AI 芯片作為上游產(chǎn)業(yè)以及人工智能的硬件基礎(chǔ)，有著很高的技術(shù)壁壘，同時(shí)也有著巨大的產(chǎn)業(yè)價(jià)值和戰(zhàn)略地位。從近期 IC 行業(yè)新聞中可看出，不少科技公司已經(jīng)開(kāi)始暗自布局 AI 芯片產(chǎn)業(yè)，甚至已經(jīng)取得了一定的成果。

兩周前，孵化自中科院計(jì)算所的 AI 芯片創(chuàng)業(yè)公司寒武紀(jì)完成一億美元 A 輪融資，由國(guó)投創(chuàng)業(yè)（A輪領(lǐng)投方），阿里巴巴創(chuàng)投、聯(lián)想創(chuàng)投、國(guó)科投資、中科圖靈、元禾原點(diǎn)（天使輪領(lǐng)投方）、涌鏵投資（天使輪投資方）聯(lián)合投資。

8 月 29 日，英特爾推出新一代視覺(jué)處理芯片（VPU） Myriad X 。Myriad X 是全球第一個(gè)配備專(zhuān)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算引擎的芯片上系統(tǒng)芯片（SoC），據(jù)悉，該芯片可能會(huì)用于無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等新興領(lǐng)域上。

從華為官方 Twitter 放出的消息來(lái)看，華為很可能在 AI 芯片上有所動(dòng)作

華為也將于 9 月 2 日，在 IFA 2017 展會(huì)上推出 AI 芯片，據(jù)說(shuō)這塊 AI 芯片就是打算在九月底發(fā)布的麒麟 970，并且該芯片會(huì)用在華為 Mate 10 手機(jī)中。

另外，據(jù)知名數(shù)碼博主孫昌旭爆料，目前高通驍龍 800 與 600 平臺(tái)可以通過(guò)軟件升級(jí)支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。

......

在傳統(tǒng)馮諾依曼結(jié)構(gòu)中，CPU 每執(zhí)行一條指令就需要從存儲(chǔ)器中讀取數(shù)據(jù)。在人工智能環(huán)境下，數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，而內(nèi)存讀取速度有限的情況下，CPU 大量的功耗就將花費(fèi)在數(shù)據(jù)的讀取上，從而限制住處理器的性能。

所以在人工智能場(chǎng)景下，芯片應(yīng)該具有更加有效且龐大的計(jì)算能力，以應(yīng)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算所帶來(lái)的海量數(shù)據(jù)，所以才會(huì)有如此多的科技公司熱衷于研發(fā) AI 芯片。

為了應(yīng)對(duì)不同 AI 應(yīng)用場(chǎng)景下的需求，目前 AI 芯片領(lǐng)域分為幾個(gè)流派，主要有以下幾種：

并行計(jì)算能力和功耗一樣高的 GPU

GPU 通常用在 PC、工作站、游戲機(jī)、智能手機(jī)等數(shù)碼設(shè)備上，用于做視頻或者圖形的處理。在進(jìn)行圖像處理時(shí)，每個(gè)像素點(diǎn)都需要被運(yùn)算，這是一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù)，而 GPU 強(qiáng)大的并行計(jì)算能力能很好地滿(mǎn)足計(jì)算需求。

通常來(lái)講，神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的深度越深，需要的訓(xùn)練時(shí)間就越長(zhǎng)，若采用傳統(tǒng)串行運(yùn)算的 CPU 來(lái)訓(xùn)練的話(huà)，可能要花數(shù)月，甚至數(shù)年的時(shí)間。而 GPU 的控制相對(duì)簡(jiǎn)單，內(nèi)部大部分的晶體管可以組成各類(lèi)專(zhuān)用電路、多條流水線(xiàn)，使得 GPU 的計(jì)算速度遠(yuǎn)高于 CPU，并擁有了更加強(qiáng)大的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，從而可以緩解深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練難題，釋放人工智能的潛能。這也是為什么 GPU 成為最流行的 AI 芯片的原因。

從 CPU 和 GPU 內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)看，CPU 結(jié)構(gòu)復(fù)雜，GPU 結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，沒(méi)有 Cache，運(yùn)算單元眾多

