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  公司成立以來,圍繞工程建設領域,積極推行項目管理模式,堅持不懈打造高層次發展平臺,鍛煉培養了一支專業化、高水平的干部員工隊伍,努力為業主提供專業化、高品質、項目管理全過程的成套服務,發展形成了綜合咨詢、招標采購代理、國際貿易、環保工程四大業務板塊。

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經濟參考報:人工智能芯片發展需找準突破點
2019-10-12

  原標題 人工智能芯片發展需找準突破點

  來源 經濟參考報

  作為人工智能(ai)產業發展的基石,ai芯片近年來發展迅猛,眾多企業紛紛布局。然而,在日前于上海舉行的2019世界人工智能大會上,業界人士表示,當前ai芯片發展看似火熱,其實全球ai芯片產業尚處于“嬰兒期”,未來發展仍需找準突破點。

  ai芯片需求廣闊迎來爆發

  算力是人工智能發展的關鍵因素之一,隨著深度學習算法的普及應用,人工智能對算力提出了更高要求,傳統的cpu架構無法滿足深度學習對算力的需求,因此,具有海量數據并行計算能力、能夠加速計算處理的人工智能芯片應運而生。

  近年來,ai芯片產業發展迅猛,眾多企業紛紛布局。結合應用場景和功能劃分來看,ai芯片設計可分為云端訓練、云端推斷、終端推斷三部分。其中云端訓練芯片主要以英偉達的gpu為主,新入競爭者是的tpu,深耕fpga的企業包括xilinx、。在云端推斷方面,各企業呈現出百家爭鳴局面,代表企業有、谷歌、英偉達、、寒武紀等。在終端推斷方面,移動終端、自動駕駛等應用場景需求逐漸爆發,布局企業包括傳統芯片巨頭和初創企業,如、華為海思、地平線、寒武紀、云知聲等。

  賽迪顧問在 2019世界人工智能大會上發布的《中國人工智能芯片產業發展白皮書》顯示,受宏觀政策環境、技術進步與升級、人工智能應用普及等眾多利好因素影響,2018年中國ai芯片市場規模達到80.8億元,同比增長50.2%。

  在地方政府加快推進公有云、私有云、數據中心等建設的拉動下,2018年中國云端訓練芯片市場份額達到51.3%。中國ai芯片市場規模依然以云端訓練芯片為主,隨著中國人工智能應用需求不斷落地,未來本地化運算將是人工智能發展的趨勢之一,終端推斷芯片也將迎來新的發展機遇。

  目前來看,華北、華東和中南地區穩居中國ai芯片區域市場三甲,是中國ai芯片市場發展最為領先的區域,市場總體規模占據全國領先位置;在市場增速方面,隨著西部地區加快投入大數據中心建設,西南、西北地區的云端ai 芯片市場規模呈現高速增長,市場份額進一步提升。

  人工智能應用市場的爆發,使得以基礎層為核心的ai芯片受到資本的廣泛關注。最近一年多來,寒武紀、燧原科技、比特大陸、地平線等多家廠商宣布獲得融資消息。獲得投融資的廠商希望能夠進一步提高ai芯片技術研發水平,并加速ai芯片產品規模商業化,增強市場對其未來收益的預期。

  不過,賽迪顧問總裁孫會峰表示:“當前,中國乃至全球ai芯片產業仍處于產業化早期階段”。他說,隨著5g、物聯網時代來臨,預計未來三年中國ai芯片市場規模仍將保持50%以上增長速度,到2021年將達到305.7億元。另外,以邊緣計算為主的ai芯片將迎來一輪投資熱潮。

  “近年來,我國在芯片和軟件領域攻克了一些關鍵技術難關,為人工智能芯片創新奠定了好的基礎。”工業和信息化部相關負責人表示,工信部在推動人工智能產業發展方面主要聚焦在幾個方面,其中之一即聚焦核心技術,圍繞人工智能芯片、算法、開源開放平臺等關鍵技術發展,加大資源投入。

  喧囂背后市場痛點猶存

  ai芯片已成為中外科技企業競爭的焦點之一,以至于清華大學微電子所所長魏少軍用“無產業不ai,無應用不ai,無芯片不ai”這樣的話語描述當下的人工智能熱潮。

  在市場格局上,作為傳統芯片巨頭,英偉達目前占據著ai芯片市場的霸主地位。通過積極布局,高通在移動領域的ai芯片市場擁有較強的話語權。、在ai芯片領域的布局也已初見雛形。如寒武紀、地平線、比特大陸等其他 ai芯片初創企業的發展前景同樣值得期待。

  在專家看來,隨著機器學習等技術的快速發展,人工智能產業發展正以其高端的新興技術、巨大的商業價值、廣闊的應用前景和龐大的產業空間,成為新的重要經濟增長點。伴隨著人工智能各種應用場景的普及與發展,海量多維的數據將在云端以及邊緣側展開大量處理計算,芯片也面臨更加廣泛以及多樣化的需求,這對ai芯片的計算架構、運算能力、場景與算法適用性、安全可控等都提出了新的課題與挑戰。

