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[導(dǎo)讀] 人工智能芯片是支撐人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施,具有非常重要的地位。國(guó)際傳統(tǒng)芯片企業(yè)和全球新興互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛布局人工智能芯片,搶占制高點(diǎn)。我國(guó)需要積極布局,尋找突破,大力發(fā)展人工智能芯片產(chǎn)業(yè)

人工智能芯片是支撐人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施,具有非常重要的地位。國(guó)際傳統(tǒng)芯片企業(yè)和全球新興互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛布局人工智能芯片,搶占制高點(diǎn)。我國(guó)需要積極布局,尋找突破,大力發(fā)展人工智能芯片產(chǎn)業(yè),不斷提升基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。

一、人工智能芯片成為巨頭爭(zhēng)奪的重點(diǎn)領(lǐng)域

當(dāng)前,互聯(lián)網(wǎng)為人工智能技術(shù)提供了豐富的數(shù)據(jù)資源,開源算法為企業(yè)進(jìn)入該領(lǐng)域提供了平臺(tái),具有高性能計(jì)算能力又符合市場(chǎng)需求的芯片成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素。

人工智能芯片成為生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的芯片巨頭如英偉達(dá)、英特爾、ARM等公司紛紛發(fā)布面向AI機(jī)器學(xué)習(xí)的處理器,另一方面,美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)如谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜紛紛加入芯片競(jìng)爭(zhēng)。未來(lái)主導(dǎo)芯片的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)有可能出現(xiàn)變革,類似谷歌、亞馬遜這樣的AI巨頭,重整生態(tài),用云服務(wù)來(lái)擠壓底層硬件供應(yīng)商的戰(zhàn)略布局已經(jīng)很明顯。如谷歌推出的TPU(張量處理單元)是為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的專用芯片(ASIC),專為深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow而設(shè)計(jì)。TPU3.0采用8位低精度計(jì)算以節(jié)省晶體管,比2017年的TPU 2.0性能提升八倍。微軟基于FPGA的Brainwave平臺(tái)以及臉書的PyTorch 1.0軟件和硬件都與谷歌競(jìng)爭(zhēng),希望與Tensorflow+TPU進(jìn)行抗衡。

人工智能應(yīng)用驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片架構(gòu)升級(jí)。芯片過(guò)去幾十年的發(fā)展動(dòng)力主要來(lái)源于工藝、架構(gòu)和應(yīng)用。隨著摩爾定律接近極限,應(yīng)用需求從個(gè)人電腦、移動(dòng)通信不斷變化,人工智能應(yīng)用的高性能計(jì)算需求成為當(dāng)前芯片技術(shù)的主要驅(qū)動(dòng)力之一。通用處理器的架構(gòu)已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)人工智能對(duì)芯片性能的高需求,架構(gòu)成為AI芯片軍備競(jìng)賽的焦點(diǎn)。GPU、TPU等異構(gòu)芯片紛紛搶占先機(jī),類腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)芯片的出現(xiàn)顛覆傳統(tǒng)的馮諾依曼結(jié)構(gòu),給產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)新的變革。

二、國(guó)際巨頭正在人工智能芯片領(lǐng)域展開激烈競(jìng)爭(zhēng)

當(dāng)前人工智能芯片主要分兩大體系:馮諾依曼體系和非馮諾依曼體系。馮諾依曼體系以五大架構(gòu)芯片為代表:CPU通用性最強(qiáng)、但效率最低;GPU通用性次之、速度快,但是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷階段效率低;DSP速度快、效率低、功能單一,目前僅作為處理器IP核使用;FPGA能耗低、可編程迭代,價(jià)格高; ASIC芯片專用性最強(qiáng)、性能最高、價(jià)格昂貴。非馮諾依曼體系,以IBM TrueNorth芯片為代表,采用人腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)來(lái)提升計(jì)算能力。但目前還處于實(shí)驗(yàn)室階段,真正產(chǎn)業(yè)化還需要搭建生態(tài)系統(tǒng),包括模擬器、編程語(yǔ)言、集成式編程環(huán)境、算法和應(yīng)用庫(kù)等工具。當(dāng)前人工智能芯片沿著從通用到專用的方向不斷演進(jìn)。

國(guó)際科技巨頭有技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。英偉達(dá)和谷歌在人工智能芯片性能上暫時(shí)處于領(lǐng)先地位。英偉達(dá)的GPU在設(shè)計(jì)之初主要做圖形圖像加速計(jì)算,后來(lái)因?yàn)樵诓⑿杏?jì)算方面能提供數(shù)百倍于CPU的計(jì)算效率而備受關(guān)注。GPU并行計(jì)算性能的大幅度提升推動(dòng)了人工智能的研究與開發(fā)進(jìn)程。當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的高性能計(jì)算已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)镚PU為主、CPU為輔的結(jié)構(gòu)。英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域牢牢占據(jù)先機(jī),專利布局眾多,對(duì)中國(guó)而言進(jìn)入GPU芯片市場(chǎng)難度較高。

