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AI芯片大热 中国芯瑞芯微商用化弯道超车
来源:AI芯片大热 中国芯瑞芯微商用化弯道超车    发布时间:2018/08/08   浏览:()次


  在众多种类的芯片中,专注于人工智能应用的AI芯片是名副其实的“风口”——无论是科技巨头还是初创企业,芯片厂商还是互联网公司,纷纷积极布局这一领域。

  以BAT为代表的互联网公司在芯片行业虽无深厚家底,但是靠着雄厚资金、尖端人才和海量数据,步子走得一点儿也不慢。继今年4月阿里达摩院宣布正在研发应用于图像视频分析、机器学习领域,性价比是同类产品40倍的神经网络芯片Ali-NPU之后;百度在7月的AI开发者大会上正式推出了专注于自然语言处理、图像识别、自动驾驶等应用的“中国首款云端全功能AI芯片”昆仑。

  AI芯片大热,初创企业们同样热情高涨。成立于2015年的地平线已经推出了面向智能驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)系列处理器;成立于2016年的寒武纪则于今年5月在上海发布了采用7nm工艺的第三代机器学习终端处理器1M,其性能比此前发布的寒武纪1A高10倍。

  一线芯片企业在AI领域早已深入布局,甚至已先声夺人。在CES 2018上,瑞芯微发布了旗下首款AI处理器RK3399Pro,首次采用CPU+GPU+NPU硬件结构设计,其片上NPU运算性能高达2.4TOPs,具备高性能、低功耗、开发易等优势;同年3月,台湾芯片厂商联发科发布了首款内建AI功能的芯片曦力P60,内置了专门用作AI运算的APU,可以提供从入门到高级的完整API支持和开发者工具包。

  AI芯片风口,究竟具有什么样特质的企业才能抓得住飞得起来呢?

  智能互联设备激增催热人工智能AI芯片

  近几年,市场上一个明显的趋势是智能手机的人口红利正在消失,出货量逐年逼近天花板,与之相反的是,智能互联设备却呈海量激增之势。

  智能音箱是消费领域的典型代表,市场研究公司Canalys的数据显示,今年第一季度的智能音箱全球出货量高达900万台,较去年同期增长210%;智能摄像头则是产业领域的典型代表,目前国内大概装有1.76亿个监控摄像头,预计三年内数量会增加到6.26亿。在数量暴增的同时,对摄像头的要求也越来越高,正在从“看得见”向“看得懂”转变,这就要求摄像头更加“智慧”。

  显然,这些新型的智能互联设备需要以自然语言处理、图像识别为代表的深度学习技术作为支撑,由此对设备的大脑——芯片在计算能力和功耗方面提出了新的要求。

  好比绘图工作会交给 GPU 而不是 CPU 是一样的道理,早在2011年,谷歌就发现,如果每位用户每天使用3分钟谷歌提供的基于深度学习语音识别模型的语音搜索服务,就必须把现有的数据中心扩大两倍。这意味着已有的CPU和GPU都不能满足需求,这驱动了谷歌自己研发更高效的AI芯片——NPU。

  AI 芯片的大热正是基于这样的理念:让适合的架构来做适合的工作,才能得到更高的效率和更低的功耗。专用于人工智能的芯片和传统的计算芯片存在很大的差异——典型CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元和控制单元,相比之下计算单元只占据了很小的一部分,算力无法满足深度神经网络(DNN)的计算需求;而AI芯片则具有大量的计算单元,能够适合大规模并行计算的需求。

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图:CPU和GPU架构对比

  既然这么多家企业都在布局AI芯片,那么各家研发的AI芯片究竟表现如何?

  前不久,市场研究公司Compass Intelligence发布了全球AI芯片企业排名。Compass Intelligence是从公司表现、产品表现、市场表现、独特市场四大维度计算出了这一结果。

  在全球前20名的AI芯片企业排名表中,中国大陆占据两个席位,分别是华为和瑞芯微,下面我们从他们的产品布局与生态链战略来看看上榜的理由。

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  华为AI芯片布局——抢占手机交互入口

  AI芯片想要发光发热,必须有搭载芯片的载体,华为毫不犹豫的选择了体量已经非常巨大的手机作为切入点。

  2017年9月,华为在德国柏林国际电子消费品展览会(IFA)上正式推出其最新 AI 芯片 “麒麟 970”(Kirin 970)。麒麟 970集成 NPU 专用硬件处理单元(寒武纪IP),创新设计了 HiAI 移动计算架构,其 AI 性能密度大幅优于 CPU 和 GPU。10月,华为在德国慕尼黑发布了搭载麒麟 970的新款旗舰手机Mate 10,最主要的卖点便是人工智能。NPU新架构让华为手机在处理同样的AI任务时,得到了50倍能效和25倍性能提升。

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  据悉,华为内部已经制定了代号“达芬奇”(Project Da Vinci)的项目,也被一些华为高管称为“D计划”。在这个计划中,华为希望将AI引入自己所涉足的所有业务,从电信基站、云数据中心,到智能手机和摄像头。
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