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谷歌I/O掀新一轮造芯热 中国芯弯道超车亟待完善生态圈

时间:2018-05-30 16:49来源:通信信息报 作者:特约撰稿 张贺飞 点击:
  谷歌2018I/O开发者大会近日向外界透露了谷歌前进的方向,而其中的重要一项,就是正式公布了自家AI芯片TPU的3.0版本。距离中兴芯片危机仅一个多月的时间,TUP 3.0版本的公布或将再次对“造芯热潮”的中国科技界带来刺激,掀起新一轮的“AI芯”热潮。然而,AI芯片要如何造出来呢?
 
  AI芯片:一切的基础
 
  为什么说AI芯片是AI技术的基础?当AI技术进一步发展,所需要的信息和运算量会进一步提升,CPU已经无法提供更加庞大的算力,目前人们用GPU来代替CPU进行深度学习,但为了考虑到算力膨胀和兼容性的问题,研发AI芯片已是大势所趋。
  芯片作为高投入、高尖精的技术,又是底层硬件基础,如果严重依赖海外技术,那么,国内的AI公司就会非常难受——就和今天的中兴一样,命门一掐,受制于人。因此众多互联网大佬都在自行研发AI芯片,除了谷歌还有亚马逊、苹果、Facebook等。
  谷歌研发的TPU最早公布于2016年,2013年就有相关传言在进行研发了。与李世石和柯洁大战而名声大噪的AlphaGo就搭载了TPU。
  AI芯片分为深度学习和专用类,前者可以搭载在大量AI平台内,进行深度学习和智能运算;后者用途则更加垂直,比如用于安防识别、智能家居、自动驾驶、云端运算,这也是目前AI芯片最为火热的四个落地场景。
  但深度学习AI芯片更加意义重大,一般是为深度学习框架而设计,这意味着它对开源架构进行了优化,能让开发者更顺利、更快捷地开发出更多的AI应用,形成数目繁多、品类齐全的AI应用生态。此外,AI芯片与深度学习框架的一体化意味着标准的建立,如果选择这款AI芯片的开发者越多,企业的AI护城河就越稳固,类似PC之于Windows。
 
  中兴事件推动中国“造芯热”
 
  由于半导体产业的先发优势,美国英伟达、英特尔、谷歌、AMD等企业的AI芯片产品一直是国内AI企业追赶和超越的对象。而在中美贸易摩擦导致的中兴芯片危机发生不久后,TPU3.0的发布也进一步催化了国内的造芯热度,相信接下来一段时间,对造芯追求的舆论将会掀起新的高潮。
  其实在中兴事件到I/O发布会之前,国内造芯热度持续不减:4月19日,阿里公布自研芯片Ali-NPU消息;4月20日,阿里宣布全资收购AI芯片企业中天微;4月23日,Rokid宣布自研AI芯片将于6月26日亮相;4月27日,云天励飞正公布面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU;5月3日,寒武纪发布首款云端智能芯片MLU100;5月11日,华为被爆麒麟980处理芯片将在今年下半年发布;5月11日,云知声宣布将在下周公布全球首款面向IoT的AI芯片……
  这个时间节点颇为耐人寻味,众多网友不买账,纷纷调侃这些企业有蹭热点之嫌。但这也拦不住大企业纷纷倾力投入,同时更涌现一大票造芯创业者。凭心而论,在AI技术的浪潮下,AI芯片作为底层基础,战略意义可以说不言而喻,中兴事件也让人们看到了中国在这方面的短板。但做芯片,不能走炼钢铁那种大干快上的粗暴路线。
 
  中国芯应该怎么造?
 
  承载算力的芯片是人工智能发展的基石,是最重要的基础设施资源,特别是在终端侧对功耗、性能、稳定都有很高的要求。无论从国家战略、还是行业市场来看,都需要做AI芯片。
  其实,中国真正埋首做AI芯片的公司还是有的,虽然难度很大,但是确实有人在勤勤勉勉地做。中科寒武纪就是一个例子,但是中科寒武纪的AI芯片离宣传的效果还是有一段距离,应用面较为狭窄,目前主要用于华为手机摄像头,进行图像运算,此外有部分应用于科大讯飞的翻译机,负责语言处理。相比外国巨头们AI芯片的泛用性,差距依然很远。
  而从整个AI产业角度看,芯片并非一个孤立的硬件。它同时也要结合深度学习框架,以及AI应用生态,三者形成良性的循环。深度学习框架相当于AI的操作系统,一颗专用的AI芯片能让深度学习框架运转速度更快,也更兼容,吸引更多的开发者使用这样的操作平台,来产生更多的AI应用,当生态足够大,不愁吸引不到足够的用户。而一个完整且繁荣的生态架构,正是寒武纪们欠缺的。
  因此,AI芯片布局不仅要看地基,还要着眼高层,更需要做好深耕五年十年甚至二十年的准备,这需要企业家拥有非凡的战略眼光和全面布局AI生态的勇气。
  (本文系作者个人研究之观点,不代表本报立场。作者系知名IT评论人士)
(责任编辑:admin)
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