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AI造芯:實力擔(dān)當(dāng)還是華美冒險?

張慧娟 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:張慧娟 ? 2019-04-28 09:27 ? 次閱讀
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AI造芯路上,最不缺的就是夢想和勇氣。不管是高通英偉達這樣的巨頭,還是無數(shù)前仆后繼的成長型企業(yè)。

關(guān)于AI,前景無疑足夠有吸引力,才能轉(zhuǎn)化為放手一搏的動力。這場圍繞AI的造芯熱潮,被認為將在2019年經(jīng)歷落地應(yīng)用的關(guān)鍵考驗。未來是否能如期而至?紛紛落地的賽道上,什么樣的AI芯片能夠穩(wěn)穩(wěn)著陸?

巨頭的盛宴

4月19日,高通在人工智能開放日上,正式推出布局云端的AI推理加速處理器——Cloud AI 100。在此之前,高通一直致力于無線網(wǎng)絡(luò)邊緣終端側(cè)的耕耘,推出了四代基于驍龍平臺的AI芯片。從終端到云端,高通一個更為完整的AI版圖呼之欲出。

4月23日,特斯拉自動駕駛芯片公布。這款馬斯克口中“世界上最好的自動駕駛芯片”,與上一代由Nvidia驅(qū)動的硬件相比,據(jù)稱每秒幀數(shù)處理能力提高了 21 倍,可使每輛車的硬件成本降低約 20%。這項重磅芯片系統(tǒng)的研發(fā)、更新、量產(chǎn)和應(yīng)用無疑需要耗費無數(shù)心力與金錢,能不能撐住這個“世界最強”,還要看特斯拉的長遠表現(xiàn)。

瑞芯微:老牌企業(yè)擁抱AIoT

去年,在全球前20名的AI芯片企業(yè)排名中,中國大陸僅占兩個席位,瑞芯微便是其中之一。面對撲面而來的AIoT時代,瑞芯微針對視覺、圖像感知、語音交互等領(lǐng)域,推出一系列AI芯片產(chǎn)品,以多種應(yīng)用形態(tài)量產(chǎn)并商用。

瑞芯微日前在福州舉辦千人開發(fā)者大會,期間發(fā)布的人工智能計算棒AI加速器是一大亮點,內(nèi)置的NPU算力最高可達3.0TOPs。相同性能下,功耗相比28nm工藝可降低30%左右。這個加速棒被稱為是AI、物聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者、開發(fā)者的“產(chǎn)品研發(fā)利器”,在眾多與場景結(jié)合的學(xué)習(xí)能力方面被寄予厚望。開發(fā)者通過U盤大小的計算棒,外加一臺Linux系統(tǒng)的終端,即可獲得強大的算力與深度學(xué)習(xí)推理能力,大大降低了開發(fā)門檻。

而在此之前,瑞芯微的AI芯片RK3399和RK3399 Pro已經(jīng)有了成熟的落地應(yīng)用案例。在支付寶一款人臉支付產(chǎn)品“蜻蜓”中,采用的正是RK3399 芯片方案。

多年來的技術(shù)積累,深耕產(chǎn)業(yè)形成的敏銳觸覺,以及在終端市場的強大生態(tài)鏈,或許都是瑞芯微在AI芯片商業(yè)化道路上先聲奪人的主要因素。

云知聲的AI哲學(xué):“全棧”和“硬核”

近來,云知聲的AI技術(shù)開放日很熱鬧,四地巡回日程過半,北京、深圳已盛大舉行。以語音識別及語言處理技術(shù)起家的云知聲,去年5月推出其首款面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片UniOne,采用自主AI指令集,號稱性能比通用方案提升超50倍。

談及造芯動力,云知聲創(chuàng)始人/CEO黃偉說,“在AIoT市場加速爆發(fā)的今天,云端方案在網(wǎng)絡(luò)、帶寬、能耗、隱私以及邊緣計算等方面的限制,使得面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片成為必然抉擇?!?/strong>不論是CPU還是GPU、FPGA,現(xiàn)有的芯片架構(gòu)并非為 AI 專門設(shè)計,并不能滿足物聯(lián)網(wǎng)AI算力需求,且考慮了太多的向后兼容性,因此在性能上遠非最優(yōu)?!盎跇I(yè)務(wù)方面對芯片產(chǎn)品、場景的反復(fù)驗證,以及對AIoT終局的判斷,云知聲在2014年就明確必須自主研發(fā)面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片。”黃偉表示。


在今年的技術(shù)開放日上,云知聲董事長/CTO梁家恩將云知聲的 AI 哲學(xué)概括為“全棧”和“硬核”,所謂全棧是指貫通技術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的價值閉環(huán),硬核則指破解產(chǎn)業(yè)規(guī)?;瘧?yīng)用難題。四大“硬核”技術(shù)包括:語音感知與表達,語言與知識計算,AIoT芯片落地,超算平臺與圖像、翻譯拓展。

2014年開始布局AI芯片,2016年正式啟動,2018年拿到第一塊芯片——云知聲的AI造芯之路算是穩(wěn)健。芯片對于云知聲的戰(zhàn)略布局有多重要?梁家恩表示,這是規(guī)?;慨a(chǎn)中最重要的硬核技術(shù)。面向方案商與開發(fā)者,可提供更完整的AI 應(yīng)用參考方案,幫助客戶更快、更高效地打造AI未來應(yīng)用。

