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魏少軍:AI領(lǐng)域芯片已“炒作”過熱

wg7H_MooreNEWS ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-03-13 13:59 ? 次閱讀
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2018年3月9日,由智東西聯(lián)合極果、AWE舉辦的GTIC 2018全球AI芯片創(chuàng)新峰會(huì)在上海舉辦。本次峰會(huì)以“走進(jìn)AI世界,從芯看未來”為主題,匯集了清華大學(xué)微電子所所長魏少軍、NVIDIA亞太區(qū)AI技術(shù)中心首席技術(shù)官Simon See、聯(lián)發(fā)科技副總經(jīng)理暨家庭娛樂產(chǎn)品事業(yè)群總經(jīng)理游人杰以及深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO姚頌、啟英泰倫創(chuàng)始人&董事長何云鵬等眾多行業(yè)人士,共談AI芯片的最新技術(shù)動(dòng)向及產(chǎn)業(yè)落地前景。

會(huì)上, 清華大學(xué)微電子所所長魏少軍呼吁,當(dāng)前,AI領(lǐng)域芯片已“炒作”過熱,在目前還沒有出現(xiàn)AI通用算法的芯片,以及,AI殺手級(jí)應(yīng)用尚未出現(xiàn)的情況下,AI芯片未來發(fā)展還有長路要走。而推進(jìn)AI芯片需要軟件、硬件“雙輪驅(qū)動(dòng)發(fā)展”,其中,軟件更是扮演核心的關(guān)鍵角色。

人工智能是一個(gè)老的新話題

我們看到,近年來,在人工智能領(lǐng)域有兩件事情,刺激了人們的神經(jīng)。

首先是在去年,谷歌的alphago和兩位世界級(jí)圍棋選手分別進(jìn)行了對弈,而alphago都取得了勝利。對于這件事情,很多人都認(rèn)為這件事情代表了人工智能取得了重大的進(jìn)步。

但是,魏少軍教授對于這件事情并沒有抱著過于悲觀的態(tài)度。他認(rèn)為,從alphago與人類對弈的初衷目的來說,并沒有達(dá)到最初目標(biāo)。最開始谷歌的目標(biāo)是alphago在沒有經(jīng)過人工干預(yù)的情況下獲得最終的勝利,從而證明機(jī)器做能夠自我學(xué)習(xí),戰(zhàn)勝人類。但是最終的結(jié)果顯示,這兩場比賽,都有人工干預(yù)的成分在其中,alphago才取得了最終的勝利。

第二件事情就是在2011年,IBM舉行了一場名叫《危險(xiǎn)邊緣》的比賽,這場比賽更能夠反映人工智能作用。雖然比賽中計(jì)算機(jī)的體積不大,但是它的人工智能程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于alphago?!芭c這類機(jī)器相比較而言,alphago只能算是專門用于下圍棋的機(jī)器?!蔽荷佘娊淌诒硎尽?/p>

但是,盡管如此,魏少軍教授認(rèn)為人工智能依舊是一個(gè)老的新話題。

芯片是實(shí)現(xiàn)人工智能的當(dāng)然載體

魏少軍他指出,當(dāng)前人工智能算法非常多,層出不窮并沒有統(tǒng)一,根據(jù)應(yīng)用不同,因應(yīng)算法也不同;從硬件芯片來說,需要具備AI深度學(xué)習(xí)引擎,從云端向終端遷移的過程,需要極高效能通用深度學(xué)習(xí)引擎。

那么人工智能芯片是什么呢?

從目前主要的幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)芯片平臺(tái)來看。

首先是GPU。目前GPU的計(jì)算能力要比CPU高很多倍。從全部圖形芯片市場來看。英特爾目前占了71%,英偉達(dá)占了16%,AMD占了13%。但是從分立式GPU市場來看,英偉達(dá)占了71%,AMD占了29%。所以英偉達(dá)在分立式GPU市場產(chǎn)品中占有絕對的優(yōu)勢,其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的人工智能訓(xùn)練。

此外,人工智能芯片的第二個(gè)發(fā)展方向就是FPGA和TPU。

FPGA所實(shí)現(xiàn)的人工智能芯片,能夠在相同的情況下,功耗下降到GPU環(huán)境的20%。但是這依舊很難在移動(dòng)設(shè)備上使用。

而TPU的問題在于精度不高。所以TPU主要適用于不需要極高精度的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)計(jì)算。與GPU相比,TPU旨在以較低的精度來提高性能,功耗下降到GPU環(huán)境的10%左右。

芯片是實(shí)現(xiàn)AI實(shí)現(xiàn)智能的當(dāng)然載體,“無芯片,不AI”。這也使得如今的芯片行業(yè)進(jìn)入到一個(gè)高爆發(fā)和強(qiáng)競爭的階段,例如英偉達(dá)在分立式GPU產(chǎn)品上占有優(yōu)勢,產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的人工智能訓(xùn)練;AMD能夠提供異構(gòu)GPU/CPU(即APU),以及集成或分立的GPU;同時(shí)還有深鑒科技、寒武紀(jì)科技等國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司在細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域的深耕。