  目前,ai芯片技術主流路徑有gpu、fpga、asic等,其中gpu、fpga是較為成熟的芯片架構,asic是針對特定應用場景的專用芯片。gpu架構的芯片能滿足深度學習大量計算需求,釋放人工智能的潛能,但缺點在于功耗較高;fpga架構的芯片具有足夠的計算能力、較低試錯成本和足夠的靈活性,缺點在于價格較高、編程復雜;asic架構的芯片能夠在特定功能上進行強化,具有更高的處理速度和更低能耗,但缺點是成本高,有用量足夠大時才能夠降低成本,而且由于是定制化,可復制性一般。

  據計算機視覺公司云從科技副總裁張立介紹,傳統芯片企業通常更關注是如何把芯片做成通用化,以支持各種不同應用場景。但這樣的通用化,在ai場景落地時會遇到問題,比如公司對ai芯片考慮較多的是單位功耗,而芯片企業對功耗要求可能不是首要優先級。公司在將ai場景落地的過程中,發現通用芯片完全滿足不了需求。這給從事ai解決方案和核心算法的企業帶來了難題——公司的算法是統一的,但需要在不同的場景適配不同的芯片和模組。

  “目前,ai芯片發展還處在嬰兒期”。張立表示,現在企業使用的很多ai芯片因為工藝要求較高,很難在大陸流片,都是在進行流片。同時,也正因這工藝復雜度較高,導致芯片價格較高,使得下游很多使用其模組的產品無法量產。

  作為國內邊緣側ai芯片領域的先行者,嘉楠科技早在2016年就掌握了16nm制程工藝,之所以現階段的ai芯片制程工藝仍為28nm,主要也是受出貨量的限制。

  嘉楠科技ceo張楠賡表示,從功耗角度而言,很多云端訓練的ai模型無法順利部署至邊緣側設備,應用場景也無法支持較高的芯片功耗。雖然一些云端芯片巨頭也在向邊緣側延伸,但是裁剪ai算法去適配芯片更多體現了巨頭們削足適履的局限。對嘉楠科技而言,從事邊緣側芯片的開發就是在“帶著鐐銬舞蹈”,要在功耗和成本的嚴格約束下,不斷提升算力,適配場景,提升芯片的專用性。

  ai芯片發展需探索新路徑

  “我們離人工智能還有多遠?目前很多企業所做的只是增強智能而不是真正的人工智能,離真正的人工智能還差得很遠”。魏少軍表示,人工智能網絡能夠崛起取決于三個因素,算法、數據和算力。當前,ai芯片面臨兩個現實問題:其一,算法仍在不斷演進,新算法層出不窮,每隔幾個月算法就發生新的變化;其二,一種算法對應一種應用,沒有統一的算法,而讓芯片處理不同的算法十分困難。

  在魏少軍看來,ai芯片應該具備的要素包括可編程性、架構的動態可變性、高效的架構變換能力、高計算效率、高能耗效率、低成本等。按照這些要求,目前業界流行的一些作法均不是理想的架構。過去幾年,ai芯片領域一個重要變化就是架構的變化。人工智能芯片不在于追求算力,而在于架構創新。業界也需要找到一種針對人工智能計算的全新計算引擎。

  針對國產ai芯片的發展,中國工程院院士倪光南表示,芯片設計門檻極高,只有極少數企業能夠承受中高端芯片研發成本,這也制約了芯片領域創新。我國可以借鑒開源軟件成功經驗,降低創新門檻,提高企業自主能力,發展國產開源芯片。

  “開源軟件正成為當前軟件產業的主流,芯片產業也可以采用開源這種模式”。倪光南表示,目前在芯片開發方面,新的risc—v指令集是一種能夠降低處理器芯片ip成本的新模式。用戶可以自由免費使用risc-v進行cpu設計、開發并添加自有指令集進行拓展等。risc-v對于當前國家提倡的智能+新一代信息技術、新一代人工智能技術的發展等,都是很好的支撐。

  賽迪顧問認為,人工智能芯片未來將呈現新發展趨勢——芯片開發將從技術難點轉向場景痛點。目前,人工智能芯片設計更多是從技術角度出發,以滿足特定性能需求。未來,芯片設計需要從應用場景出發,借助場景落地實現規模發展。而且,現在應用于ai領域的芯片多為特定場景設計,不能靈活適應多場景需求,未來需要專門為人工智能設計的靈活、通用的芯片,成為人工智能領域的“中央處理器”。另外,現階段ai芯片產業的發展方式主要以企業為主體,產品上下游企業的運營和管理相對獨立,但同環節的企業卻高度競爭,未來產業發展應以合作為主線,形成產業生態。

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