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人工智能專用芯片是大勢所趨,而IP授權(quán)是當(dāng)前實現(xiàn)商業(yè)化的最佳選擇

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-10-18   瀏覽次數(shù):1083
核心提示:  8月中旬,人工智能芯片始創(chuàng)公司寒武紀(jì)取得1億美元的A輪融資,至此成為該范疇的第一個獨角獸,緊接著,9月初,華為在IFA 2017上正式宣布了全球首款面向手機的人工智能芯片麒麟970?! 【驮谶@前后不到一個月的時

  8月中旬,人工智能芯片始創(chuàng)公司寒武紀(jì)取得1億美元的A輪融資,至此成為該范疇的第一個“獨角獸”,緊接著,9月初,華為在IFA 2017上正式宣布了全球首款面向手機的人工智能芯片“麒麟970”。

  就在這前后不到一個月的時光里,“人工智能芯片”成了人人爭相熱議的一個產(chǎn)物、一個家當(dāng)。

人工智能專用芯片是大勢所趨,而IP授權(quán)是當(dāng)前實現(xiàn)商業(yè)化的最佳選擇

  人工智能芯片熱度漸 多家公司早已著手結(jié)構(gòu)

  前段時光,由于被看作是以后智能家居的進口之一,“智能音箱”一會兒遭到了人們的極年夜存眷,而跟著小愛同窗、天貓精靈等產(chǎn)物的接踵推出,更是將這股高潮推上了頂端。

  就在這股海潮逐漸安穩(wěn)的時刻,“人工智能芯片”緊跟而上,惹起了人工智能范疇的又一波新的海潮?,F(xiàn)實上,在這第三次的人工智能海潮中,作為讓人工智能技巧更快、更好運轉(zhuǎn)的基本硬件舉措措施,人工智能芯片必定是將來智能化時期的一種趨向。也是以,固然人工智能芯片比擬于其別人工智能技巧和運用顯得低調(diào)很多,但它的結(jié)構(gòu)照舊是浩瀚廠商眼中不克不及錯過的“機會”:

  買買買的英特爾——至今,為了不再錯過人工智能芯片,英特爾陸陸續(xù)續(xù)收買了Altera、Yogitech、Nervana、Movidius、Mobileye等多家公司,拿下了他們的FPGA等多種技巧。

  GPU在手,誰與爭鋒的英偉達——憑仗著GPU在人工智能運用中的后天性優(yōu)勢,英偉達曾經(jīng)走在了人工智能芯片的前列。不外,就在比來,黃仁勛也宣布了一款針對深度進修而打造的芯片Tesla V100。

  緊盯FPGA的微軟——微軟把重心放在FPGA人工智能芯片上,曾經(jīng)被用在Bing搜刮的支撐上。別的,其也推出了基于FPGA的視覺芯片A-eye,讓攝像頭具有視覺懂得才能,可運用在機械人、汽車和無人機等多種智能產(chǎn)物。

  與此同時,國際的廠商也是捋臂張拳。

  首個獨角獸“寒武紀(jì)”——由于高達1億美元的A輪融資,寒武紀(jì)成了人工智能芯片范疇的首個獨角獸,經(jīng)由過程的IP受權(quán)的情勢,其技巧曾經(jīng)在華為人工智能芯片麒麟970下面獲得了貿(mào)易化;

  主打“嵌入式”的地平線機械人—— 地平線機械人努力于打造基于深度神經(jīng)收集的人工智能“年夜腦”平臺,包含軟硬件。在硬件上,其此前曾表現(xiàn)旗下的人工智能芯片“盤古”曾經(jīng)勝利流片商用;

  ……

  從下面多家企業(yè)的結(jié)構(gòu)和產(chǎn)物來看, 我們可以或許清楚地認(rèn)知到,固然“人工智能芯片”比擬于語音辨認(rèn)等技巧并沒有獲得年夜眾更多的存眷,然則作為人工智能的基本硬件舉措措施,其曾經(jīng)成為諸多公司掠奪市場、占領(lǐng)風(fēng)口的一年夜計謀制勝點。

