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            壹号平台-人工智能芯片发展需找准突破点

            admin 2019-09-04 127人围观 ,发现0个评论
            原标题:人工智能芯片开展需找准突破点

              作为人工智能(AI)工业开展的柱石,AI芯片近年来开展迅猛,许多企业纷繁布局。可是,在日前于上海举办的2019国际人工智能大会上,业界人士表明,当时AI芯片开展看似炽热,其实全球AI芯片工业尚处于“婴儿期”,未来开展仍需找准突破点。

              AI芯片需求宽广壹号平台-人工智能芯片发展需找准突破点迎来迸发

              算力是人工智能开展的要害要素之一,跟着深度学习算法的遍及运用,人工智能对算力提出了更高要求,传统的CPU架构无法满意深度学习对算力的需求,因而,具有海量数据并行核算才能、能够加快核壹号平台-人工智能芯片发展需找准突破点算处理的人工智能芯片应运而生。

              近年来,AI芯片工业开展迅猛,许多企业纷繁布局。结合运用场景和功用区分来看,AI芯片规划可分为云端练习、云端揣度、终端揣度三部分。其间云端练习芯片首要以英伟达的GPU为主,新入竞赛者是谷歌的TPU,深耕FPGA的企业包含XILINX、英特尔。在云端揣度方面,各企业出现出百家争鸣局势,代表企业有AMD、谷歌、英伟达、百度、寒武纪等。在终端揣度方面,移动终端、自动驾驶等运用场景需求逐步迸发,布局企业包含传统芯片巨子和草创企业,如高通、华为海思、地平线、寒武纪、云知声等。

              赛迪参谋在 2019国际人工智能大会上发布的《我国人工智能芯片工业开展白皮书》显现,受宏观政策环境、技能进步与晋级、人工智能运用遍及等许多利好要素影响,2018年我国AI芯片商场规划到达80.8亿元,同比增加50.2%。

              在地方政府加快推进公有云、私有云、数据中心等建造的拉动下,2018年我国云端练习芯片商场份额到达51.3%。我国AI芯片商场规划仍然以云端练习芯片为主,跟着我国人工智能运用需求不断落地,未来本地化运算将是人工智能开展的趋势之一,终端揣度芯片也将迎来新的开展机会。

              现在来看,华北、华东和中南区域稳居我国AI芯片区域商场三甲,是我国AI芯片商场开展最为抢先的区域,商场整体规划占有全国抢先方位;在商场增速方面,跟着西部区域加快投入大数据中心建造,西南、西北区域的云端AI 芯片商场规划出现高速增加,商场份额进一步进步。

            壹号平台-人工智能芯片发展需找准突破点

              人工智能运用商场的迸发,使得以根底层为中心的AI芯片遭到本钱的广泛重视。最近一年多来,寒武纪、燧原科技、比特大陆、地平线等多家厂商宣告取得融资音讯。取得投融资的厂商期望能够进一步进步AI芯片技能研制水平,并加快AI芯片产品规划商业化,增强商场对其未来收益的预期。

              不过,赛迪参谋总裁孙会峰表明:“当时,我国甚至全球AI芯片工业仍处于工业化前期阶段”。壹号平台-人工智能芯片发展需找准突破点他说,跟着5G、物联网年代降临,估计未来三年我国AI芯片商场规划仍将坚持50%以上增加快度,到2021年将到达305.7亿元。别的,以边际核算为主的AI芯片将迎来一轮出资热潮。

              “近年来,我国在芯片和软件范畴霸占了一些要害技能难关,为人工智能芯片立异奠定了好的根底。”工业和信息化部相关负责人表明,工信部在推进人工智能工业开展方面首要聚集在几个方面,其间之一即聚集中心技能,环绕人工智能芯片、算法、开源敞开渠道等要害技能开展,加大资源投入。

              喧嚣背面商场痛点犹存

              AI芯片已成为中外科技企业竞赛的焦点之一,以至于清华大学微电子所所长魏少军用“无工业不AI,无运用不AI,无芯片不AI”这样的言语描绘当下的人工智能热潮。

              在商场格式上,作为传统芯片巨子,英伟达现在占有着AI芯片商场的霸主位置。经过活跃布局,高通在移动范畴的AI芯片商场具有较强的言语权。阿里巴巴、亚马逊在AI芯片范畴的布局也已初见雏形。如寒武纪、地平线、比特大陆等其他 AI芯片草创企业的开展远景相同值得等待。

              在专家看来,跟着机器学习等技能的快速开展,人工智能工业开展正以其高端的新式技能、巨大的商业价值、壹号平台-人工智能芯片发展需找准突破点宽广的运用远景和巨大的工业空间,成为新的重要经济增加点。伴跟着人工智能各种运用场景的遍及与开展,海量多维的数据将在云端以及边际侧打开许多处理核算,芯片也面对愈加广泛以及多样化的需求,这对AI芯片的核算架构、运算才能、场景与算法适用性、安全可控等都提出了新的课唐馨题与应战。