谷歌通過(guò)搭建TPU+Tensorflow軟硬件生態(tài)來(lái)吸引開發(fā)者、搶奪生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)權(quán)。根據(jù)谷歌公布的論文,TPU運(yùn)行效率比當(dāng)前主流的GPU快15~30倍,但TPU不對(duì)外出售,并只能針對(duì)Tensorflow計(jì)算框架使用效率高。未來(lái),一旦TPU搶占了AI芯片的市場(chǎng)主導(dǎo)權(quán),并且只能通過(guò)租用谷歌的云服務(wù)的方式獲得計(jì)算資源,將產(chǎn)生新的商業(yè)模式和壟斷企業(yè),對(duì)中國(guó)乃至全球的產(chǎn)業(yè)和生態(tài)格局有著重大影響。

三、人工智能芯片領(lǐng)域中國(guó)問(wèn)題與機(jī)會(huì)并存

我國(guó)在人工智能芯片方面積累較少。目前我國(guó)人工智能芯片完全依賴進(jìn)口,在傳統(tǒng)的桌面通用計(jì)算處理器(CPU)方面我國(guó)一直基礎(chǔ)較差;在圖形圖像處理芯片(GPU)方面,美國(guó)企業(yè)處于絕對(duì)領(lǐng)先地位,專利布局眾多,中國(guó)企業(yè)進(jìn)入的難度較大。在移動(dòng)芯片方面,華為海思、展訊等借助ARM架構(gòu)的授權(quán)模式,降低了門檻,在商業(yè)市場(chǎng)取得成功,以美國(guó)為代表的發(fā)達(dá)國(guó)家以產(chǎn)品禁運(yùn)、阻撓并購(gòu)等方式對(duì)中國(guó)的實(shí)際干預(yù)也越來(lái)越多。

我國(guó)人工智能芯片有研發(fā)布局且起步較早。不同的國(guó)內(nèi)企業(yè)采用不同的技術(shù)架構(gòu),各個(gè)技術(shù)陣營(yíng)均有企業(yè)布局,但是尚未實(shí)現(xiàn)商業(yè)化量產(chǎn)。寒武紀(jì)、中星微、地平線、深鑒科技等企業(yè)研發(fā)不同架構(gòu)的人工智能處理器芯片,百度發(fā)布全功能昆侖芯片,阿里巴巴等公司也在積極布局研發(fā)。中國(guó)在人工智能芯片學(xué)術(shù)研究上起步早,如中科院寒武紀(jì)芯片在2014年—2016年間在深度學(xué)習(xí)處理器指令集上獲得創(chuàng)新進(jìn)展,在2016年國(guó)際計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)年會(huì)中,約六分之一的論文引用寒武紀(jì)開展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器研究。2016年寒武紀(jì)以IP指令集授權(quán)的方式獲得市場(chǎng)訂單,瞄準(zhǔn)高性能服務(wù)器、高能效終端芯片、機(jī)器人芯片三大領(lǐng)域,積極搶位。

四、我國(guó)發(fā)展人工智能芯片的關(guān)鍵點(diǎn)

當(dāng)前,信息技術(shù)加速發(fā)展,社會(huì)需求飛速變革,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法突破帶動(dòng)圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等智能技術(shù)長(zhǎng)足進(jìn)步,智能終端、智能醫(yī)療、智能機(jī)器人等智能應(yīng)用日益深入大眾生活。以芯片為代表的人工智能基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

中國(guó)是全球最大的半導(dǎo)體與集成電路消費(fèi)市場(chǎng),但是90%依賴進(jìn)口,自給比例僅10%左右,每年的進(jìn)口金額超過(guò)2000億美元。中國(guó)在人工智能芯片領(lǐng)域的資本與研發(fā)投入方面、產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與國(guó)際領(lǐng)先水平仍然存在較大差距,尚處于奮力追趕的落后局面。

我國(guó)應(yīng)正視國(guó)內(nèi)外技術(shù)基礎(chǔ)和技術(shù)水平上的差距,在人工智能芯片領(lǐng)域,冷靜判斷外部機(jī)遇和挑戰(zhàn),客觀認(rèn)識(shí)自身優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn),厘清發(fā)展關(guān)鍵問(wèn)題和相應(yīng)對(duì)策,推動(dòng)我國(guó)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)做大做強(qiáng)、實(shí)現(xiàn)整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

來(lái)源:中國(guó)信息通信研究院

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