8 月 15 日，Cadence 一年一度的全球巡回用戶大會(huì) CDNLive China 落地上海，本場(chǎng)大會(huì)吸引了包括 IC 設(shè)計(jì)工程師、系統(tǒng)開發(fā)者、生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴、Cadence 客戶在內(nèi)的數(shù)千人參會(huì)。作為在全球范圍內(nèi)有巨大影響力的半導(dǎo)體行業(yè)盛會(huì)，CDNLive 被 IC 設(shè)計(jì)行業(yè)看做是重要的行業(yè)“風(fēng)向標(biāo)”之一。今年 5 月剛剛發(fā)布全球首款云端視覺AI芯片 Questcore（中文名“求索”）的依圖科技，受邀參加了本次大會(huì)，其 CEO 朱瓏還在大會(huì)上發(fā)表了主題演講，分享了依圖的“造芯”理念。

圖｜依圖科技 CEO 朱瓏在 CDNLive China 上發(fā)表演講

在去年的大會(huì)上，華為海思和寒武紀(jì)的同臺(tái)演講就提到了人工智能已經(jīng)從 EDA 軟件、芯片設(shè)計(jì)等源頭領(lǐng)域?qū)Π雽?dǎo)體產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深刻的影響和變革。今年，以算法起家的依圖將觸手伸向了芯片領(lǐng)域?？偟膩砜?，“算法定義芯片”已經(jīng)成為行業(yè)大趨勢(shì)。

“算法定義芯片”成為必經(jīng)之路

圖靈獎(jiǎng)得主、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)宗師 David Patterson 與 John Hennessy 認(rèn)為，在開源系統(tǒng)的幫助下，輕量級(jí)芯片將擁有更多的商業(yè)化機(jī)會(huì)，下一個(gè)十年這些芯片在成本、能源、安全以及性能方面將實(shí)現(xiàn)全面質(zhì)變。

在人工智能大勢(shì)推動(dòng)下，芯片市場(chǎng)的蛋糕越來越大。公開數(shù)據(jù)顯示，2018 年全球 AI 芯片市場(chǎng)規(guī)模超過 20 億美元，預(yù)計(jì)到 2020 年將超過 100 億美元，會(huì)占到全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模的 10% 以上。

圖 | AI 芯片市場(chǎng)

目前國(guó)內(nèi)的 AI 芯片廠商有三類：芯片主要用于云平臺(tái)的 BAT 科技巨頭、傳統(tǒng)的芯片設(shè)計(jì)公司、算法起家的初創(chuàng)公司。對(duì)于非巨頭公司而言，垂直深耕可能是它們能在行業(yè)巨頭夾縫中取得差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的唯一路徑。

在本次大會(huì)上，朱瓏發(fā)表了題為“AI 新時(shí)代”的演講，他認(rèn)為，“隨著摩爾定律瀕臨終結(jié)，依靠傳統(tǒng)方式來提升芯片效能的方法已經(jīng)收效甚微，而高成本、高能耗、低利用率的特點(diǎn)滿足不了當(dāng)下復(fù)雜的人工智能使用場(chǎng)景需求，IC 行業(yè)也正在積極調(diào)整步伐，以期跟上人工智能的行業(yè)發(fā)展節(jié)奏?！痹?AI 芯片設(shè)計(jì)中“算法定義芯片”的情況愈發(fā)凸顯，軟硬件一體化的解決方案才可以最大程度地發(fā)揮“算法+芯片”的優(yōu)勢(shì)。

今年 5 月，依圖在上海發(fā)布了一款“發(fā)布即商用”的云端 AI 芯片“求索”（questcore），這是依圖實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用大規(guī)模普及落地的一個(gè)重要基礎(chǔ)，也讓依圖成為 CV 四小龍中第一個(gè)嘗試自研芯片的公司。

不僅如此，依圖還提出“算法即芯片”，將算法與芯片設(shè)計(jì)強(qiáng)耦合推向了極致。

圖丨含有 4 顆 QuestCore 芯片的板卡

這枚全球首款深度學(xué)習(xí)云端定制 SoC 芯片主要針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用，能兼顧云端和邊緣的智能視覺分析需求。

