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如果用刀来比喻芯片，通用处理器好比一把瑞士军刀，人工智能时代好比要拿刀来切肉，瑞士军刀可以拿来用，但它并非是为切肉设计的，所以效果并非最好。因此，我们需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用性。” 国内人工智能芯片领军企业中科寒武纪创始人陈天石这样描述人工智能芯片的重要性。高性能计算是人工智能发展的基石，也是最重要的基础设施。个人电脑时代和移动互联网时代的发展历程表明，承载高性能计算的芯片决定了一个新的计算平台的基础架构和发展生态。因此，业内将芯片视为人工智能时代的战略制高点和入场券。
目前，除了英特尔和高通等传统芯片企业加紧研发外，谷歌等全球科技巨头也纷纷加入芯片研发行列，中国处于奋力追赶状态，在不同技术路线上均有所突破。不过受限于芯片产业短板，我国人工智能芯片发展仍然任重道远。
“芯片不突破，不可能真正成功”
国内最早聚焦和从事人工智能软硬件结合与芯片研究的地平线机器人技术创始人兼CEO余凯表示，人工智能时代，上层的应用都依赖于底层核心能力，而这个核心能力就是人工智能处理器。清华大学微电子学研究所所长魏少军甚至直言：“中国这么多优秀的科学家正在做各种各样的人工智能算法和应用，但是如果在芯片上不能突破，就不可能真正成功。”
陈天石介绍，信息时代的产物——通用处理器（CPU），无法支撑起智能时代。例如，谷歌大脑用了上万个通用处理器核“跑”了数天来学习如何识别猫脸；“阿尔法狗”和韩国棋手李世石下棋时使用了上千个CPU和数百个图形处理器（GPU），平均每局电费近3000美元。对于绝大多数智能需求来说，基于通用处理器的传统计算机成本过高、速度过慢、功耗过高、体积过大，难以接受。
目前，国际科技巨头已经开始抢占这个人工智能时代的战略制高点。传统的CPU主要用来完成单线程任务，而人工智能目前采用的深度学习算法，有海量的数据运算需求，主要需要并行运算，对传统架构和系统提出了极大的挑战，AI芯片由此应运而生。2011年，仍在谷歌就职的吴恩达将英伟达的GPU应用于谷歌大脑中取得惊人效果，结果表明12颗GPU可以提供相当于2000颗CPU的深度学习性能。之后各地人工智能研究人员纷纷使用GPU来加速AI算法，GPU也成为目前最主流的AI芯片。根据英伟达公开信息，短短两年里，与英伟达在深度学习方面展开合作的企业便激增了近35倍，增至3400多家企业。去年，谷歌推出了其自主芯片TPU，并成功帮助升级版的“阿尔法狗”战胜中国围棋选手柯洁，它与GPU相比，用较低的精度提高性能，功耗下降到GPU的10%。老牌芯片企业英特尔也通过收购以色列公司Nervana布局人工智能芯片。
在中国，寒武纪、地平线机器人均为近两年成立的新锐芯片研发企业，拥有该领域的顶尖人才。中星微公司和清华大学也有团队从事前沿研究。“未来所有智能都是从芯片端发起的，而且未来的芯片一定是和云连接在一起的。”语音识别公司云知声公司CEO黄伟认为，芯片安全就是数据安全、云端安全、战略安全，“这也不难判定为什么谷歌砸钱也要弄自己的芯片，不可能让自己的数据在别人的芯片上‘跑’结果。”
不同技术路线图齐头并进
那么我们需要怎么样的芯片来引领人工智能时代呢？魏少军认为，人工智能芯片必须满足几个条件。第一，必须可编程，这样才能适应算法和应用的持续演进；第二，架构的动态可变性和高效的架构变换能力，因为没有一个单一架构的芯片可以适应所有的算法；第三，高计算效率和高能量效率。此外，还必须低成本、体积小，应用开发简便。在人工智能领域，世界范围内的科研人员开创了不同的技术路线，总结起来大概有如下几类：
第一类是基于图形处理器的AI芯片。以英伟达公司的GPU为代表，使用传统的计算机架构，也是目前应用领域最广的计算机芯片。主要被互联网公司采用，优点是成熟，缺点是功耗大。
第二类是专用架构的AI芯片。例如，我国中科院计算机所的寒武纪公司2016年推出了Cambricon-1A，是世界首款商用深度学习专用处理器产品，在运行主流智能算法时性能功耗相对CPU和GPU有数量级优势。
第三类是类脑计算芯片。清华大学类脑计算研究中心主任施路平教授介绍，随着脑认知和神经科学的发展，国内外都意识到智能技术可以从脑科学和神经科学中受到启发，借鉴人脑信息处理方式，发展类脑计算系统。国际上，近年来IBM推出的TrueNorth类脑计算芯片，就属于此类，它处理能力相当于1600万个神经元和2.56亿个神经突触，功耗比现有系统下降多个数量级。在国内，清华大学从2012年开始布局类脑计算研究，于2015年11月成功研制了国内首款超大规模的神经形态类脑计算“天机芯片”。
