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CMIC:大潮来临 谁能成为未来中国AI之“芯”?
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发布时间:2018-03-09 14:29:53   来源:赛迪-中国电子报   作者:李佳师

  【CMIC讯】每一次技术大潮来临,我们都希望它能够成为中国自主芯片变局的机会,因为我们对中国的芯片期待太久。
 
  所以这一次AI大潮来临,我们同样希望它能够成为中国芯片发展的加速器,让中国芯片从跟随到并跑,甚至未来有机会领跑。而眼下AI来临,我们看到的是国际芯片厂商在行动,国内创业公司在进行AI芯片创业,却看不到国内的芯片企业在行动,这是为什么?国内自主CPU企业如何看待AI浪潮?AI芯片有什么样的发展趋势?中国企业应该如何推进AI芯片的发展?
 
  国际巨头纷纷“闻风而动”
 
  2017年12月3日至9日在美国加州长滩举行的NIPS 2017上,特斯拉自动驾驶硬件工程副总裁 Jim Keller承认他正在领导特斯拉公司的相关团队开发自己的AI芯片。2017年7月26日,微软在美国夏威夷宣布,将打造人工智能芯片用于Hololens AR设备上。
 
  除了特斯拉、微软宣布入局AI芯片,包括苹果、谷歌、Facebook以及英特尔、IBM、英伟达等企业也早于它们进军了AI芯片领地。在刚刚结束的CES2018上,英伟达发布了面向自动驾驶市场的人工智能芯片DRIVE Xavier,而它的对手英特尔发布了针对云端的神经拟态芯片Loihi,布下了从CPU+FPGA+ASIC,从平台到开发工具的端到端的AI阵营。
 
  AI芯片市场有多大?AI对芯片呈现出什么样的需求?为什么各类国际巨头纷纷入局AI芯片市场?
 
  根据Nvidia官方给出的资料统计,到2020年,由软件、硬件、服务三者组成的人工智能市场将达到400亿美元,按照硬件占比1/3强来算,空间为160亿美元,如果再假设芯片占比60%,预计人工智能芯片的空间为96亿美元。
 
  中国电子信息产业发展研究院集成电路产业研究所副所长林雨表示,人工智能芯片是一个新事物,开始于2006年,广义地看,能运行人工智能算法的芯片都叫人工智能芯片;狭义上讲,指专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片。从应用场景来看,分成“云端”和“设备端”两大类,除了按照功能场景划分外,AI芯片从技术架构发展来看,大致也可以分为四个类型:通用类芯片,代表如GPU、FPGA;基于FPGA的半定制化芯片,代表如深鉴科技DPU、百度XPU等;全定制化ASIC芯片,代表如谷歌的TPU、寒武纪的Cambricon-1A等;类脑计算芯片,代表如IBM TrueNorth、Westwell、高通Zeroth等。
 
  从趋势上来看,英特尔公司中国研究院院长宋继强在接受《中国电子报》记者采访时表示,通用AI芯片的发展方向不会是一蹴而就地用某一种芯片来解决问题,因为理论模型和算法都不完善,最有效的方式是用一个多种芯片组合的灵活的异构系统(Heterogeneous System of AI Chips)进行支持,各取所长,取长补短。当时机成熟时,就可以考虑设计SoC在一个芯片上支持通用AI。
 
  林雨认为,AI芯片的发展趋势是从通用向专用发展,即从通用芯片向半定制化和全定制化方向发展。因此,通用AI芯片的发展趋势应该是FPGA和GPU只作为运算单元存在,行使着并行处理的使命,而在整颗芯片中,定制化加速器的比重逐步加大,而这一部分恰恰是人工智能的核心功能所在。在实现这个目标过程中的难题主要是如何用硬件来真正模拟大脑,人类大脑的运行机制和学习、分析、处理问题机制极其复杂,GPU和FPGA在功耗和时延方面均有优缺点,所以以通用AI的模式完全模拟人类大脑不太合乎现实。
 
  多种芯片组合和通用向半定制化及全定制化发展的趋势,意味着原有几家芯片巨头“一招鲜”的芯片难以满足AI市场的发展需求,这就给各路厂商带来了“八仙过海”的机会。正因为如此,我们看到各种类型国际巨头纷纷入局AI芯片。
 
  国内CPU芯片企业为何不动
 
  一方面我们看到国际芯片巨头、互联网巨头以及传统IT企业,或是收购、或是自组研发团队加速进入AI芯片市场;另一方面我们看到国内传统芯片企业在这方面有所行动的并不多,《中国电子报》记者采访了中国几家做PC芯片、服务器芯片的企业,均表示目前并没有规模投入AI的布局,反而是各种初创企业纷纷入局做AI芯片。
 
  林雨表示,中国目前的PC和服务器CPU芯片企业,基本上是基于X86、MIPS以及ARM、Power等架构,这样的架构向通用AI芯片推进,通常是通过CPU+GPU或者+FPGA的异构发展模式,基于X86架构、ARM架构和MIPS架构的CPU主要依靠国外厂商授权,GPU的市场主导权在英伟达手中,FPGA被Xilinx和Altera垄断,GPU、FPGA无法完全自主发展,这或许是造成中国芯片企业未动的重要原因。
 
