“如果把人工智能時(shí)代看成要拿刀來切肉，那么這把刀應(yīng)該就是芯片。而使用通用處理器這把并非專業(yè)為切肉設(shè)計(jì)的‘瑞士軍刀’切肉，顯然并不能夠達(dá)到最好效果。因此，我們需要專門打造一把切肉的刀。”人工智能芯片領(lǐng)軍企業(yè)中科寒武紀(jì)創(chuàng)始人陳天石這樣描述人工智能芯片的重要性。陳天石表示，高性能計(jì)算是人工智能發(fā)展的基石，也是最重要的基礎(chǔ)設(shè)施。個(gè)人電腦時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展歷程表明，承載高性能計(jì)算的芯片決定了一個(gè)新的計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)架構(gòu)和發(fā)展生態(tài)。因此，業(yè)內(nèi)將芯片視為人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn)和入場(chǎng)券。
（資料圖片 來源于網(wǎng)絡(luò)） 目前，除了英特爾和高通等傳統(tǒng)芯片企業(yè)加緊研發(fā)外，谷歌等全球科技巨頭也紛紛加入芯片研發(fā)行列，中國處于奮力追趕狀態(tài)，在不同技術(shù)路線上均有所突破。不過受限于芯片產(chǎn)業(yè)短板，我國人工智能芯片發(fā)展仍然任重道遠(yuǎn)。
芯片不突破不可能真正成功
國內(nèi)最早聚焦和從事人工智能軟硬件結(jié)合與芯片研究的地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人兼ＣＥＯ余凱表示，在人工智能時(shí)代，上層的應(yīng)用都依賴于底層核心能力，而這個(gè)核心能力就是人工智能處理器。清華大學(xué)微電子學(xué)研究所所長魏少軍坦言：“中國這么多優(yōu)秀的科學(xué)家正在做各種各樣的人工智能算法和應(yīng)用，但是如果在芯片上不能有所突破，就不可能取得真正成功。”
據(jù)陳天石介紹，信息時(shí)代的產(chǎn)物——通用處理器（ＣＰＵ），無法支撐起智能時(shí)代。例如，谷歌大腦用了上萬個(gè)通用處理器核“跑”了數(shù)天來學(xué)習(xí)如何識(shí)別貓臉；“阿爾法狗”和韓國棋手李世石下棋時(shí)使用了上千個(gè)ＣＰＵ和數(shù)百個(gè)圖形處理器（ＧＰＵ），平均每局電費(fèi)近３０００美元。對(duì)于絕大多數(shù)智能需求來說，基于通用處理器的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)成本過高、速度過慢、功耗過高、體積過大，難以接受。
目前，國際科技巨頭已經(jīng)開始搶占這個(gè)人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。傳統(tǒng)的ＣＰＵ主要用來完成單線程任務(wù)，而人工智能目前采用的深度學(xué)習(xí)算法，有海量的數(shù)據(jù)運(yùn)算需求，主要需要并行運(yùn)算，對(duì)傳統(tǒng)架構(gòu)和系統(tǒng)提出了極大的挑戰(zhàn)，ＡＩ芯片由此應(yīng)運(yùn)而生。２０１１年，仍在谷歌就職的吳恩達(dá)將英偉達(dá)公司的ＧＰＵ應(yīng)用于谷歌大腦中取得驚人效果，結(jié)果表明１２顆ＧＰＵ可以提供相當(dāng)于２０００顆ＣＰＵ的深度學(xué)習(xí)性能。之后各地人工智能研究人員紛紛使用ＧＰＵ來加速ＡＩ算法，由此，ＧＰＵ也成為目前最主流的ＡＩ芯片。根據(jù)英偉達(dá)公司公開信息顯示，短短２年間，與英偉達(dá)在深度學(xué)習(xí)方面展開合作的企業(yè)激增了近３５倍，達(dá)到３４００多家企業(yè)。去年，谷歌推出了其自主芯片ＴＰＵ，并成功幫助升級(jí)版的“阿爾法狗”戰(zhàn)勝中國圍棋選手柯潔，它與ＧＰＵ相比，用較低的精度提高性能，功耗下降到ＧＰＵ的１０％。老牌芯片企業(yè)英特爾也通過收購以色列公司Ｎｅｒｖａｎａ布局人工智能芯片。
