AI芯片大战开打:中国战队需要新的“通关技巧”

发布于:2017/11/21 9:56:51 | 528 次阅读

AI芯片正在成为业界新的风口。11月15日,高通宣布投资9家中国人工智能算法+芯片的创新公司。此前,中国企业杭州国芯宣布推出语音AI芯片,中国的寒武纪公司也发布了三款AI处理器IP和一个AI软件平台。这种热潮在国外产业界也愈演愈烈。不久前,微软宣布研发AI芯片,将首先应用于其新一代的Hololens AR设备。英特尔、英伟达、高通、谷歌、苹果等巨头也已纷纷加入AI芯片大战。未来AI芯片格局会如何演变?中国企业如何才能分一杯羹?这些都成为入局者思考的焦点。 

                                                     


应用驱动专用AI芯片发展

“AI是当前信息领域新技术、新应用最主要的发展方向之一,IT巨头纷纷布局AI芯片,抢占AI时代元器件供应链的掌控权。”赛迪智库集成电路研究所分析师刘欣亮在接受《中国电子报》记者采访时表示。

而今天的AI芯片与过去的芯片玩法大不一样了。有分析人士认为,与传统计算通过固定流程解决“确定”问题不同,深度学习算法需要模拟人脑来解决那些取决于概率的“不确定问题”,而这个解决问题过程所需的计算能力,却与传统芯片所擅长的不一致。这也是为什么英特尔、英伟达、IBM等传统的芯片巨头要研发新的专用AI芯片的原因。

英特尔中国研究院院长宋继强表示,现在AI要求的计算能力不断提升,有的公司也采取图形加速器去做训练、做识别,遇到的难题之一就是随着计算能力的提升,功耗也变大。而很多智能设备是移动的,不管是无人车还是服务机器人,都要求续航时间,都对功耗有迫切要求。而做AI智能设备有三步,识别、推理、行动,所以它不仅仅是需要进行识别,还要进行分析、挖掘信息,计算能力和功耗之间的矛盾就变得越来越突出了。

“如何解决计算力与功耗的矛盾?一是用软件的方式,而人工智能是软硬结合的系统,其实不是纯软件的事情,软件可以做算法优化,将计算量砍下来。另一个是用硬件的方式。硬件方式中也有两种,种是用通用CPU的方式,这个方式通用但功耗很大,第二种是用专用的芯片ASIC,它可以做到功耗很低,性能很强。”宋继强说。

基于此,我们就能很好理解为什么这些苹果、谷歌以及微软要为其智能手机、自动驾驶、AR/VR研发相关的人工智能芯片了。要创造更好的用户体验,更好的性能,越来越多的IT巨头选择从芯片到软件到设备软硬件全部由自己来做,以创造AI时代的“iPhone效应”。

事实上,在多元的智能设备时代,需要丰富而多元的各种专用AI芯片。据Tirias Research预测,到2025年,几乎人们使用的所有电子设备都需要人工智能的支撑。这意味着,多元的终端市场中的各种垂直场景,包括手机、智能家居、安防、自动驾驶等领域,都存在AI芯片大量机会。在11月15日,高通宣布对中国9家人工智能算法+芯片的创新公司进行风险投资,抢占人工智能生态链上的各个场景入口。

 

刘欣亮表示,目前AI芯片正在呈现出这样的发展态势,一是在专用AI芯片方面,会呈现出应用驱动的特点。具体到应用场景来说,自动驾驶不论从市场规模还是技术成熟度,都是最被看好的应用之一。有数据显示,目前汽车相关产业占整个GDP的1/6,而自动驾驶是汽车厂商争相布局的重点,自动驾驶会是近期AI市场的风口。二是在通用芯片方面,将会呈现出CPU、GPU乃至FPGA融合的发展趋势,通用型CPU将会越来越多地突出图形处理、语音识别、深度学习等AI计算能力。AI发展现在还处于早期阶段,瑞银(UBS)预测,在超大型服务器、自动驾驶汽车、机器人、无人机、智能手机和物联网(IoT)装置的带动下,2021年时AI芯片市场规模将从2016年的60亿美元增至350亿美元。

