一文读懂AI芯片:“中国芯”兴首的最佳时机?
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一文读懂AI芯片:“中国芯”兴首的最佳时机?

来源:http://www.4tms.cn 作者:迁安市羔弦餐饮有限公司 时间:2020-07-06 点击: 101

原标题:一文读懂AI芯片:“中国芯”兴首的最佳时机?

近几年来,人造智能行为自互联网诞生以来的第二次技术形式的表现,随着智能产品的落地行使,分歧场景的算法赓续涌现,计算数据呈爆炸式添长。不少厂商为了寻找产品多样化,不息推出新功能,在产品中挑到的“人机交互”、“智能识别”等稀奇的概念词汇,以此吸引消耗者的购买欲看。

与此同时,AI芯片行为人造智能技术的硬件基础和产业落地的载体,吸引了多多巨头和创企入局,各类AI芯片相继面世。

在近日胡润钻研院发布的《2020胡润中国芯片设计10强民营企业》榜单中,根据企业市值或估值列出了中国10强本土芯片设计民营企业,别离为:韦尔股份、汇顶科技、兆易创新、卓盛微电子、君正集成电路、圣邦微电子、比特大陆、瑞芯微、晶晨半导体、地平线、寒武纪科技。11家芯片设计企业中比特大陆、地平线、寒武纪科技3家都是AI芯片公司,占有了将近1/3的比重,足以见得AI芯片发展的主要性。

从架构说首,AI芯片走了怎样一条路

其实最早AI芯片的展现并不是为了实走指令,而是为了进走大量的数据训练和行使的计算。由于传统CPU在解决深度学习义务时效果不足高,且消耗的成本腾贵,因此催生了特意解决特定义务的新硬件——AI芯片。

现在AI芯片的设计方案众多,市面上对于AI芯片其实也异国清晰同一的定义,广义上来说一切面向人造智能的芯片都叫做AI芯片。

指令级架构是主流

从芯片架构来看,现在市场上绝大无数AI芯片都是采用传统的指令集架构。

传统的指令集架构采用冯·诺依曼计算手段,始末指令实走顺序控制计算挨次,并始末别离数据搬运与数据计算挑供计算通用性。在内心上照样所谓的“计算优先”模式,必要始末扩展并走计算单元来升迁芯片处理性能。

现在,市场上传统的通用指令集架构主要包括人们熟知的X86架构、ARM架构、RISC-V开源架构,以及SIMD架构。

固然指令级架构倚赖其通用性和普及的行使,成为了AI芯片的主流架构,但是在AI芯片进走算法处理的过程中,涉及到大量的计算、并走处理、矮时延等请求,给芯片存储器带来了重大的挑衅,这也就是冯·诺依曼计算手段下共享内存模式导致的存储性能瓶颈题目,吾们又称其为“数据墙”、“内存墙”或者“冯·诺伊曼瓶颈”。

如何始末硬件系统架构的创新,克服存储性能瓶颈题目,进一步升迁AI芯片深度学习算法运算效果,成为了现在AI芯片架构创新和发展的一大难题。

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(基于冯诺依曼的典型指令集架构暗示图)

另一条路:数据流AI芯片

要想解决内存性能跟得上计算单元算力升迁的题目,就要打破冯·诺依曼架构的内存墙窒碍,由此也衍生出AI芯片架构的另一条路——数据流芯片。

自夸很多人对“数据流AI芯片”晓畅甚少。在近日鲲云科技举办的新品发布会上,据鲲云科技创首人和CEO牛昕宇博士介绍,与传统指令集架构相比,数据流架构异国概念上的指令计数器,它是依托数据流起伏顺序控制计算顺序,采用计算流和数据流重叠运走手段清除余暇计算单元,并采用动态配置手段保证对于人造智能算法的通用声援,突破指令集技术对于芯片算力的限定。

数据流架构采用了数据流引擎的计算架构,以实现更高的吞吐量和更矮的延伸,最大益处在于大幅升迁芯片行使率。现在,数据流架构在数字信号处理、网络路由、图形处理、遥感检测、以及数据库处理,以及当今很多柔件系统组织中占有偏主要地位。