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  人工智能加快 人工智能公用芯片是將來趨向

  深度進修算法是完成人工智能技巧和運用的焦點,其在運轉(zhuǎn)進程中須要對海量的數(shù)據(jù)停止運算處置——用已有的樣本數(shù)據(jù)去練習(xí)人工神經(jīng)收集、用練習(xí)好的人工神經(jīng)收集去運算其他數(shù)據(jù)。關(guān)于傳統(tǒng)盤算架構(gòu)而言,這將是一個極年夜的挑釁。

  面臨深度進修算法這一盤算新需求,GPU(圖形處置器)、FPGA(可編程門陣列)、ASIC(公用集成電路)等成了人工智能芯片范疇的“被追捧者”。好比GPU,比擬于CPU,其具有高并行構(gòu)造,具有更多的ALU(Arithmetic Logic Unit,邏輯運算單位)用于數(shù)據(jù)處置,合適對密集型數(shù)據(jù)停止并行處置。

  值得我們留意的事,不論是讓英偉達一舉著名的GPU,抑或是以后與GPU不分手足的FPGA,在屬性上,它們都只能算是人工智能通用芯片。比擬于一開端就是“私家訂制”的ASIC,在深度進修算法的運轉(zhuǎn)上,GPU和FPGA或多或少都有著一些局限:

  GPU局限:GPU可以或許熟能生巧的練習(xí)人工神經(jīng)收集,但在輸入運用時,它一次只能處置一張圖象;比擬于FPGA的靈巧,GPU硬件構(gòu)造固定,不具有可調(diào)劑性;在完成雷同機能的功耗上,GPU弘遠(yuǎn)于FPGA和ASIC。

  FPGA局限:為了完成可重構(gòu)特征,F(xiàn)PGA外部有年夜量極細(xì)粒度的根本單位,然則每一個單位的盤算才能都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于GPU中的ALU模塊;在深度進修算法的運轉(zhuǎn)速度和功耗上,F(xiàn)PGA表示的都不如ASIC;FPGA價錢較為昂貴,在某些情形下乃至?xí)哂贏SIC。

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  弗成否定,關(guān)于以后人工智能的成長,GPU和FPGA都做出了不小的進獻,然則從將來成長趨向來看,人工智能公用芯片才是將來的焦點。

  從下面的一些比擬我們可以看出,在功耗和速度上,GPU、FPGA與ASIC之間照樣有著必定差距的。

  針對人工智能芯片的通用與公用的差別,地平線機械人芯片專家馬鳳翔稱,比擬于通用芯片,公用芯片是為特定場景而定制的,具有低功耗、低本錢、高機能的優(yōu)勢。再淺顯一點講,就如寒武紀(jì)開創(chuàng)人之一的陳云霽所舉出的例子,通俗的處置器就比如“瑞士軍刀”,固然通用,但不專業(yè),形成糟蹋,然則做菜的時刻,照樣菜刀輕車熟路,而專業(yè)的深度進修處置器就是這把更高效、更快捷的“菜刀”。

  與此同時,不只僅是機能的請求,跟著人工智能技巧的成長,其運用規(guī)模也將進一步擴展。將來,主動駕駛、機械人、智能家居等等終將充滿我們的生涯,這個中所隱蔽的將是一個無可估計的市場需求。屆時,不論是所須要處置的數(shù)據(jù),抑或是運算速度,與如今比擬都將不是一個量級,若想做的更好,就只能向人工智能公用芯片挨近。

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  人工智能公用芯片貿(mào)易化 IP受權(quán)是以后的最好前途

  跟著寒武紀(jì)成為AI芯片范疇首個“獨角獸”、華為麒麟970的推出,和前面蘋果、三星等多家分量級廠商接踵宣告AI芯片的計劃,“若何完成技巧、產(chǎn)物的貿(mào)易化落地”就成了接上去須要廠商們亟待處理的成績。