依圖介紹，該芯片的視覺推理性能是市面現(xiàn)有主流同類產(chǎn)品的 2 ~ 5 倍，安防攝像頭單路功耗僅為英偉達(dá) GPU P4 的 30%。

依圖還基于 questcore打造了軟硬件一體化的城市級(jí)智能視頻解決方案，讓數(shù)據(jù)中心“1 萬(wàn)路成標(biāo)配，50 萬(wàn)路成現(xiàn)實(shí)”。

普及 AI 需要基礎(chǔ)設(shè)施革命

機(jī)器智能分為可記錄、可識(shí)別、可關(guān)聯(lián)、可預(yù)測(cè)、可規(guī)劃五個(gè)階段，如何才能實(shí)現(xiàn)并推動(dòng)機(jī)器智能每個(gè)階段的提升并最終跨入智能時(shí)代？

信息時(shí)代過去 30 年，CPU 運(yùn)算能力提升了 100 萬(wàn)倍，存儲(chǔ)能力提升了 100 萬(wàn)倍，通訊能力即數(shù)據(jù)的傳輸速度也提升了 100 萬(wàn)倍。智能時(shí)代過去 5 年，即使 AI 算法性能已經(jīng)提升百萬(wàn)倍，但目前的人工智能仍然停留在低階階段。對(duì)此，朱瓏表示，文明的變遷史就是一場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的革命史，而在人工智能時(shí)代，基礎(chǔ)設(shè)施的躍遷關(guān)鍵在于“智能密度”。

“智能密度”是依圖創(chuàng)始人朱瓏首次提出的理念，他認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施提升的關(guān)鍵就在于提升一個(gè)區(qū)域或城市的“智能密度”。

圖 | 依圖創(chuàng)始人朱瓏

從微觀來看，“智能密度”指的是單位芯片面積擁有的智能算力。

宏觀來看，“智能密度”反映從單體的機(jī)器智能到群體智能的覆蓋程度。通俗來說，從 1 個(gè)攝像頭擴(kuò)展到 10000 個(gè)攝像頭，這些攝像頭成了互聯(lián)互通的一個(gè)新的、大的智能體，這樣一來網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)攝像頭在某個(gè)區(qū)域安防中所起到的作用就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單個(gè)攝像頭簡(jiǎn)單的“記錄”作用，基于大量的數(shù)據(jù)和算法，攝像頭將從記錄發(fā)展為代替人進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”的效果。

算力的急劇提升需要具有高經(jīng)濟(jì)性、高性價(jià)比的基礎(chǔ)設(shè)施，高級(jí)的算法可以用更少的機(jī)器算力實(shí)現(xiàn)更高的智能，隨著數(shù)據(jù)、算法、存儲(chǔ)、算力和傳輸?shù)然A(chǔ)設(shè)施的不斷提升，AI 會(huì)在未來幾年有革命性的進(jìn)展，實(shí)現(xiàn)智能水平的躍遷，最終推動(dòng)智能文明更快到來。

據(jù)悉，在今年 8 月初的“中國(guó)人工智能峰會(huì)”上，依圖與廈門市簽訂了合作協(xié)議，雙方將共同建設(shè)完善“一臉通”平臺(tái)及城市級(jí)大入口，依托城市智能視覺中樞開展公務(wù)、民生等方面的智能應(yīng)用落地。能看出，依圖在經(jīng)過“視覺-語(yǔ)音-芯片”三連跳之后，已成為一家視聽兼?zhèn)?、軟硬兼?zhèn)涞娜苄?AI 公司，這也是其他 AI 企業(yè)可探索的一條發(fā)展路徑。

“沒有典型場(chǎng)景應(yīng)用沒有意義、沒有超越英偉達(dá)的芯片沒有意義、沒有世界級(jí)的算法沒有意義，”朱瓏認(rèn)為，“算法即芯片這句話非常本質(zhì)，只有能找對(duì)問題，找對(duì)場(chǎng)景，用對(duì)算法，并為此定制芯片，才有可能做到極致性價(jià)比”。

在今天舉辦的 CDNLive China 上，這一理念也得到了業(yè)內(nèi)專家的再度肯定。清華大學(xué)微電子所所長(zhǎng)魏少軍教授指出，架構(gòu)創(chuàng)新是 AI 芯片面臨的的一個(gè)不可回避的課題。在他看來，英特爾 CPU、英偉達(dá) GPU、Xillinx FPGA 等都處于 AI 芯片 0.5 階段，谷歌 TPU 等處于 AI 芯片 1.0 階段。魏少軍教授認(rèn)為，“軟件定義芯片”將是 AI 芯片的未來。