在中國，寒武紀(jì)、地平線機(jī)器人均為近兩年成立的新銳芯片研發(fā)企業(yè)，擁有該領(lǐng)域的頂尖人才。中星微公司和清華大學(xué)也有團(tuán)隊(duì)從事前沿研究。“未來所有智能都是從芯片端發(fā)起的，而且未來的芯片一定是和云連接在一起的。”語音識(shí)別公司云知聲公司ＣＥＯ黃偉認(rèn)為，芯片安全就是數(shù)據(jù)安全、云端安全、戰(zhàn)略安全，“這也不難判定為什么谷歌砸錢也要弄自己的芯片，不可能讓自己的數(shù)據(jù)在別人的芯片上‘跑’結(jié)果。”
不同技術(shù)路線圖齊頭并進(jìn)
那么，到底需要怎么樣的芯片來引領(lǐng)人工智能時(shí)代呢？對(duì)此，魏少軍認(rèn)為，人工智能芯片必須滿足以下幾個(gè)條件：一是必須可編程，這樣才能適應(yīng)算法和應(yīng)用的持續(xù)演進(jìn)；二是架構(gòu)的動(dòng)態(tài)必須具有可變性和高效的架構(gòu)變換能力，因?yàn)闆]有一個(gè)單一架構(gòu)的芯片可以適應(yīng)所有的算法；三是必須具備高計(jì)算效率和高能量效率；四是必須低成本、體積小，應(yīng)用開發(fā)簡便。
目前，在人工智能領(lǐng)域，世界范圍內(nèi)的科研人員已經(jīng)開創(chuàng)了多種技術(shù)路線，總結(jié)起來有如下幾類：
第一類是基于圖形處理器的ＡＩ芯片。以英偉達(dá)公司的ＧＰＵ為代表，使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)架構(gòu)，這也是目前應(yīng)用領(lǐng)域最廣的計(jì)算機(jī)芯片。目前，該類芯片主要被互聯(lián)網(wǎng)公司采用，優(yōu)點(diǎn)是成熟，缺點(diǎn)是功耗大。
第二類是專用架構(gòu)的ＡＩ芯片。例如，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的寒武紀(jì)公司２０１６年推出的寒武紀(jì)１Ａ，是世界首款商用深度學(xué)習(xí)專用處理器產(chǎn)品，在運(yùn)行主流智能算法時(shí)性能功耗相對(duì)ＣＰＵ和ＧＰＵ有數(shù)量級(jí)優(yōu)勢(shì)。
第三類是類腦計(jì)算芯片。清華大學(xué)類腦計(jì)算研究中心主任施路平介紹說，隨著腦認(rèn)知和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展，國內(nèi)外都意識(shí)到智能技術(shù)可從腦科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)中受到啟發(fā)，借鑒人腦信息處理方式，發(fā)展類腦計(jì)算系統(tǒng)。國際上，近年來ＩＢＭ推出的ＴｒｕｅＮｏｒｔｈ類腦計(jì)算芯片，就屬于此類；清華大學(xué)也于２０１５年１１月成功研制了國內(nèi)首款超大規(guī)模的神經(jīng)形態(tài)類腦計(jì)算“天機(jī)芯片”。
此外，還有其他類型芯片。包括以谷歌的ＴＰＵ為典型代表的基于刺激驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)計(jì)算芯片。魏少軍表示，為了克服傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)上的一些局限，他領(lǐng)銜進(jìn)行了可重構(gòu)計(jì)算研究，團(tuán)隊(duì)成員尹首一研究和設(shè)計(jì)了名為Ｔｈｉｎｋｅｒ的芯片，該芯片具有高能效的突出優(yōu)點(diǎn)，其能量效率相比目前在深度學(xué)習(xí)中廣泛使用的ＧＰＵ提升了３個(gè)數(shù)量級(jí)。
發(fā)展智能芯片需要一個(gè)“尖刀連”