(图片源自OFweek维科网)

自然,数据流架构AI芯片的研发难度远重大于指令集架构,现在全球基于数据流手段钻研AI芯片的企业少之又少,主要有鲲云科技、Wave Computing、Sambanova、Groq,而现在能够实现数据流AI芯片量产的仅有国内的鲲云科技一家。总体而言,数据流架构也不失为异日AI芯片的一条主要发展路径。

三栽技术路线,谁是AI芯片的异日

AI芯片现在有3栽主流技术路线,别离为GPU、FPGA以及ASIC。

GPU是最早进走并走添速计算的处理器,得好于高并走组织,在处理图形数据和复杂算法方面它比CPU速度更快;在组织上,CPU大片面面积为控制器和寄存器,而GPU拥有更多ALU(逻辑运算单元)用于数据处理,云云的组织更正当对浓密型数据进走并走处理。

现在,GPU已经发展到较为成熟的阶段。Google、Facebook、微柔、百度等公司都在操纵GPU分析图片、视频和音频文件,在无人驾驶技术上也用到很多GPU芯片。但GPU也有肯定的局限性。比如深度学习算法分为训练和猜想两片面, GPU在算法训练上特意高效。但在猜想中,并走计算的上风就不及十足发挥出来。

FPGA是可编程器件基础上进一步发展的产物,用户可始末多次烧录FPGA配置文件来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这栽手段既解决了定制电路变通性的不及,又克服了原有可编程器件门电路数有限的弱点。由于FPGA可同时进走数据并走和义务并走计算,因此在处理特定行使时效果更高。

在功耗方面,FPGA每个逻辑单元的功能在烧录时就已经确定,不必要指令,无需共享内存,从而能够极大的降矮单位实走的功耗。

第三栽,全定制化的ASIC。这类芯片的计算能力和计算效果都直接根据特定的算法的必要进走定制,最大的上风在于体积幼、功耗矮、高郑重性、保密性强、计算性能高、计算效果高等。因此在特定周围,ASIC芯片是远超GPU、FPGA的。自然,ASIC芯片的弱点也很清晰,由于其是针对特定算法设计的,一旦芯片设计完毕,对答的算法就是固定的,工程案例因此一旦算法发生转折就能够将会无法操纵。

AI芯片兴首的因为

AI芯片之因此能在近几年迅速兴首,无外乎以下几个因为:

1、市场需求膨胀

在人造智能发展的初期,算法为王,像数据中央、大数据分析、精准营销等方面成功实现了商业落地。随着智能化变革深入到交通、安防、通信等周围,受功耗、传输数据、时延等条件限定,仅靠原有的云端计算解决方案难以已足人造智能本地行使落地计算需求,在终端、边端场景同样必要人造智能计算,因此催生了AI芯片新硬件的发展。

“不管有什么好的AI算法,要想最后得到行使,就必然要始末芯片来实现。”清华大学微电子所所长魏少军教授曾云云外示,行为算法的载体,芯片硬件的升迁也为先辈的柔件算法带来了更多的机会,为高性能、高算力AI芯片的展现挑供了更多保障。

2、政策声援,资本看好

人造智能正成为国际学术的新焦点,添快新一代人造智能造就,已成为抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略性题目。对此,国家对人造智能的发展高度偏重,并一连出台一系列人造智能产业发展政策。现在吾国人造智能产业已基本成型,从中央到各地的政策措施一连亮相。在政策扶持下,不光能添快人造智能产业政策的落地,还能促进产业深度融相符,添速人造智能行使商业化的发展。

AI芯片市场引发了老牌芯片厂商英伟达、英特尔的赓续关注,像国内的百度、阿里、华为等科技巨头也纷纷添码AI芯片赛道。除了巨头的行为,早在2014年国家多部分说相符多个企业成立了“国家集成电路产业投资基金”,一期投资高达1387亿元,现在大基金二期完善2000亿旁边周围的募资,接下来将重点投资人造智能、5G、物联网等终端行使产业,进一步推动国产半导体产业发展。

