AI芯片據(jù)理力爭,要挑戰(zhàn)傳統(tǒng)芯片的節(jié)奏?

責任編輯:zsheng

2018-08-24 15:16:19

摘自:極客網(wǎng)

近年來,隨著人工智能是快速發(fā)展,AI芯片的迅速爆發(fā),給中國芯片產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的市場和商機。但對于傳統(tǒng)芯片而言,仍有一段路要走,需要奮起直追。

近年來,隨著人工智能是快速發(fā)展,AI芯片的迅速爆發(fā),給中國芯片產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的市場和商機。但對于傳統(tǒng)芯片而言,仍有一段路要走,需要奮起直追。

何為AI芯片,AI芯片被稱為加速器或計算卡,即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負責)。

據(jù)市場研究公司Compass Intelligence發(fā)布的上半年研究報告顯示,在全球前24名的AI芯片企業(yè)排名表中,英偉達(Nvidia)、英特爾(Intel)以及IBM(NPU)分別位列前三名,中國公司占據(jù)了七個席位,最高名次是排行第12的華為。

困局之中破局是唯一的出路,AI芯片可能就是那個突破口。作為計算芯片的一種,它正在對傳統(tǒng)(計算)芯片發(fā)出挑戰(zhàn)。

AI芯片是趨勢使然

根據(jù)摩爾定律,當價格不變時,集成電路上可容納的元器件的數(shù)目,約每隔18-24個月便會增加一倍,性能也將提升一倍。如何在相同的面積內(nèi)放入更多的元器件?這對于制作工藝而言是一個極其大的挑戰(zhàn),而這一工藝的提升速度是緩慢且艱難的。因此,在算力、性能等方面,當前的集成電路相當于到了一個“瓶頸期”。

與此同時,AI逐步發(fā)展并落地,面對海量數(shù)據(jù)的實時采集和處理,“算力”成為了一項至關(guān)重要的必備條件。然而當前的AI算法訓(xùn)練、推理等,還是依賴英偉達、高通等廠商提供的傳統(tǒng)芯片。但是,不管是高通驍龍系列,亦或是英偉達GPU等傳統(tǒng)芯片,其當初被研發(fā)出來的目的并不是針對AI算法,這也就意味著,在AI算法加速方面,它們多是“心有力而余不足”的。

如果說在傳統(tǒng)芯片領(lǐng)域,我國“反超”的機會不大,且消耗的多項成本過高,那么“AI”芯片的大面積布局,將是此領(lǐng)域關(guān)乎國家戰(zhàn)略層面的重要機遇。也由此在風起云涌間,傳統(tǒng)芯片與AI芯片難免狹路相逢。

AI芯片尚有短板

相比于針對算法而研發(fā)的AI芯片,不管是算力還是功耗,包括GPU等在內(nèi)的傳統(tǒng)芯片在內(nèi)的傳統(tǒng)芯片都無法相比。盡管AI芯片來勢洶洶,但短板也非常明顯。

事實上,目前還沒有出現(xiàn)像CPU一樣的AI通用算法芯片,一劍封喉的應(yīng)用還沒出現(xiàn)。首先,AI芯片的量產(chǎn)問題是頭部短板。不同于已經(jīng)定性的傳統(tǒng)芯片,AI芯片從架構(gòu)到設(shè)計等多個層面都會是一種全新的顛覆。當前,雖有幾家初創(chuàng)公司表示他們的產(chǎn)品已經(jīng)實現(xiàn)了一種量產(chǎn),但最終多是應(yīng)用于自身產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)鏈,算不得真正的量產(chǎn)。

其次,AI芯片的工作只是加速AI算法,但在整個主板上,這只是芯片所要計算的一部分。于其他方面,還有更多的計算工作,而它們中間的多數(shù),并不需要AI芯片的介入,比如數(shù)據(jù)存儲等等。

當然,主流架構(gòu)探討、算法通用可實現(xiàn)性、剛需應(yīng)用場景等也是AI芯片需要攻克的問題。

短期之內(nèi),如英偉達這樣的芯片行業(yè)巨頭,其GPU因為算力尚且能夠滿足當前AI算法加速的需要,雖然耗能表現(xiàn)不佳,但是出于產(chǎn)業(yè)的需求,仍然是占據(jù)了當前市場的主要份額。

結(jié)論:時代更替,迎來發(fā)展預(yù)期

不管是CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片,還是AI芯片,它們出現(xiàn)的根因皆是因為市場有了新需求,繼而才會形成趨勢,最終落實為產(chǎn)品。這其中,有著時代的更迭,也有著技術(shù)的進步。

這方面,AI芯片本身就是一個典型的案例。因為計算的需要,人們開始研發(fā)芯片,從而誕生了CPU、GPU等。之前很長一段時間內(nèi),CPU一直做著主要的任務(wù)處理和數(shù)據(jù)計算工作。之后隨著AI的出現(xiàn),CPU的算力遇到了挑戰(zhàn)。反之,因為并行運算架構(gòu),以往并不起眼的GPU開始煥發(fā)光彩。不過,它們終究不是為AI算法而定制的,也因此,迎合產(chǎn)業(yè)需求發(fā)展的AI芯片出現(xiàn)了。

長遠來看,出于對算力、功耗等多方面的考慮,就AI算法加速方面,AI芯片取代傳統(tǒng)芯片是一個必然的結(jié)果。屆時,AI芯片或?qū)⑴cCPU、GPU等一起集成到一個完整的處理器中,諸如寒武紀NPU被集成至麒麟970一般,又或者,AI芯片也將作為獨立處理器存在,這一切目前還是未知數(shù)。

目前,不管是在技術(shù)上還是質(zhì)量上,我國AI芯片都達到了較高的水準。如今,國家投入大量人力、物力、財力,推動AI芯片不斷創(chuàng)新和發(fā)展,使其走上世界前列。我們不妨可以大膽試想,一旦AI芯片實現(xiàn)量產(chǎn),一方面符合智能時代產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求之外,另一方面將在芯片產(chǎn)業(yè)中獲得一定的話語權(quán),在當前核心技術(shù)缺失的情況下實現(xiàn)“拐彎加速”。

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