  龙芯中科总裁胡伟武在接受《中国电子报》记者采访时表示,人工智能是一个产业的“形容词”而不是“名词”,是信息产业的一个新属性,而不是新产业。就像上世纪90年代的多媒体,已经融入PC、手机、服务器、摄像头。没有多媒体机,也没有量大面广的多媒体芯片,更没有多媒体产业。今天以机器学习为代表的人工智能的应用广度大概也不会超过当年的多媒体。事实上,目前的深度学习并没有太高的技术门槛,CPU、GPU当中都不难集成深度学习处理器,所以不会有单独的人工智能芯片或人工智能机存在,深度学习处理器DPU都是作为CPU的一个协处理器而存在的。所以我们得先把CPU做好,然后再去丰富它的图形和AI能力。
 
  胡伟武同时透露,龙芯当然要做、当然会去做AI,会把深度学习也做进CPU中去,但什么时候做进去,得看需求、看市场。
 
  中科院计算所所长孙凝晖曾在采访中表示:“计算所最大的突破就是芯片技术的突破,在这方面我们其实是三条路同时在走,而且我觉得这三条路可能长期并行。龙芯是一条路,寒武纪是一条路,而与IBM、英特尔、AMD合作是另一条路。”龙芯走的是“人有我有”之路,寒武纪走的是“弯道超车”之路,与IBM、AMD合作走的是“高铁”之路。
 
  按照芯片发展这三条路来看,以龙芯为代表的CPU芯片企业未来有可能采取与GPU、FPGA、NPU等合作集成之路来推进AI的发展。事实上,华为就选择了这条路径,其去年发布的麒麟970就采取了集成寒武纪NPU的做法。
 
  眼下,中国传统芯片厂商仍在集中力量打CPU的攻坚战,希望加速缩短CPU与国外的差距,而在AI芯片的这个新战略赛道上,中国需要另外的新的打法。
 
  林雨认为,AI芯片在一些特定的场景、特定的领域有巨大的需求,比如自动驾驶、智能终端以及云端用于模型训练和推理。所以发展AI芯片非常有必要,而且在这个领域中国有弯道超车的机会。要加速中国通用AI芯片的发展,需要在几个关键点上发力:一是关注初创型企业发展;二是鼓励算法公司与AI芯片公司整合,因为打通算法与芯片是AI行业的主流趋势;三是关注自主GPU、FPGA、CPU的发展。
 
  创业团队是AI芯片关键变量
 
  创业公司是中国发展AI芯片的主力军,眼下中国涌现出许多的AI芯片+算法的创业团队。
 
  AI芯片创业公司需要什么?
 
  Kneron(耐能)是一家阿里投资的AI芯片创业公司,产品主要瞄准智能家居和智能安防这两个场景。Kneron CEO 刘峻诚说,AI 芯片的打造存在两个挑战:一是做芯片的资金、人力投入比较大,二是需要有足够的场景可供使用。这两点对于创业公司来说都是极度缺乏的。
 
  第三个挑战是时间。地平线的创始人余凯在接受媒体采访时表示,造“芯”最大的挑战是时间。进入研发周期,从芯片架构、设计、定型、验证,流片,再验证,整个周期很固定,不可能压缩或加快整个流程。所以在这个过程中,最核心的是要耐得住寂寞。
 
  胡伟武也曾谈到了类似的观点,CPU是复杂系统,影响它品质的因素非常多,也非常复杂。复杂系统只能随时间不断推进而不断演进。“人们喜欢把一个系统分成很多子系统,彼此之间的关系比较清晰,但是大脑这样的复杂系统不是树状结构,是网状结构,你可以打开一个猪的大脑,每一个沟沟坎坎都看得很清楚,但你并不知道它在想什么。”所以复杂系统只能在产业化实践中逐步演进,进化过程中我们要迈过一些很难的门槛。
 
  目前既拥有场景又拥有庞大资金的企业是以“BAT”为代表的互联网公司,它们是目前中国AI芯片最重要的投资方。在过去的几个月里,阿里已经投资了几家芯片公司,包括 Kneron(耐能)以及此前的寒武纪、深鉴科技(蚂蚁金服领投)、杭州中天微、Barefoot Networks等。事实上,互联网公司不仅仅是AI芯片的重要投资方,也将是未来AI最大的受益者之一,在胡伟武看来,个人电脑产业最赚钱的是芯片、操作系统,是英特尔、微软这样的平台公司;手机产业最赚钱的是像苹果这样的整机企业,做芯片的反而不赚钱。而人工智能技术获益最大的应该是像百度、腾讯等这样的服务端公司,它们将通过人工智能提供更好的网络服务。AI的难点、门槛不是实现一个深度学习算法,而是如何将深度学习算法与应用相结合、与系统相结合。
 
  事实上,眼下的中国,既不缺钱也不缺场景、不缺数据,数据显示,到2020年,中国数据总量占全球总量的比例将达20%,中国将成为世界第一大数据资源大国。我们希望中国能够在AI芯片上诞生一些伟大的公司。
 
  余凯在接受媒体采访时说:“我们如今有这么多AI公司,但还没有一家真正找到创新的商业模式。光靠卖算法、卖SDK,很难成为伟大的公司,所以到目前为止,商业本质没有变化。未来,我们一定要思考,什么才是不变的东西?对于地平线来说,我们希望成为第一家大规模商业化的AI公司。”

责任编辑:言笑晏晏

 
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