此外还有其他类型芯片。包括以谷歌的TPU为典型代表的基于刺激驱动的神经计算芯片。魏少军表示，为了克服传统芯片设计的一些局限，他领衔进行了可重构计算研究，团队成员尹首一副教授研究和设计了名为Thinker的芯片，该芯片具有高能效的突出优点，其能量效率相比目前在深度学习中广泛使用的GPU提升了三个数量级。
发展智能芯片需要一个“尖刀连”
如同在信息时代发动机没有退出历史舞台一样，在智能时代通用处理器也不会退出历史舞台，在事务处理、科学计算和互联网等领域依然有广泛的应用。我国要大力发展发动机、通用处理器，完成历史欠账。同时，更要组织一个“尖刀连”发展智能芯片，抢夺智能时代的入场券，不能再次与未来失之交臂。在智能芯片的云端和消费端，“国家队”可以分成不同的参与模式。陈天石认为，人工智能芯片产业和发展，是建立于传统芯片的基础上的。我国芯片产业一直没有发展起来重要原因就是，集成电路不是单点突破的。从芯片设计开始，到辅助软件、设备、制造、工艺和封装，是很长的产业链，哪一个环节发展受阻，都会制约我国人工智能芯片产业发展。
他认为，芯片设计有可能成为中国单点突破的领域，设计是芯片产业链中极为重要的一环。目前，寒武纪、地平线等企业均专注于芯片设计。
魏少军认为，总体而言，我国集成电路产业近些年已经取得非常大的进步。2020年，芯片会发展到7纳米的规格，再升级换代会越来越难，速度会越来越慢。因此，对我国而言，2020年到2025年是追赶的机遇期。他建议，在类似人工智能芯片的新兴产业当中，国家一定要打破原有的格局，使用开放的方式支持产业发展。在选择支持项目时，更多以效益为导向，在科技资源有限的情况下，投入到最有可能产生效益的项目上。同时注重应用导向、问题导向，要解决实际问题，而非强调论文导向，要在市场上见英雄。
余凯认为，芯片是国家战略，属于核心重大基础设施，需要国家加强政策和资金投入。目前，国家为了扶持芯片产业发展，已经设立了集成电路基金。但基金的支持方向偏成熟的芯片设计和制造业企业。人工智能领域多为创新型企业虽然体量较小，但成长空间较大，建议对人工智能芯片研发企业给予适度倾斜。
消费端方面，“谷歌的发布会，预示着手机不再是作为主要上网设备，而是各种物联网设备。未来谁掌握物联网的入口，谁就是关键数据的产生者。基于声音和图像的芯片，将变得非常重要。”黄伟说，非常期待国家级的产业引导基金能在物联网领域有一定出货量的终端AI芯片上多布局，并形成“AI云端芯片－终端应用－政府采购”的生态闭环。
目前，除了英特尔和高通等传统芯片企业加紧研发外，谷歌等全球科技巨头也纷纷加入芯片研发行列，中国处于奋力追赶状态，在不同技术路线上均有所突破。不过受限于芯片产业短板，我国人工智能芯片发展仍然任重道远。
“芯片不突破，不可能真正成功”
国内最早聚焦和从事人工智能软硬件结合与芯片研究的地平线机器人技术创始人兼CEO余凯表示，人工智能时代，上层的应用都依赖于底层核心能力，而这个核心能力就是人工智能处理器。清华大学微电子学研究所所长魏少军甚至直言：“中国这么多优秀的科学家正在做各种各样的人工智能算法和应用，但是如果在芯片上不能突破，就不可能真正成功。”
陈天石介绍，信息时代的产物——通用处理器（CPU），无法支撑起智能时代。例如，谷歌大脑用了上万个通用处理器核“跑”了数天来学习如何识别猫脸；“阿尔法狗”和韩国棋手李世石下棋时使用了上千个CPU和数百个图形处理器（GPU），平均每局电费近3000美元。对于绝大多数智能需求来说，基于通用处理器的传统计算机成本过高、速度过慢、功耗过高、体积过大，难以接受。
目前，国际科技巨头已经开始抢占这个人工智能时代的战略制高点。传统的CPU主要用来完成单线程任务，而人工智能目前采用的深度学习算法，有海量的数据运算需求，主要需要并行运算，对传统架构和系统提出了极大的挑战，AI芯片由此应运而生。2011年，仍在谷歌就职的吴恩达将英伟达的GPU应用于谷歌大脑中取得惊人效果，结果表明12颗GPU可以提供相当于2000颗CPU的深度学习性能。之后各地人工智能研究人员纷纷使用GPU来加速AI算法，GPU也成为目前最主流的AI芯片。根据英伟达公开信息，短短两年里，与英伟达在深度学习方面展开合作的企业便激增了近35倍，增至3400多家企业。去年，谷歌推出了其自主芯片TPU，并成功帮助升级版的“阿尔法狗”战胜中国围棋选手柯洁，它与GPU相比，用较低的精度提高性能，功耗下降到GPU的10%。老牌芯片企业英特尔也通过收购以色列公司Nervana布局人工智能芯片。
