半导体

寒武纪副总裁钱诚:深度学习处理器是人工智能的物质载体

作者:赵晨来源:中国电子报、电子信息产业网发布时间:2018-11-18 19:26我要评论

11月16日,中关村集成电路设计园开园暨第二届“芯动北京”中关村IC产业发展论坛在北京召开。本次活动以“兴人才,芯未来”为主题,深入探讨新形势下全球集成电路产业发展趋势、人才培育与自主创新、产业趋势与资本融合。在“Z沙龙”·产业趋势与投资分论坛上,寒武纪副总裁钱诚在主题演讲中详细介绍了人工智能芯片及其产业化情况。

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成立于2016年3月的寒武纪科技,同年就推出了世界首款商用深度学习专用处理器“寒武纪1A”。2017年,集成寒武纪1A处理器的世界首款人工智能手机芯片华为麒麟970正式发布,并在华为Mate 10手机中投入大规模商用。如今,寒武纪已经完成B轮融资,估值25亿美元,成为国内人工智能初创企业中估值仅次于商汤科技的独角兽企业。

钱诚表示,寒武纪公司的定位是要做整个人工智能产业的核心的物质载体。因为芯片在信息时代就相当于工业时代的发动机。在人工智能时代,智能芯片可以说是所有算法都离不开的基础核心硬件,很多人工智能算法对算力的需求都是非常迫切的。

2016年开始,业界对于人工智能的需求开始井喷,人工智能的算法取得新的突破,其中最有代表性的就是深度学习算法。而促成这一发展的,正是一系列迫切的需求。比方说,虚拟现实设备怎么才能让人沉浸其中但不感到头晕?汽车的自动驾驶系统怎么判断道路上的诸多红绿灯和一个拿着红绿灯牌子的行人?智能汽车如何在1秒钟完成100百次以上的自动控制?互联网数据中心如何实现对大量短视频和语音文件的处理?这些和以往完全不同的需求,让业界对人工智能深度学习产品的需求暴增,英伟达公司的股价也因此在2017年涨了5倍。

据钱诚介绍,人工智能芯片目前有三种主流路线。第一种是模拟脉冲路线,可以模拟神经元的行为方式做到电路上,但是目前精度还不够,不能大规模应用,业界花了很多钱做相应的研发,如IBM的“真北”。第二种是占市场垄断地位的GPU产品,其中主要是英伟达公司的产品,目前GPU全球年出货量高达87亿美元。但是GPU也有相应的弱点,即性能提升曲线不再陡峭,功耗居高不下。第三种是深度学习处理器芯片,这是现在业界几乎所有智能芯片公司都在做的方向,其性能提升曲线非常陡峭。大家的目标就是瞄准深度学习神经网络的处理器,把它往高性能、高能效比的方向去做,这样随着时间的流逝,逐渐把GPU落下一个代差。

除了IBM、谷歌、苹果、华为等已经在人工智能芯片领域深耕的企业,很多此前做人工智能算法的互联网企业也开始自研芯片,如讯飞、百度、阿里等。钱诚表示,未来两年内我们会看到更多的智能芯片出炉,所以以后智能芯片也就不稀奇了。

如何用有限规模的硬件支持任意规模的算法?如何用固定架构的硬件支持各种不同种类的算法?如何用最节能的技术满足算法的功耗要求?仍是摆在我们面前亟待解决的三个最关键问题。钱诚透露,寒武纪明年上半年推出的产品会比今年产品的性能提升4倍以上,功耗也会相对降低。希望能够用智能芯片为云计算、智能网联汽车、工业互联网等各行各业的产业升级贡献一份力量。


责任编辑:赵强

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