看似早春的市场,莫道君行早,更有早行人。根据麦肯锡研究院今年六月的预测,2016年AI领域的投资额估计在260亿到390亿之间,是三年前的3倍之多。

中国企业应加速AI芯片布局

中国应该加速AI芯片布局。应该说AI时代的到来,给中国的芯片产业带来了新的变局机会,无论是以应用为驱动的专用AI芯片,还是正呈现出CPU与GPU融合的通用AI芯片领域,中国都有机会。

在通用芯片领域,中国一直希望有更大的突破,应该说人工智能时代的到来让这个突破之梦有了进一步的可能。

刘欣亮谈及了这些年产业的变迁,从PC时代到移动时代再到今天的物联网时代,每产业的更迭都创造了许多新的机会,也成就了新的芯片企业巨头。比如PC时代是英特尔、AMD等芯片企业当道;到了移动时代,崛起机遇流转到提前布局的高通身上;在人工智能、物联网时代,其实还没有独霸天下的巨头出现,所以在这个时期,中国企业是有机会的。以华为、展讯等为代表的通信厂商,经历了移动互联网时代的技术积累,有团队、有人才、有资金又有生态和市场的优势,选择与的AI技术公司合作,布局和抢占尚未成熟的AI市场。比如华为与寒武纪的合作,有可能在通用领域获得更多突破,华为海思刚刚发布的麒麟970就加入了来自寒武纪公司的人工智能单元NPU。在今年的前三个季度,华为的手机出货量排名第二,、二、三季度出货量分别为3420万、3910万、3850万。

在专用AI芯片领域,中国同样有大量机会,尤其是在这个应用驱动的技术市场,中国企业一直以来就善于从应用切入。英特尔公司副总裁兼中国区总裁杨旭在接受《中国电子报》记者采访时表示,人工智能要处理各种各样海量的数据、面对不同的应用场景,面对如此多的数据、变化如此快的市场,中国公司的高速运作、低成本控制和规模化的能力是其他市场没有的。

10月31日,杭州国芯在深圳发布其首颗语音AI芯片GX8010,该芯片专为物联网应用设计,搭载NPU(神经网络处理器)、DSP(数字信号处理)等技术,具备低功耗、可离线、可移动的优势。这个芯片主要面向智能音箱、智能电视、智能玩具/幼教领域。

其后的几天,另一家被高度关注的AI芯片公司寒武纪也发布了分别针对终端应用与面向云端的智能解决方案。包括在终端部分面向低功耗场景视觉应用的“寒武纪1H8”、拥有更广泛通用性和更高性能的“寒武纪1H16”,以及面向智能驾驶领域的“寒武纪1M”。在云端,寒武纪也发布了高性能机器学习处理器芯片“寒武纪MLU100”以及“寒武纪MLU200”。寒武纪CEO陈天石透露,寒武纪的目标是力争在3年后占有中国高性能智能芯片市场30%的份额,并使全世界10亿台以上的智能终端设备集成有寒武纪终端智能处理器。

中国的芯片要想取得大的突破,打法很重要。英特尔中国研究院前院长、驭势科技CEO吴甘沙表示,一个芯片的成功它既包含了技术的成功,也包含了生态的成功和应用的成功。所以中国的AI芯片要想真正能够在市场上获得成功,一定在“打法”上有所突破。

杭州国芯CEO黄智杰表示, AI芯片要真正落地,光有NPU还远远不够。因为整个AI交互是一个非常复杂的过程,除了神经网络计算还包括传感器接入,信号处理,检测识别,以及软件层面的决策和反馈等,环节众多,每一处需要的算法和计算特性还不一样,对此,国芯提出了“全面集成,全栈打通”的策略。

寒武纪希望以技术+生态的方式来加速其云端互动的AI落地。“没有配套的应用和软件,很难在市场上获得成功。”陈天石说。目前寒武纪的合作伙伴,包括了阿里、华为、联想、ARM等互联网和硬件企业,也包括了科大讯飞、旷世、商汤等。

来自投资人沈南鹏的透露,目前中国已经有1000家AI领域初创企业,中国所有投资活动中有50%与AI有关。正在迎来一个汹涌澎湃的AI时代,中国有人才、有资金,也有大量的创新团队,我们有理由相信,中国在AI芯片,未来大有机会。

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