構(gòu)成智能芯片的關(guān)鍵要素

從人工智能芯片的架構(gòu)來看,前端有很多的傳感器,后端則是很多的執(zhí)行器,而連接著兩個(gè)部分的,絕不僅僅只是單一的芯片,而需要很多的功能。

在此基礎(chǔ)上,我們總結(jié)出了,人腦的的相關(guān)的工作結(jié)構(gòu),其中包括:多輸入/多輸出系統(tǒng);高度復(fù)雜的互連結(jié)構(gòu);多任務(wù)且高度并行化運(yùn)行系統(tǒng);多處理器單元系統(tǒng);并行分布式存儲(chǔ);并行分布式軟件;分布式處理與集中控制系統(tǒng)。

綜上所述,構(gòu)成智能芯片的關(guān)鍵要素到底有哪些呢?在魏少軍教授看來,主要包含一下部分:

一. 可編程性:適應(yīng)算法的演進(jìn)和應(yīng)用的多樣性;

二. 架構(gòu)的動(dòng)態(tài)可變性:適應(yīng)不同的算法,實(shí)現(xiàn)高效計(jì)算;

三. 高效的架構(gòu)變換能力:< 10 Clock cycle, 降低開銷;

四. 高計(jì)算效率:避免使用指令這類低效率的架構(gòu)。

五. 高能量效率:~5TOps/W

某些應(yīng)用:功耗 < 1mW

某些應(yīng)用:識(shí)別速度 > 25f/s

六. 低成本:能夠進(jìn)入家電和消費(fèi)類電子;

七. 體積?。耗軌蜓b載在移動(dòng)設(shè)備上;

八. 應(yīng)用開發(fā)簡便:不需要芯片設(shè)計(jì)方面的知識(shí);

但是,魏少軍教授認(rèn)為,目前的CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法均不是理想的架構(gòu)。

AI殺手級(jí)應(yīng)用還沒出現(xiàn)

魏少軍教授認(rèn)為,現(xiàn)在AI芯片已經(jīng)被過度“炒作”, 尤其媒體跟風(fēng)起到很大作用。實(shí)際上,目前還沒有出現(xiàn)像CPU一樣的AI通用算法芯片,AI殺手級(jí)應(yīng)用還沒出現(xiàn),未來還有很長一段路要走。

在應(yīng)用方面,“無行業(yè)不AI”,無論是人臉識(shí)別,語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、監(jiān)控、交通規(guī)劃、無人駕駛、智能陪伴、輿情監(jiān)控、智慧農(nóng)業(yè)等等,似乎AI涵蓋了人們生產(chǎn)生活中的方方面面。然而,哪些應(yīng)用真的需要AI?我們希望AI幫助解決什么樣的問題?什么是AI的“殺手級(jí)”應(yīng)用?什么樣的AI應(yīng)用是我們每天都需要的?這些問題到今天仍舊沒有解決。

AI應(yīng)用落地還有很長的路要走,而對于從業(yè)者來講,當(dāng)務(wù)之急是研究芯片架構(gòu)問題。從感知、傳輸?shù)教幚?,再到傳輸、?zhí)行,這是AI芯片的一個(gè)基本邏輯。但是智慧處理的基本架構(gòu)是什么?還沒有人能夠說得清,研究者只能利用軟件系統(tǒng)、處理器等去模仿人類。軟件是實(shí)現(xiàn)智能的核心,芯片是支撐智能的基礎(chǔ)。

總結(jié)

魏少軍在演講最后總結(jié)出如下五點(diǎn)思考:

1、AI芯片是當(dāng)前科技、產(chǎn)業(yè)和社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn),也是AI技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵階段,不管有什么AI算法,要想最終得到應(yīng)用,就必然要通過芯片來實(shí)現(xiàn)。

2、由于還不存在適應(yīng)所以應(yīng)用的“通用”算法,確定應(yīng)用領(lǐng)域就成為發(fā)展AI芯片的重要前提。遺憾的是,AI的“殺手”級(jí)應(yīng)用目前尚未出現(xiàn),已經(jīng)存在的一些應(yīng)用對于老百姓的日常生活來說也還不是剛需,因此,AI芯片的外部發(fā)展還有待優(yōu)化。

3、架構(gòu)創(chuàng)新是AI芯片面臨的一個(gè)不可回避的課題。一個(gè)重要問題:是否會(huì)出現(xiàn)像通用CPU那樣獨(dú)立存在的AI處理器?如果存在的話,它的架構(gòu)是怎樣的?如果不存在,那么目前以滿足特定應(yīng)用為主要目標(biāo)的AI芯片就一定只能以IP核的方式存在,最終被各種各樣的SoC所集成。如果真是這樣,那么今天從事AI芯片研究的設(shè)計(jì)公司該何去何從?

4、可重構(gòu)計(jì)算芯片技術(shù)允許硬件架構(gòu)和功能隨軟件變化而變化,實(shí)現(xiàn)軟件定義芯片,在實(shí)現(xiàn)AI功能時(shí)具有獨(dú)到的優(yōu)勢,具備廣闊的前景。

5、目前大部分的AI芯片創(chuàng)業(yè)者都會(huì)成為“先烈”,而這將成為AI發(fā)展中最令人欽佩也最令人動(dòng)容的偉大事件.

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原文標(biāo)題:魏少軍:大部分AI芯片企業(yè)都會(huì)成為“先烈”

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