“如同在信息時(shí)代發(fā)動(dòng)機(jī)沒有退出歷史舞臺(tái)一樣，在智能時(shí)代，通用處理器也不會(huì)退出歷史舞臺(tái)。以后通用處理器依然會(huì)在事務(wù)處理、科學(xué)計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。我國要大力發(fā)展發(fā)動(dòng)機(jī)、通用處理器，完成歷史欠賬。同時(shí)，更要組織一個(gè)“尖刀連”發(fā)展智能芯片，搶奪智能時(shí)代的入場(chǎng)券，不能再次與未來失之交臂。在智能芯片的云端和消費(fèi)端，“國家隊(duì)”可以分成不同的參與模式。”陳天石認(rèn)為，人工智能芯片產(chǎn)業(yè)和發(fā)展，是建立于傳統(tǒng)芯片的基礎(chǔ)上的。我國芯片產(chǎn)業(yè)一直沒有發(fā)展起來的重要原因是，集成電路不是單點(diǎn)突破的。從芯片設(shè)計(jì)，到輔助軟件、設(shè)備、制造、工藝和封裝，是一個(gè)很長的產(chǎn)業(yè)鏈，任何一個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)展受阻，都會(huì)制約我國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
陳天石認(rèn)為，芯片設(shè)計(jì)有可能成為中國單點(diǎn)突破的領(lǐng)域，設(shè)計(jì)是芯片產(chǎn)業(yè)鏈中極為重要的一環(huán)。目前，寒武紀(jì)、地平線等企業(yè)均專注于芯片設(shè)計(jì)。
魏少軍認(rèn)為，總體而言，我國集成電路產(chǎn)業(yè)近些年已經(jīng)取得非常大的進(jìn)步。２０２０年，芯片會(huì)發(fā)展到７納米的規(guī)格，屆時(shí)，再升級(jí)換代會(huì)越來越難，速度會(huì)越來越慢。因此，對(duì)我國而言，２０２０－２０２５年是追趕的機(jī)遇期。魏少軍建議，在類似人工智能芯片的新興產(chǎn)業(yè)當(dāng)中，國家一定要打破原有的格局，使用開放的方式支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在選擇支持項(xiàng)目時(shí)，更多以效益為導(dǎo)向，在科技資源有限的情況下，投入到最有可能產(chǎn)生效益的項(xiàng)目上。同時(shí)注重以解決實(shí)際問題為導(dǎo)向，而非強(qiáng)調(diào)論文導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)在市場(chǎng)上見英雄。
余凱認(rèn)為，芯片是國家戰(zhàn)略，屬于核心重大基礎(chǔ)設(shè)施，需要國家加強(qiáng)政策和資金投入。目前，國家為扶持芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展，已經(jīng)設(shè)立集成電路基金。但基金的支持方向偏成熟的芯片設(shè)計(jì)和制造業(yè)企業(yè)。目前，我國人工智能領(lǐng)域多為創(chuàng)新型企業(yè)，這些企業(yè)雖然體量較小，但成長空間較大，建議對(duì)人工智能芯片研發(fā)企業(yè)給予適度傾斜。
在消費(fèi)端方面，“谷歌的發(fā)布會(huì)，預(yù)示著手機(jī)不再是作為主要上網(wǎng)設(shè)備，而是各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。未來誰掌握物聯(lián)網(wǎng)的入口，誰就是關(guān)鍵數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者?；诼曇艉蛨D像的芯片，將變得非常重要。”黃偉說，非常期待國家級(jí)的產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金能在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有一定出貨量的終端ＡＩ芯片上多布局，并形成“ＡＩ云端芯片－終端應(yīng)用—政府采購”的生態(tài)閉環(huán)。（周琳 王存福 付光宇 王曉潔 馬曉澄）
轉(zhuǎn)自：中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào)
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