在云知聲的“云端芯”生態(tài)中,AI芯片還將發(fā)揮哪些作用?值得期待。


嘉楠耘智:區(qū)塊鏈巨頭的AI摘星之旅

作為區(qū)塊鏈領(lǐng)域數(shù)一數(shù)二的企業(yè),嘉楠耘智涉足AI可以說是順勢而為。如果說區(qū)塊鏈是當(dāng)時的腳踏實地,那么AI就是必須要仰望的星空。幸運的是,嘉楠耘智這場摘星之旅開始得夠早、夠及時,目前已經(jīng)小有成果。

2016年,嘉楠耘智開始了AI造芯之路。歷時兩年,于2018年9月發(fā)布量產(chǎn)RISC-V商用邊緣計算芯片勘智K210,該芯片是一顆集成機器視覺與聽覺的SoC,定位于AI與邊緣計算領(lǐng)域。

“AI市場化需要高效、可靠且有一定性價比優(yōu)勢的芯片來為相關(guān)應(yīng)用提供計算平臺。嘉楠耘智起步于區(qū)塊鏈領(lǐng)域,專注于高性能、高算力的ASIC芯片設(shè)計,可以通過這些積累來把握AI落地的機遇。”嘉楠耘智銷售總監(jiān)黃波說。“我們的AI產(chǎn)品計劃,將著力為客戶提供高度定制化和彈性化的解決方案,與合作伙伴共同打造生態(tài)系統(tǒng)并實現(xiàn)技術(shù)與商業(yè)的雙贏?!?br />
勘智K210支持8路麥克風(fēng)陣列預(yù)處理流程,通過多路麥克風(fēng)陣列信號采集,并結(jié)合對應(yīng)的算法,可實現(xiàn)聲源的方向識別。同時,基于芯片和人臉識別AI算法能力,可以將預(yù)先錄入的人臉圖像與對應(yīng)用戶人臉進行特征比對,從而進行身份權(quán)限管理。搭配智能云臺攝像頭可以進行目標人臉追蹤和捕捉。

通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器,勘智K210能夠靈活運用圖像識別、語音識別、視頻處理、信息檢索等功能。可應(yīng)用于智能家居、新零售、物流檢測等場景,還可以為未來社區(qū)、智慧城市提供整套解決方案。

勘智K210采用RISC-V架構(gòu),雙核處理器,最高主頻400M,擁有CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元、KPU和音頻預(yù)處理單元,單芯片可實現(xiàn)圖像和語音識別能力。
在區(qū)塊鏈的技術(shù)、資金和資源積累,對嘉楠耘智在AI領(lǐng)域能起到哪些推進作用?由于礦機芯片出貨量巨大,嘉楠耘智已成為臺積電在中國市場的前五大客戶。在ASIC芯片設(shè)計和自研算法方面的積累,都有助于設(shè)計和產(chǎn)品化的快速推進。

如何看待AI芯片市場當(dāng)前的競爭格局?黃波表示,從資本和技術(shù)角度來看,國際巨頭仍處于優(yōu)勢地位。從芯片架構(gòu)角度來看,AI時代完全不同于以往。它有著大量豐富的應(yīng)用,技術(shù)路線有分散、碎片化的特征,因此終端需要實現(xiàn)很多可定制化的功能,也需要芯片架構(gòu)更有彈性、更為開放。


正是如此,嘉楠耘智不遺余力推動著RISC-V商用邊緣計算芯片的落地。“x86架構(gòu)在PC領(lǐng)域的成功毫無疑問,ARM架構(gòu)在移動終端一時風(fēng)頭無兩。一個處理器架構(gòu)能在一個時期勝出,最主要還是它適應(yīng)了本時期產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要?,F(xiàn)在,RISC-V在短短幾年時間迅速被業(yè)界認可,主要原因是它滿足IoT邊緣計算的需求。”黃波表示。

在AI領(lǐng)域,嘉楠耘智目前主要聚焦于本地邊緣計算?!叭?a target="_blank">中心化的技術(shù)是我們的信仰,”黃波強調(diào),“許多數(shù)據(jù)并不一定需要發(fā)送到服務(wù)器去處理,例如采集的聲音、人臉,本地端就能夠?qū)崿F(xiàn)存儲識別,這對于提高處理效率、保護消費者隱私都大有益處。”

“基于RISC-V的解決方案大量落地仍需要兩三年時間,我們已經(jīng)率先實現(xiàn)商用。下一步,將繼續(xù)致力于優(yōu)化功耗控制,將單位晶圓下的算力發(fā)揮到極致。”黃波表示,“算法方面我們也更歡迎與更多的第三方伙伴進行合作,共同打造生態(tài)系統(tǒng)建設(shè),推動在更多行業(yè)的落地應(yīng)用?!?

結(jié)語

集成電路與其他行業(yè)的最大差別在于,玩家除了要擁有規(guī)模和成本優(yōu)勢之外,決勝關(guān)鍵關(guān)乎持續(xù)的創(chuàng)新能力。芯片作為高投入、高尖精的技術(shù),布局不僅要看眼前,更要看未來,要做好深耕五年十年甚至幾十年的準備。這樣的行業(yè)和技術(shù)屬性,注定了AI造芯本身就是一場冒險。

但值得慶幸的是,經(jīng)歷了轟轟烈烈的造芯大潮,我們看到越來越多的芯片走向落地應(yīng)用。而隨著IoT的大規(guī)模實施、5G商用的到來,AI的落地應(yīng)用也有望得到革命性的進展。

好戲才剛剛開始。


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