在中国，寒武纪、地平线机器人均为近两年成立的新锐芯片研发企业，拥有该领域的顶尖人才。中星微公司和清华大学也有团队从事前沿研究。“未来所有智能都是从芯片端发起的，而且未来的芯片一定是和云连接在一起的。”语音识别公司云知声公司CEO黄伟认为，芯片安全就是数据安全、云端安全、战略安全，“这也不难判定为什么谷歌砸钱也要弄自己的芯片，不可能让自己的数据在别人的芯片上‘跑’结果。”
不同技术路线图齐头并进
那么我们需要怎么样的芯片来引领人工智能时代呢？魏少军认为，人工智能芯片必须满足几个条件。第一，必须可编程，这样才能适应算法和应用的持续演进；第二，架构的动态可变性和高效的架构变换能力，因为没有一个单一架构的芯片可以适应所有的算法；第三，高计算效率和高能量效率。此外，还必须低成本、体积小，应用开发简便。在人工智能领域，世界范围内的科研人员开创了不同的技术路线，总结起来大概有如下几类：
第一类是基于图形处理器的AI芯片。以英伟达公司的GPU为代表，使用传统的计算机架构，也是目前应用领域最广的计算机芯片。主要被互联网公司采用，优点是成熟，缺点是功耗大。
第二类是专用架构的AI芯片。例如，我国中科院计算机所的寒武纪公司2016年推出了Cambricon-1A，是世界首款商用深度学习专用处理器产品，在运行主流智能算法时性能功耗相对CPU和GPU有数量级优势。
第三类是类脑计算芯片。清华大学类脑计算研究中心主任施路平教授介绍，随着脑认知和神经科学的发展，国内外都意识到智能技术可以从脑科学和神经科学中受到启发，借鉴人脑信息处理方式，发展类脑计算系统。国际上，近年来IBM推出的TrueNorth类脑计算芯片，就属于此类，它处理能力相当于1600万个神经元和2.56亿个神经突触，功耗比现有系统下降多个数量级。在国内，清华大学从2012年开始布局类脑计算研究，于2015年11月成功研制了国内首款超大规模的神经形态类脑计算“天机芯片”。
此外还有其他类型芯片。包括以谷歌的TPU为典型代表的基于刺激驱动的神经计算芯片。魏少军表示，为了克服传统芯片设计的一些局限，他领衔进行了可重构计算研究，团队成员尹首一副教授研究和设计了名为Thinker的芯片，该芯片具有高能效的突出优点，其能量效率相比目前在深度学习中广泛使用的GPU提升了三个数量级。
发展智能芯片需要一个“尖刀连”
如同在信息时代发动机没有退出历史舞台一样，在智能时代通用处理器也不会退出历史舞台，在事务处理、科学计算和互联网等领域依然有广泛的应用。我国要大力发展发动机、通用处理器，完成历史欠账。同时，更要组织一个“尖刀连”发展智能芯片，抢夺智能时代的入场券，不能再次与未来失之交臂。在智能芯片的云端和消费端，“国家队”可以分成不同的参与模式。陈天石认为，人工智能芯片产业和发展，是建立于传统芯片的基础上的。我国芯片产业一直没有发展起来重要原因就是，集成电路不是单点突破的。从芯片设计开始，到辅助软件、设备、制造、工艺和封装，是很长的产业链，哪一个环节发展受阻，都会制约我国人工智能芯片产业发展。
他认为，芯片设计有可能成为中国单点突破的领域，设计是芯片产业链中极为重要的一环。目前，寒武纪、地平线等企业均专注于芯片设计。
魏少军认为，总体而言，我国集成电路产业近些年已经取得非常大的进步。2020年，芯片会发展到7纳米的规格，再升级换代会越来越难，速度会越来越慢。因此，对我国而言，2020年到2025年是追赶的机遇期。他建议，在类似人工智能芯片的新兴产业当中，国家一定要打破原有的格局，使用开放的方式支持产业发展。在选择支持项目时，更多以效益为导向，在科技资源有限的情况下，投入到最有可能产生效益的项目上。同时注重应用导向、问题导向，要解决实际问题，而非强调论文导向，要在市场上见英雄。
余凯认为，芯片是国家战略，属于核心重大基础设施，需要国家加强政策和资金投入。目前，国家为了扶持芯片产业发展，已经设立了集成电路基金。但基金的支持方向偏成熟的芯片设计和制造业企业。人工智能领域多为创新型企业虽然体量较小，但成长空间较大，建议对人工智能芯片研发企业给予适度倾斜。
消费端方面，“谷歌的发布会，预示着手机不再是作为主要上网设备，而是各种物联网设备。未来谁掌握物联网的入口，谁就是关键数据的产生者。基于声音和图像的芯片，将变得非常重要。”黄伟说，非常期待国家级的产业引导基金能在物联网领域有一定出货量的终端AI芯片上多布局，并形成“AI云端芯片－终端应用－政府采购”的生态闭环。
责任编辑：mooreelite
文章来源于:半导体行业观察 原文链接
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