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AI芯片并非广义的芯片 战争才刚刚开始

2020年02月13日 16:59 次阅读

芯片,目前在我国是一个高热度话题。尤其是在贸易战之后,每天有大量的报道充斥在我们周围:一边是我国芯片陷入“缺芯少魂”的绝境,一边又是我国AI芯片“赶超欧美”的欣喜。这些在对立面的报道大大增加了人们的疑惑,到底谁说的对,我国芯片行业目前真实的状态究竟是怎样?

其实,这两种看似对立的声音都是正确的,都是我国芯片行业目前真实的现状。只是有些人混淆了传统芯片与AI芯片的概念。

传统芯片,指的是中央处理器(CPU),它是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心(Control Unit)。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

在传统芯片领域,美国一家独大,占全球市场份额的60%以上。美国的英特尔AMD高通博通英伟达等都是全球顶尖的芯片制造商。在这一方面,中国的确落后于美国,并且在短时间内极难追赶。“缺芯少魂”的说法也由此而来。

但在AI芯片领域,却呈现出一副截然不同的画面。

AI芯片并非广义的芯片

AI芯片并不是真正意义上的芯片,从某种意义上来说,能实现AI加速功能的半导体器件都可以被称为“AI芯片”。它可以被封装成芯片的形态,也可以被制成板卡的形态,所以AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。

AI芯片并非广义的芯片 战争才刚刚开始

图:CPU的内部结构及工作原理     

如图所示,以往CPU负责整个系统的基本计算和运行。但当整个系统都需要使用人工智能这项功能时,就需要消耗大量的算力。如果这时候仍由CPU的运算单元来提供算力,可能就会出现因为算力不足而“死机”的情况。

AI芯片就是为了完成这些额外计算任务而诞生的。

目前,根据芯片的架构,以及通用性和计算性能的差异,我们通常把AI芯片分为: GPUASICFPGA、类脑芯片四大类。

AI芯片并非广义的芯片 战争才刚刚开始

GPU采用的是单指令、多数据处理结构,主要处理图像领域运算加速的任务。但GPU无法单独工作,必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用,处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型,但当需要大量地处理类型统一的数据时,则可调用GPU进行并行计算。

ASIC芯片是供专门应用的集成电路芯片技术,在集成电路界被认为是一种为专门目的而设计的专用AI芯片。除了不能扩展以外,在功耗、可靠性、体积等方面都有优势,尤其在高性能、低功耗的移动端。

FPGA,即现场可编程门阵列。它是专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路,既解决了定制电路不足的问题,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点,适用于多指令,单数据流的分析,常用于预测阶段,如云端。FPGA是用硬件实现软件算法,因此在实现复杂算法方面有一定的难度,缺点是价格比较高。

由于人脑结构精密且复杂,芯片想要模仿人脑的工作模式并不容易,所以目前类脑芯片只有个别传统芯片巨头在从事相关研发工作。

国产崛起,拉开战争序幕

纵观全球AI芯片格局,老牌芯片公司依然占据主导地位,但中国企业正在迅猛向前。

2018年,市场研究和咨询公司Compass Intelligence发布了年度全球AI芯片公司排名报告。根据报告显示,英伟达排名第一,英特尔、IBM、Google、苹果、AMD、ARM、高通、三星、恩智浦等公司位列2-10名。在Top24的榜单排行中,已有六家中国公司入围。分别是:第12位华为海思)、第14位联发科(MediaTek)、第20位瑞芯微(Rockchip)排名第20位、第21位芯原(Verisilcon)、第23位寒武纪(Cambricon)排名第23位、第24位地平线(Horizon)。

由于CUDA开发平台的普及和较早研发GPU,英伟达的GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台,它也牢牢地占据了榜单的第一名。

除了英伟达,其他老牌的芯片巨头也没“闲”着,特别是英特尔。通过收购Altera,英特尔获得了基于FPGA的AI方案,这让英特尔得以跻身行业第一梯队。

虽然中国企业暂时排名较后,但崛起的可能性无限。

如果从使用场景来看,AI芯片主要可分为两类:一个是在数据中心部署的云端,一个是在消费者端部署的终端。其中,云端主要以训练(Training)任务为主,终端以推理(Inference)任务为主。

训练任务即用大量标记过的数据来“训练”相应的系统,使之可以适应特定的功能。例如给系统海量的“人脸”的图片,系统会通过训练记住每张“人脸”的特点、细节、差异。

推理任务即用训练好的系统来完成任务。接上面的例子,就是你将一张图给之前训练过的系统,之后系统就会自动分辨出特定的“人脸”。

训练和推理在目前大多数的AI系统中,是相对独立的过程,两者对计算能力的要求也不尽相同。

完成训练任务,需要极高的计算性能,需要较高的精度,需要能处理海量的数据,需要有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。所以拥有大量原始数据的中国芯片厂家,将会在此脱颖而出。

相对来说,推理任务对性能的要求并不高,对精度要求也要更低,在特定的场景下,对通用性要求也低,能完成特定任务即可。但因为推理的结果直接提供给终端用户,所以用户体验方面的优化更为重要。这也给了大量注重用户体验的中国企业新的超越机会。

在今年8月的人工智能大会上,华为的麒麟810、麒麟910、昇腾310、昇腾910;地平线“征程/旭日”系列、依图的“求索”;阿里旗下玄铁910、锐虎贲T710等AI芯片纷纷崭露头角。此外Thinkforce、翱捷和芯驰等后起之秀也在摩拳擦掌。

AI芯片的战争才刚刚开始。

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