英偉達(dá)作為 GPU 巨頭，占據(jù)了七成的 GPU 市場(chǎng)份額。過(guò)去一年里英偉達(dá)已經(jīng)參與了超過(guò) 4 萬(wàn)家公司和 50 萬(wàn)名開(kāi)發(fā)者對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的研究，這也讓英偉達(dá)的股價(jià)在過(guò)去一年的時(shí)間里瘋漲了 300%。在今年的 GTC 上，英偉達(dá) CEO 黃仁勛沒(méi)有一句提到游戲，滿(mǎn)嘴都是「AI」和「深度學(xué)習(xí)」，他表示：「我們要在后摩爾定律時(shí)代找到出路，而 GPU 的快速崛起可以驅(qū)動(dòng)人工智能的革命?！?/p>

為了讓自家的 GPU 更加滿(mǎn)足 AI 計(jì)算需求，黃仁勛宣布推出了一款轉(zhuǎn)為 AI 和高性能計(jì)算打造的 GPU 架構(gòu) Volta。除了加強(qiáng) GPU 架構(gòu)，Volta 還增加了 640 個(gè)新的 Tensor 單元，與標(biāo)準(zhǔn) CUDA 核心配合使用，峰值性能達(dá)到 120TFLOPS/s。黃仁勛說(shuō)，英偉達(dá)動(dòng)用了超過(guò) 7000 名工程師，并花費(fèi)了 3 年的時(shí)間，才打造出了 Volta，足以顯示英偉達(dá)深耕 AI 領(lǐng)域的決心。

但問(wèn)題是，GPU 方案的功耗長(zhǎng)期居高不下，英偉達(dá)高端顯卡的功耗動(dòng)輒 200W +，一旦大量開(kāi)啟，在散熱一事上就會(huì)產(chǎn)生很多問(wèn)題 ，黃仁勛「核彈教父」的「美譽(yù)」也是這樣來(lái)的。另外，GPU 的價(jià)格問(wèn)題，也是限制其在 AI 領(lǐng)域發(fā)展的重要因素。

「核彈教父」黃仁勛

可重新定義內(nèi)部電路連接的 FPGA

GPU 能夠并行處理海量的數(shù)據(jù)，因此其內(nèi)部架構(gòu)必須十分通用，這也就是說(shuō)，它很難針對(duì)某個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行特殊優(yōu)化。而日新月異的行業(yè)要求芯片能夠處理新類(lèi)型的計(jì)算任務(wù)。此時(shí)沉寂許久，硬件體系可以重構(gòu)的 FPGA 重新回歸人們的視線(xiàn)。

FPGA 芯片內(nèi)部集成大量的基本的門(mén)電路，開(kāi)發(fā)者可通 Verilog、VHDL 等硬件描述語(yǔ)言按照自己的需求重新定義內(nèi)部門(mén)電路的連接，用更加通俗的話(huà)來(lái)講，F(xiàn)PGA 像是一種「萬(wàn)能芯片」。

不同于 GPU 的運(yùn)行原理，F(xiàn)PGA 是以門(mén)電路直接進(jìn)行運(yùn)算，硬件描述語(yǔ)言在執(zhí)行時(shí)會(huì)被翻譯成電路，所以在運(yùn)算速度和功耗上，F(xiàn)PGA 具有很大的優(yōu)勢(shì)。由于 FPGA 低延遲、低功耗的特性，近年來(lái)，微軟、百度等公司在自家的數(shù)據(jù)中心里大量部署 FPGA，詳細(xì)信息可參考深圳灣的文章『CPU + GPU 搞不定的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，微軟用 FPGA 解決』，本文不再贅述。

FPGA 行業(yè) 90% 的市場(chǎng)份額都被賽靈思 Altera 所占領(lǐng)（后者已被英特爾以 167 億美金的價(jià)格收購(gòu)），總體來(lái)講國(guó)內(nèi) FPGA 水平較弱，F(xiàn)PGA 從硬件到軟件的研發(fā)流程需要長(zhǎng)期的積累，但已有國(guó)內(nèi)的初創(chuàng)公司用 FPGA 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方案，比如深鑒科技。

深鑒科技的主要團(tuán)隊(duì)

深鑒科技（DeePhi Tech）的團(tuán)隊(duì)成員主要來(lái)自清華大學(xué)和斯坦福大學(xué)，專(zhuān)注于深度學(xué)習(xí)處理器與編譯器技術(shù)。旗下研發(fā)的 ESE 語(yǔ)音能識(shí)別引擎技術(shù)在 FPGA 領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議 FPGA 2017 上獲得了最佳論文獎(jiǎng)。該方案聚焦于使用 LSTM 進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的場(chǎng)景，結(jié)合獨(dú)家的深度壓縮（Deep Compression）技術(shù)、專(zhuān)用編輯器以及 ESE 專(zhuān)用處理架構(gòu)，在中端的 FPGA 上可以取得 Pascal Titan X GPU 高 3 倍的性能，并將功耗降低 3.5 倍。