  今朝,應(yīng)用ASIC架構(gòu)的人工智能公用芯片中,最典范、最具代表性確當(dāng)屬寒武紀(jì)旗下的產(chǎn)物和谷歌的TPU了,分歧的是,前者辦事的對象是寬大客戶,爾后者則是辦事于本身的人工智能體系Tensor-flow。

  談及貿(mào)易化,固然中星微、寒武紀(jì)的產(chǎn)物此前都有所流片,然則從以后的全體來看的話,比擬于流片,IP受權(quán)也許更合適人工智能公用芯片,特別是關(guān)于創(chuàng)企而言。至于緣由,可以總結(jié)為兩點:

  第一,與其急著流片完成貿(mào)易化,不如緩下腳步到達芯片生態(tài)圈

  切實其實,關(guān)于企業(yè)來講,流片是一種可以或許疾速完成貿(mào)易化的辦法,而且收成的利潤也是可不雅的。然則,如許一來不免顯得有些保守,一不當(dāng)心也許就會形成掉誤。比擬之下,經(jīng)由過程IP受權(quán)來漸漸收買客戶構(gòu)建生態(tài)圈、“蠶食”人工智能芯片市場顯得更加自在有序。

  說到IP受權(quán),我們第一個想到的就是ARM,作為后起之秀的它經(jīng)由過程IP受權(quán)的戰(zhàn)略打敗了其時的業(yè)內(nèi)老邁Intel。ARM年夜中華區(qū)總裁吳雄昂曾一句話總結(jié)勝利——樹立了一個有壯大活性和立異力的生態(tài)圈,為生態(tài)圈的協(xié)作同伴供給了一種雙贏形式,介入個中的企業(yè)有很高的勝利率和利潤空間。別的,ARM生態(tài)圈的成員其實不受限于ARM平臺,在此基本上可以有沒有限的立異空間。

  以后,深度進修算法能夠還沒有那末的成熟,而人工智能的極年夜需求又對芯片的機能和功耗提出了新請求。與此同時,ASIC還有一個bug——架構(gòu)固定不具有靈巧性,這是其略遜于FPGA的一處。不外,經(jīng)由過程IP受權(quán),這將許可客戶在指令集基本上依據(jù)需求創(chuàng)立出本身的內(nèi)核架構(gòu),并可添加各類片表里設(shè)好比通訊接口等等,從而臨盆出本身的“處置器芯片”,就像此次的華為麒麟970。

  今朝來說,人工智能還處在一個低級階段,比擬于“思想定式”,更加靈巧的架構(gòu)也許將會更受迎接。如斯一來,環(huán)繞人工智能公用芯片將會慢慢構(gòu)成一個生態(tài)圈,這關(guān)于芯片企業(yè)今后的計劃而言將是主要的一步棋。

  第二,人工智能公用芯片流片具有風(fēng)險

  后面也提過,比擬于人工智能通用芯片,人工智能公用芯片具有低本錢低功耗的優(yōu)勢,然則有一個條件,那就是完成凌駕貨量。

  好比ASIC和FPGA,比起一次性本錢,前者的本錢是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于后者的,不外,在異樣完成高量產(chǎn)的條件下,后者的本錢將改變?yōu)榍罢叩?0倍,乃至是100倍。是以,假如不克不及完成量產(chǎn)的話,這關(guān)于人工智能公用芯片將是一件極其晦氣的事。

  固然,在機能和功耗上,人工智能公用芯片遙遙搶先,但也不克不及疏忽其一旦流片,功效就不克不及更改的現(xiàn)實,這也是形成人工智能公用芯片上市慢的一個緣由地點。

  結(jié)語

  在多起事宜的聯(lián)動下,人工智能公用芯片曾經(jīng)成了一個“年夜藍(lán)海”,引得國際內(nèi)科技巨子、AI創(chuàng)企紛紜跳入個中,意圖攀上中央那座小島的制高點。

  最初,攀上那座小島的只會是人工智能公用芯片,至于最初是誰,又是怎樣攀上的,我們今朝只能持以不雅望的立場。

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