3、技术门槛稍矮

为什么有大量厂商都最先转型研发AI芯片,很主要的一点因为是其技术门槛稍矮。很多人造智能学习都请求的是完善浅易而大量地重复输入,且AI芯片针对某一类特定场景进走开发,不像传统CPU相通请求“十项万能”。其次,很多时候所谓的AI芯片并不是自力研发的一块芯片,不损消耗大量精力往完善各类IP(知识产权)内核,而是针对一些AI功能进走添速优化,以开释更多计算资源跟其他模块往处理复杂场景。这也是科技企业为什么蜂拥做AI芯片的因为之一。

AI芯片群雄逐鹿,国产兴首正那时

据OFweek电子工程网不十足统计,自2014年AI芯片创业潮以来,国内AI芯片企已超过数百家,公开宣布推出AI芯片产品的企业包括传统芯片厂商华为海思、紫光展锐、联发科、瑞芯微等,也有倚赖本身在互联网周围浓重实力进军AI芯片的科技巨头百度、阿里巴巴,还有诸如寒武纪、地平线、云天励飞等大批凝神AI芯片细分周围“后首之秀”。

光是在2019年,就有阿里巴巴、百度、寒武纪等多家厂商推出了性能领先的AI芯片产品,隐瞒图像识别、灵敏城市、云计算、自动驾驶等多个周围。

(点击图片放大不雅旁观)

纵不悦目全球AI芯片发展,中美两国成为了主要竞争对手。根据乌镇全球人造智能申请专利数目统计,美国、中国位列前二,且数目级挨近;在著名专利检索公司QUESTEL发布的《芯片走业专利分析及专利组相符质量评估》通知指出:中国近10年芯片专利添长惊人,已成为芯片专利申请第一大国。

多所周知,“无芯之痛”一向是国内半导体产业发展的最大不及,AI芯片正是国内企业发展的绝佳机会,国内企业已经初步具备了和国际企业竞争配相符的技术基础和知识产权基础,彰显出中国军团在AI芯片周围的曲道超车之势。

但是国产AI芯片迅速兴首的态势也并非一帆风顺,固然吾国在在方向于设备端的AI 芯片开发周围,以及类脑芯片周围都有所竖立,但在FPGA、GPU周围照样匮乏有竞争力的原创产品,大无数只是只是基于FPGA/GPU做二次开发。这主要与吾国在芯片周围一向匮乏关键中央自立技术相关,想要突破技术壁垒,还要扎实走好每一步。

市场趋于理性,“够实力”才能存活

据OFweek电子工程网不悦目察近几年来媒体炎度以及各家公司新品发布新闻,以及结相符百度指数对“人造智能”、“芯片”等关键词的趋势钻研来看,2017-2018年尤其是2018下半年相关的炎度达到了高点。

(数据源自百度指数-趋势钻研)

如同任何新兴技术的发展曲线相通,AI芯片走业在一轮创业及融资炎潮之后,也经历了一轮大洗牌。从新闻流的角度来看,AI芯片炎潮从2019年至今已经撤退了不少,现在保持相对稳定的曲线正向发展。

早期AI芯片概念一出,就如同iPhone10的刘海屏清淡,各家友商一见到立马跟风模仿,不管内心是不是AI芯片,总之先挂个名号上往。由于消耗者对于AI的理解也不足够,就方便了片面不良商家污水摸鱼,整个AI产品市场也受到了不少紊乱影响。

随着AI芯片细分周围的成熟,大批AI芯片产品的问世,市场最先对各厂商的产品和技术进走检验,大量异国营收、产品不具备市场竞争力的AI初创公司不得不退出竞争。“真金不怕火炼”,唯有真实具备中央技术研发实力的企业,才有存活下来的资本。固然现在AI芯片的炎度不像之前那么火爆,但难保接下来不会再次爆发一波走业炎潮,AI芯片的异日会是什么样,照样足够无限能够。(来自:OFweek电子工程网)



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