯片發(fā)展的新的產業(yè)模式。

圖 | 芯恩（青島）集成電路資深研發(fā)副總、前中芯國際資深副總裁季明華

季明華表示，我們現在要將集成電路設計的軟件放在云端，讓電路設計者可以同步進行、共享數據。其次是工廠大數據和IP設計的融合，因為如果IP工藝的窗口不能重疊，良品率就會為零，所以當前的芯片設計十分考驗產業(yè)鏈的配合度和速度。

“AI時代里，芯片推出來的時間要非常快，性能要非常復雜?！彼?，為了快速推出適用于AI時代的芯片，芯恩提出了CIDM模式。CIDM模式整合了芯片設計、工藝技術研發(fā)、制造、封裝測試等環(huán)節(jié)，從而讓芯片制造快速響應需求，加速產品推出市場。

國內半導體產業(yè)的發(fā)展既要做到產業(yè)升級，從低端芯片發(fā)展到高端芯片，同時也要做到自主可控，NovuMind就提出了創(chuàng)新性的AI芯片IP設計思路：三維張量架構NovuTensor。NovuMind中國區(qū)副總裁謝強表示，“這一輪AI芯片的通用性不是體現在代碼編程或者指令集，而是由數據體現。當前，云端的訓練芯片已經趨近飽和，相比較下，推理芯片的市場機會更大?！?/p>

圖 | NovuMind中國區(qū)副總裁謝強

據悉，NovuTensor的獨特構架能夠在本地用4D張量卷積運算3D張量，通過更高的并行性減少數據運輸，從而達到保持高性能、低延遲、低功耗的效果。

謝強在現場展示了搭載了它們自研芯片的開發(fā)板，由于IP設計的創(chuàng)新，所以它的功耗比可以做到最佳?！叭ツ晡覀兺瞥龅?8nm的測試芯片，能夠和采用臺積電7nm制程的蘋果A12 NPU達到同等AI計算能力?！?/p>

談AI芯片的應用：算法+芯片深度融合

地平線智能解決方案與芯片事業(yè)部總經理張永謙談到了由于數據量級和復雜度的急劇增長，算力成為AI發(fā)展的瓶頸，在這樣的情況下，邊緣計算勢在必行。

圖 | 地平線智能解決方案與芯片事業(yè)部總經理張永謙

他表示，“因為邊緣側對芯片的成本、功耗的要求非?？量?，所以算法和芯片一定要深度融合?！?/p>

張永謙舉例，“我們推出的Turn-key方案，4周就能出樣機。而定制化的軟硬結合的方案，對客戶來說好處也非常明顯，它的資源投入非常低，風險也低，上市時間也快?！?/p>

計算機視覺之外，語音也是這波AI芯片熱潮中最為典型的一個應用方向。思必馳CMO龍夢竹表示，物聯(lián)網的發(fā)展，以及智能設備市場的爆發(fā)，語音專用AI芯片是大勢所趨，它可以實現“端側計算、及時響應、數據與隱私安全、個性化和網絡離線。”

圖 | 思必馳CMO龍夢竹

龍夢竹以思必馳推出的第一代AI芯片TH1520為例，強調了軟硬件協(xié)同設計以及算法+芯片深度融合。她表示，“傳統(tǒng)的半導體產業(yè)與人工智能最大的區(qū)別在于更新周期完全不一樣，做算法的周期短而快，做芯片的階段性周期非常長。但基于現有的芯片鏈條，做芯片比以往會更容易一些?！?/p>

四輪battle交鋒，關于AI芯片最犀利的觀點碰撞

在今年的AI芯片創(chuàng)新者大會中，我們首次設置了“Battle”環(huán)節(jié)，邀請AI芯片產業(yè)人士上臺進行一對一的正反方辯論，現場大家從所持角度展開了激烈的辯論，我們也簡略摘錄了辯論過程中所任持方的觀點。

· Battle 1：AI芯片是人人可做的嗎？

中國信息通信研究院副主任王蘊韜表示，從技術角度來說，芯片是人人都可以做的，從芯片最開始的設計到芯片的研發(fā)、流片，包括最后的驗證等等的環(huán)節(jié)，目前業(yè)內都有一整套的規(guī)范化和技術的支撐。但做和做好是兩件事，AI芯片是人人可做，但不是人人都能做好。

宙心科技CEO陳更新認為，專業(yè)的人做專業(yè)的事情。芯片有各種各樣的物理性需要與之相應的技術，而且做芯片還需要考慮它的目標市場經濟效益，不是所有人都能擁有很好的技術資源和資金支持。

· Battle 2：生態(tài)是不是AI芯片公司的終極出路？

華仁智聚創(chuàng)始人劉力表示，生態(tài)并不是AI芯片公司的終極出路，但是一定要在細分的應用場景下找到出路。

思必馳CMO龍夢竹認為，AI芯片實際就是一個商品，最后是落到能否變現上，所以生態(tài)也不一定AI芯片的未來，AI公司的使命也不是芯片的使命，我們做AI芯片是為了延續(xù)生態(tài)的一環(huán)。

· Battle 3：AI芯片會改變底層的封裝設計產業(yè)鏈嗎？

芯恩（青島）集成電路資深研發(fā)副總季明華表述稱，AI芯片要求有更高的性能，所以封裝上會發(fā)生改變。“未來有新需求的時候一定會改變，這中間只是一個時間點的變化。”

深視光點聯(lián)合創(chuàng)始人王鑫則認為，芯片產業(yè)鏈從設計、封裝到最后應用的布局大部分都是漸變式發(fā)展，AI芯片還是在原有產業(yè)鏈上逐步發(fā)展，并沒有改變、突破產業(yè)鏈的框架。

· Battle 4：專用的AI芯片能否朝著通用方向發(fā)展？

睿視智覺SVP、聯(lián)合創(chuàng)始人肖瀟表示，現在的算法是有冗余的，當沒用的參數被去掉、精簡后的AI模型一定是非規(guī)則模型，而這一模型必定不能用專用的芯片去做，未來CPU+混合計算是更適合的解決方案。

NovuMind中國區(qū)副總裁謝強則認為AI芯片只做AI芯片相關工作，而AI每經歷一段時間就會發(fā)生改變。沒有一顆芯片可以做到解決所有問題，只有“CPU+GPU+AI芯片+5G芯片”組成的系統(tǒng)才是通用系統(tǒng)，而芯片不是。

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