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AI芯片是半导体公司和系统厂商的着力点

核心提示:在语音识别、图像识别等运用深度神经网络算法的场景下,相比传统芯片,人工智能芯片具有显著优势,AI芯片的研发对中国来说是一个非常好的赶超先进技术的机会,中国在AI芯片领域应把握机会弥补薄弱环节,以免受制于人。

有数据显示,2016年AI半导体芯片全球市场规模为23.88亿美元,预计到2020年,AI芯片全球市场规模将达到146.16亿美元。AI芯片主要的使用场景可以分为云端和终端两大类。在云端上,以英伟达的GPU为主导,而英特尔、谷歌的TPU以及国内不少企业也相继推出了各自的专用芯片。

“传统的CPU和GPU芯片采用基于指令流的冯诺依曼式计算架构和计算模式来运行,而人工智能芯片多采用类脑或仿脑的架构方式,能够突破内存墙的计算瓶颈。” 中科院半导体所类脑计算研究中心副主任龚国良表示,在语音识别、图像识别等运用深度神经网络算法的场景下,相比传统芯片,人工智能芯片具有显著优势。

随着端侧AI的模型与结构迭代加快、各种新型AI应用层出不穷、硬件底层驱动需要实时更新来适应市场上不断涌现的新需求,这对硬件的易适配性和灵活性提出了更高要求。国内AI芯片进展火热。6月20日,寒武纪推出第二代云端人工智能芯片“思元270”;6月21日,华为发布人工智能手机芯片“麒麟810”;7月3日,百度发布远场语音交互芯片“鸿鹄”。

据了解,思元270芯片集成了寒武纪在处理器架构领域的一系列创新性技术。其自主研发的MLUv02指令集,可支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能应用,更为视觉应用集成了充裕的视频和图像编解码硬件单元。

(思元270芯片,图自网络)

麒麟810采用华为自研达芬奇架构,带来出色AI能效与体验的同时,在性能、能效、拍照及通信能力上进行了全面升级。据了解,其采用业界最先进的7nm工艺制程,相比8nm工艺,能效提升20%,晶体管密度提升50%。

(麒麟810,图自网络)

百度的远场语音交互芯片”鸿鹄“,核心能力是高精度、超低误报的语音唤醒能力,以及离线的语音识别能力。“我们希望做一款超低功耗、超低成本、超高精度的芯片,能够赋予我们的智能设备语音的功能,同时又能把成本降到最低。”百度表示,鸿鹄遵循“软件定义芯片”的全新设计思路,支持远场语音交互核心的阵列信号处理和语音唤醒能力。据悉,百度与华为将共同打造深度学习框架与芯片。

关于AI芯片,英特尔将赶在年底推出两款最新AI芯片:神经网络推理处理器和神经网络训练处理器;在整体战略方面,英特尔在专注硬件、软件和生态系统,未来将持续加大软件投入,提供包括芯片和软件的用户解决方案。

据预测,到2020年,中国在人工智能的市场规模将达到710亿元。人工智能产业巨大的市场规模促成了大批的企业合作。

在6月28日,海信电器与青岛微电子创新中心有限公司签约,将共同投资5亿元成立青岛信芯微电子科技股份有限公司,从事智能电视SoC芯片和AI芯片的研发。据了解,此次新成立的青岛信芯微电子科技股份有限公司将由海信电器控股,整合了海信现有的芯片研发团队、此前海信收购的东芝电视芯片研发团队,以及宏祐图像科技(上海)有限公司的团队和业务,后续还会延伸到AI芯片的研发。

7月2日,包含联发科、联电、南亚科、日月光、钰创等50家指标性半导体与ICT厂商及工研院、大学共同成立台湾人工智能芯片联盟。联盟会长、钰创董事长卢超群表示,AI芯片发展(AI-on-Chip)就像人体,一是提供心脏,让各产业拥有充沛活力,二是提供大脑,AI就是串联所有人的大脑。

AI芯片的研发对中国来说是一个非常好的赶超先进技术的机会,但专家指出,总体上中国在芯片领域基础薄弱,仍存不少掣肘短板。比如,中国大陆制造工艺的相对落后,形成人工智能芯片产业链发展瓶颈。中国在AI芯片领域应把握机会弥补薄弱环节,以免受制于人。

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