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數據爆炸之后:芯片產業鏈廠商的中國AI之路

2018年11月16日  07:00   21世紀經濟報道   駱軼琪  

AI時代的來臨,也意味著數據爆炸環境下對芯片產業鏈廠商的進一步考驗。不論是背后的算法、架構搭建等,還是具體到對產業的滲透、地區市場的發展,廠商們都將有新的思考。

AI時代的來臨,也意味著數據爆炸環境下對芯片產業鏈廠商的進一步考驗。不論是背后的算法、架構搭建等,還是具體到對產業的滲透、地區市場的發展,廠商們都將有新的思考。

近日舉行的“全球CEO峰會”上,FPGA主要供應商賽靈思CEO Victor Peng就認為,當前時代正面臨三大趨勢:大數據的爆炸、人工智能的黎明、后摩爾時代的計算。為此,賽靈思提出自適應智能方案,并要建設更好的數據中心。

鈺創科技(Etron Tech)首席執行官、董事長暨創始人盧超群則提到,異構集成設計系統架構將大量促進IC創新。這將再延續類似摩爾定律每兩年增加的經濟效應,全世界都在推動。

而在接下來的應用和發展方面,21世紀經濟報道記者專訪Imagination副總裁及中國區總經理劉國軍時,他指出生態圈建設十分關鍵。作為人工智能處理器IP提供商,公司在中國市場發展時,將從更高效能、低功耗的AI處理器架構和以此延伸出的配套支持著手。

不過從真正落地應用來看,軟件創新仍十分重要,這將影響到AI為生活帶來的更多想象空間。業內人士認為,目前來看,真正的人工智能改變生活,仍有很長的路要走。

數據爆炸時代

在大數據時代,數據并未真正得到有效的運用,這是半導體行業的共識。

Victor Pen就指出,當前有90%的數據仍是雜亂無序的。而在后摩爾定律時代的計算,面臨的是帶有加速器的異構計算、廣泛的應用和AI需要不同的架構,而芯片設計周期遠跟不上創新速度。這是賽靈思提出自適應智能的背景。

“我們處在無所不在的計算或者叫普適智能時代。基礎的設施和架構都會發生變化,用以前的微處理器和SoC(系統級芯片)可能都沒有辦法直接應對。因此要在架構層面創新,賽靈思提出專用領域架構DSA,DSA意味著在每個領域都需要有新的架構,為每個領域都帶來新的應用。隨著部署更多的產品和更多的設備,隨著他們用在具體場景中,DSA會發揮出巨大作用。”他介紹道。

同時,自上任以來,賽靈思就明確,要建設更好的數據中心。“數據中心可以為我們提供非常強的數據支持。希望在做數據分析的時候能夠使分析用的計算機與數據非常近,而不是很遠地調取數據,這樣會降低效率、提高功耗。”

中國半導體行業協會副理事長魏少軍則在會上分享道,把做人工智能芯片歸結到追求算力就錯了,更多需要智能的計算引擎,也即計算本身需要智能化。舉例來說主要涵蓋三點:適合各類應用的可編程能力,有足夠強大的計算和存儲能力,以及有很高的能量效率。

由此需要的基本要素,包括超高的計算性能,高能量效率要支持10-100TOPS/W;更重要是再生和組織能力,有可編程、計算架構的動態可變性,從而適應不同的算法、實現高效率的計算架構變換能力;此外是實時智能能力。

軟件是實現應用時的重要內容,而硬件是承載軟件的平臺。為此他提出“軟件定義芯片”架構,即軟件和硬件均可編程,且是混合顆粒度,這意味著可重構計算芯片。

打造獨有的算力和架構之后,具體落地到使用場景中時,“端”側的計算能力越來越重要,目前的推進還有極大空間。

劉國軍向記者表示,以安防場景為例,圖像識別的技術早已落地,但當前更多只能完成簡單的數據壓縮和處理,更多實質性算法仍舊主要在云端。

“個人認為,下一個趨勢就是從邊緣到云的貫穿。原來都在云,現在趨勢在往端走,但實際的AI運用中,云和端要完整考慮,形成完整的系統。”他指出。

打造生態圈

“實際上并不是技術本身,更重要的是商業模式,整個生態系統如何整合起來。有軟件、有算法、有數據收集、有算力、還有應用等,這些都整合起來,看如何做出更好的商業模式。”中感微電子董事長楊曉東如此表示。

這也是劉國軍著重思考的問題,他告訴記者,從技術上看,AI處理器的研發或許不難,但更重要的是背后的應用落地,這包括加速器本身和配套支持。

“也即兩點:是否具有獨特技術架構,高性能,低功耗,高靈活度,可擴展的性能;同時圍繞AI處理器架構,是否有完善的軟件,開發環境和所有開發工具的配套,是否有支持絕大部分甚至所有AI算法庫的支持力量。”他指出,這是Imagination作為人工智能處理器IP提供商,在中國市場打造生態圈時所考慮的事,也是我們的優勢所在。他向記者表示,AI方面Imagination在中國已經有相關客戶落地。

從真正AI的應用落地來看,這將是一條很長的路。

比如在最常見的手機應用上,已經逐步實現了拍照、付款等場景的智能化,但真正的“+AI”還并未到來。

魏少軍就提醒道,“是不是所有東西都需要AI,我們希望AI解決什么問題?我不需要一個手機照張相告訴我這是什么,但我需要AI能提示我做我做不到的東西。這個路相當長遠。”

在劉國軍看來,影響到手機終端AI運用的根本,一部分在于算力支持,另一部分在于軟件的打造,即“你想實現怎樣的目的”。“我們人工智能IP產品優勢在于其強大的架構。這是從頭設計的全新架構,不同于傳統GPU架構,這個基礎可以讓手機芯片有足夠承載AI應用的能力。但在手機端到底什么可以落地,想象空間很大。”

一加手機CEO劉作虎此前在接受媒體采訪時就舉例表示,他眼里真正運用在手機上的AI,會成為人類的私人助理,通過不斷自主學習手機擁有者的生活習慣,提供更加個性化的服務,做到真正“懂你”。

不過劉國軍認為,根本來說,在諸多軟件都開源的當下,差異化發展的關鍵仍在開發出不同的硬件架構。

應用場景方面,Imagination提出聚焦六大方面,包括手機、汽車、物聯網、消費性電子、VR/AR等。劉國軍向記者介紹,“我們的IP產品包括全球領先的圖形處理器(GPU)、人工智能處理器(AI)和無線通訊IP,主要應用于半導體芯片設計,可協助客戶開發出具備高度差異化特性的 SoC (system on chip)芯片。涉及的應用領域很廣泛。現在看來在中國,手機依然是最重要的市場,下一波我們認為是汽車領域。AI是可以運用到任何場景的,只不過是如何落地成為確定的價值。”(編輯:張偉賢)

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