              现在,AI芯片技能干流途径有GPU、FPGA、ASIC等,其间GPU、FPGA是较为老练的芯片架构,ASIC是针对特定运用场景的专用芯片。GPU架构的芯片能满意深度学习许多核算需求,开释人工智能的潜能,但缺陷在于功耗较高;FPGA架构的芯片具有满意的核算才能、较低试错本钱和满意的灵敏性,缺陷在于价格较高、编程杂乱;ASIC架构的芯片能够在特定功用上进行强化,具有更高的处理速度和更低能耗,但缺陷是本钱高,有用量满意大时才能够下降本钱,并且由所以定制化,可仿制性一般。

              据核算机视觉公司云从科技副总裁张立介绍,传统芯片企业一般更重视是怎么把芯片做成通用化,以支撑各种不同运用场景。但这样的通用化,在AI场景落地时会遇到问题,比方公司对AI芯片考虑较多的是单位功耗,而芯片企业对功耗要求或许不是首要优先级。公司在将AI场景落地的过程中,发现通用芯片彻底满意不了需求。这给从事AI解决方案和中心算法的企业带来了难题——公司的算法是一致的,但需求在不同的场景适配不同的芯片和模组。

              “现在,AI芯片开展还处在婴儿期”。张立表明,现在企业运用的许多AI芯片由于工艺要求较高,很难在大陆流片,都是在台积电进行流片。一起,也正因这工艺杂乱度较高,导致芯片价格较高,使得下流许多运用其模组的产品无法量产。

              作为国内边际侧AI芯片范畴的先行者,嘉楠科技早在2016年就把握了16nm制程工艺,之所以现阶段的AI芯片制程工艺仍为28nm,首要也是受出货量的束缚。

              嘉楠科技CEO张楠赓表明,从功耗视点而言,许多云端练习的AI模型无法顺畅布置至边际侧设备,运用场景也无法支撑较高的芯片功耗。尽管一些云端芯片巨子也在向边际侧延伸,可是裁剪AI算法去适配芯片更多表现了巨子们削足适履的限制。对嘉楠科技而言,从事边际侧芯片的开发便是在“带着镣铐舞蹈”,要在功耗和本钱的严厉束缚下,不断进步算力,适配场景,进步芯片的专用性。

              AI芯片开展需探究新途径

              “咱们离人工智能还有多远?现在许多企业所做的仅仅增强智能而不是真实的人工智能,离真实的人工智能还差得很远”。魏少军表明,人工智能网络能够兴起取决于三个要素,算法、数据和算力。当时,AI芯片面对两个现实问题:其一,算法仍在不断演进,新算法层出不穷,每隔几个月算法就发作新的改变;其二,一种算法对应一种运用,没有一致的算法,而让芯片处理不同的算法好不容易。

              在魏少军看来,AI芯片应该具有的要素包含可编程性、架构的动态可变性、高效的架构改换才能、高核算功率、高能耗功率、低本钱等。依照这些要求,现在业界盛行的一些作法均不是抱负的架构。曩昔几年,AI芯片范畴一个重要改变便是架构的改变。人工智能芯片不在于寻求算力,而在于架构立异。业界也需求找到一种针对人工智能核算的全新核算引擎。

              针对国产AI芯片的开展,我国工程院院士倪光南表明,芯片规划门槛极高,只要极少数企业能够接受中高端芯片研制本钱,这也限制了芯片范畴立异。我国能够学习开源软件成功经验,下降立异门槛,进步企业自主才能,开展国产开源芯片。

              “开源软件正成为当时软件工业的干流,芯片工业也能够选用开源这种形式”。倪光南表明,现在在芯片开发方面,新的RISC—V指令集是一种能够下降处理器芯片IP本钱的新形式。用户能够自在免费运用RISC-V进行CPU规划、开发并增加自有指令集进行拓宽等。RISC-V关于当时国家发起的智能+新一代信息技能、新一代人工智能技能的开展等,都是很好的支撑。

              赛迪参谋以为,人工智能芯片未来将出现新开展趋势——芯片开发将从技能难点转向场景痛点。现在,人工智能芯片规划更多是从技能视点动身,以满意特定性能需求。未来,芯片规划需求从运用场景动身,凭借场景落地完成规划开展。并且,现在运用于AI范畴的芯片多为特定场景规划,不能灵敏习惯多场景需求,未来需求专门为人工智能规划的灵敏、通用的芯片,成为人工智能范畴的“中央处理器”。别的,现阶段AI芯片工业的开展方法首要以企业为主体,产品上下流企业的运营和办理相对独立,但同环节的企业却高度竞赛,未来工业开展应以协作为主线,构成工业生态。

            (责编:邢郑、庄红韬)
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