據(jù)悉，零度智控已經(jīng)在其無(wú)人機(jī)產(chǎn)品 —— DOBBY 上采用深鑒科技的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)物體以及行人的檢測(cè)和實(shí)時(shí)跟蹤拍攝、手勢(shì)識(shí)別和人臉識(shí)別等功能。另外，深鑒科技還著眼于機(jī)器人、安防監(jiān)控、數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，正在將技術(shù)全面應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品。

深度定制的 ASIC

不過(guò)，F(xiàn)PGA 依舊有它的局限性。首先，在延遲和功耗上 FPGA 要由于 GPU，但 FPGA 的峰值性能卻不如 GPU。第二，F(xiàn)PGA 的編程難度很高，開(kāi)發(fā)者不僅要有軟件開(kāi)發(fā)的能力，還要掌握數(shù)字電路的設(shè)計(jì)理論，兩種技能都需要長(zhǎng)時(shí)間的打磨和積累?；谏鲜鲈?，部分芯片公司將目光轉(zhuǎn)向可以深度定制的專(zhuān)用集成電路 ASIC。

去年谷歌的 AlphaGo 和李世石的人機(jī)大戰(zhàn)將人工智能帶到了一個(gè)高潮，其中 AlphaGo 采用了 Google 自研的第二代 TPU，而 TPU 就是以 ASIC 的方式實(shí)現(xiàn)。

ASIC 全稱(chēng)為專(zhuān)用集成電路 (Application-Specific Integrated Circuit)，和 FPGA 不一樣的是，F(xiàn)PGA 寫(xiě)完代碼后就能夠使用廠商提供的工具實(shí)現(xiàn)硬件加速，而設(shè)計(jì) ASIC 還需要做大量的驗(yàn)證和物理設(shè)計(jì)，需要花更多的時(shí)間和資金。如果針對(duì)特殊場(chǎng)合（如軍事和工業(yè)），ASIC 還需要更多時(shí)間進(jìn)行特別的設(shè)計(jì)以滿(mǎn)足需求。雖然設(shè)計(jì)的時(shí)間比較長(zhǎng)，但 ASIC 加速器的速度會(huì)比用同樣工藝 FPGA 加速器速度快 5 ~ 10 倍，在功耗上也遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于 GPU，而且一旦量產(chǎn)后，ASIC 的成本會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于 FPGA 方案。

AlphaGo 中就采用了 Google 研發(fā)的 TPU

也正是因?yàn)槠溲邪l(fā)周期長(zhǎng)，門(mén)檻高，導(dǎo)致做 ASIC 的風(fēng)險(xiǎn)太大，同時(shí)也可能因?yàn)橼s不上市場(chǎng)的變化速度而陷入尷尬的境地。所以，很多業(yè)內(nèi)人士知道 ASIC 的性能要高于 FPGA，卻不敢輕易采用。

盡管研發(fā) ASIC 需要承擔(dān)很大的風(fēng)險(xiǎn)，但仍然有不少芯片公司不遺余力地推進(jìn) ASIC 的研究。

上文提到的寒武紀(jì)就是個(gè)中翹楚。寒武紀(jì)科技由創(chuàng)始人陳天石教授帶領(lǐng)中科院團(tuán)隊(duì)成立于 2016 年，致力于打造各類(lèi)智能云服務(wù)器、智能終端以及智能機(jī)器人的核心處理器芯片。公司研制了國(guó)際首個(gè)深度學(xué)習(xí)專(zhuān)用處理器芯片，不同于 Google 采用的通用處理器，寒武紀(jì)芯片專(zhuān)門(mén)面向深度學(xué)習(xí)技術(shù)。模擬實(shí)驗(yàn)表明，寒武紀(jì)芯片相對(duì)于傳統(tǒng)執(zhí)行 x86 指令集的芯片，有兩個(gè)數(shù)量級(jí)的性能提升。

有消息稱(chēng)，華為 Mate 10 所搭載的麒麟 970 芯片，將嵌入寒武紀(jì)的人工智能 IP。

另外，2015 年創(chuàng)立的企業(yè)地平線(xiàn)機(jī)器人（Horizon Robotics）致力于打造基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能「大腦」平臺(tái)，包括軟件和芯片。軟件方面，地平線(xiàn)機(jī)器人做了一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 OS，已經(jīng)研發(fā)出面向自動(dòng)駕駛的「雨果」平臺(tái)和面向智能家居的「安徒生」平臺(tái)。在芯片方面，未來(lái)地平線(xiàn)機(jī)器人還會(huì)為這個(gè)平臺(tái)設(shè)計(jì)一個(gè)芯片 —— NPU（Neural Processing Unit），支撐自家的 OS，到那時(shí)效能會(huì)提升 2-3 個(gè)數(shù)量級(jí)。

后摩爾定律時(shí)代，AI 芯片擁有更加廣闊的想象空間

近些年，摩爾定律似乎已經(jīng)發(fā)展到了極限，粗暴地縮小特征尺寸將變得非常困難。對(duì)于未來(lái)摩爾定律的發(fā)展，業(yè)界和學(xué)界給出了以下三個(gè)方案：

● More Moore（深度摩爾）：想辦法沿著摩爾定律的道路繼續(xù)向前推進(jìn)。

● More than Moore（超越摩爾）：由應(yīng)用需求驅(qū)動(dòng)，側(cè)重于功能的多樣化。

● Beyond CMOS：使用 CMOS 以外的新器件。

「More Moore」和「More than Moore」的區(qū)別

其中，「More than Moore」是目前主流的行業(yè)趨勢(shì)，其具體含義是，芯片設(shè)計(jì)者可以電路設(shè)計(jì)、系統(tǒng)算法優(yōu)化，或者封裝技術(shù)實(shí)現(xiàn)模塊集成，以達(dá)到優(yōu)化芯片的目的，同時(shí)芯片也可以擁有一些新的功能。這就意味著 AI 芯片有更加廣闊的想象空間，同時(shí)也說(shuō)明 AI 芯片領(lǐng)域也蘊(yùn)藏著巨大的商機(jī)。

AI 不是用一塊簡(jiǎn)單的芯片就能實(shí)現(xiàn)，也沒(méi)有哪個(gè)單一的 AI 系統(tǒng)能夠在任何場(chǎng)景完美地工作。AI 在不同場(chǎng)景中的應(yīng)用，都需要針對(duì)場(chǎng)景的需求，在功耗、延遲、數(shù)據(jù)吞吐量、加速器方案的選擇上做出調(diào)整和優(yōu)化，這也會(huì)刺激從工具和 IP 供應(yīng)商一直到包裝和流程開(kāi)發(fā)等環(huán)節(jié)的巨大發(fā)展。

AI 芯片領(lǐng)域的創(chuàng)新涉及到人工智能算法、編程語(yǔ)言、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、集成電路、半導(dǎo)體工藝等多方面，絕不是一蹴而就的事情。雖然在整個(gè) IC 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上，美國(guó)處于領(lǐng)先地位，在 GPU 領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)幾乎處于空白，但是仍然有一批創(chuàng)業(yè)公司有彎道超車(chē)的機(jī)會(huì)，比如上述的寒武紀(jì)科技、深鑒科技、地平線(xiàn)機(jī)器人，以及已經(jīng)具有一定規(guī)模的中微星，他們的技術(shù)在某些特定場(chǎng)景取得了相當(dāng)不錯(cuò)的成績(jī)。

在 PC 時(shí)代， 微軟和英特爾形成的 WINTEL 聯(lián)盟牢不可破，但在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，卻被 ARM 和高通迎頭趕上。而 AI 產(chǎn)業(yè)剛剛開(kāi)始發(fā)展，市場(chǎng)空間巨大，機(jī)會(huì)也開(kāi)始顯露，國(guó)內(nèi) AI 風(fēng)頭正盛，勢(shì)必會(huì)產(chǎn)生像英特爾和英偉達(dá)這樣世界級(jí)的企業(yè)。

版權(quán)聲明：本文系深圳灣編輯創(chuàng)作發(fā)布，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)自深圳灣，并標(biāo)明網(wǎng)站地址 shenzhenware.com

轉(zhuǎn)載、約稿、投稿、團(tuán)隊(duì)報(bào)道請(qǐng)聯(lián)系微信公眾號(hào)：shenzhenware（回復(fù)關(guān)鍵字）