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什麽樣的“芯片”能支撐起智能時代?
浏覽次數:1175次 发布日期:2018-5-4
“如果用刀来比喻芯片,通用处理器好比一把瑞士军刀,人工智能时代好比要拿刀来切肉,瑞士军刀可以拿来用,但它并非是为切肉设计的,所以效果并非最好。因此,我们需要专门打造一把切肉的刀,这把刀既要方便切肉,又要方便剁骨头,还需要具有一定的通用性。” 国内人工智能芯片领军企业中科寒武纪创始人陈天石这样描述人工智能芯片的重要性。高性能计算是人工智能发展的基石,也是最重要的基础设施。个人电脑时代和移动互联网时代的发展历程表明,承载高性能计算的芯片决定了一个新的计算平台的基础架构和发展生态。因此,业内将芯片视为人工智能时代的战略制高点和入场券。
目前,除了英特尔和高通等传统芯片企业加紧研发外,谷歌等全球科技巨头也纷纷加入芯片研发行列,中国处于奋力追赶状态,在不同技术路线上均有所突破。不过受限于芯片产业短板,我国人工智能芯片发展仍然任重道远。 “芯片不突破,不可能真正成功”

国内最早聚焦和从事人工智能软硬件结合与芯片研究的地平线机器人(22.290, -0.48, -2.11%)技术创始人兼CEO余凯表示,人工智能时代,上层的应用都依赖于底层核心能力,而这个核心能力就是人工智能处理器。清华大学微电子学研究所所长魏少军甚至直言:“中国这么多优秀的科学家正在做各种各样的人工智能算法和应用,但是如果在芯片上不能突破,就不可能真正成功。”

陳天石介紹,信息時代的産物——通用處理器(CPU),無法支撐起智能時代。例如,谷歌大腦用了上萬個通用處理器核“跑”了數天來學習如何識別貓臉;“阿爾法狗”和韓國棋手李世石下棋時使用了上千個CPU和數百個圖形處理器(GPU),平均每局電費近3000美元。對于絕大多數智能需求來說,基于通用處理器的傳統計算機成本過高、速度過慢、功耗過高、體積過大,難以接受。

目前,國際科技巨頭已經開始搶占這個人工智能時代的戰略制高點。傳統的CPU主要用來完成單線程任務,而人工智能目前采用的深度學習算法,有海量的數據運算需求,主要需要並行運算,對傳統架構和系統提出了極大的挑戰,AI芯片由此應運而生。2011年,仍在谷歌就職的吳恩達將英偉達的GPU應用于谷歌大腦中取得驚人效果,結果表明12顆GPU可以提供相當于2000顆CPU的深度學習性能。之後各地人工智能研究人員紛紛使用GPU來加速AI算法,GPU也成爲目前最主流的AI芯片。根據英偉達公開信息,短短兩年裏,與英偉達在深度學習方面展開合作的企業便激增了近35倍,增至3400多家企業。去年,谷歌推出了其自主芯片TPU,並成功幫助升級版的“阿爾法狗”戰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、地平線機器人均爲近兩年成立的新銳芯片研發企業,擁有該領域的頂尖人才。中星微公司和清華大學也有團隊從事前沿研究。“未來所有智能都是從芯片端發起的,而且未來的芯片一定是和雲連接在一起的。”語音識別公司雲知聲公司CEO黃偉認爲,芯片安全就是數據安全、雲端安全、戰略安全,“這也不難判定爲什麽谷歌砸錢也要弄自己的芯片,不可能讓自己的數據在別人的芯片上‘跑’結果。”


不同技術路線圖齊頭並進

那麽我們需要怎麽樣的芯片來引領人工智能時代呢?魏少軍認爲,人工智能芯片必須滿足幾個條件。第一,必須可編程,這樣才能適應算法和應用的持續演進;第二,架構的動態可變性和高效的架構變換能力,因爲沒有一個單一架構的芯片可以適應所有的算法;第三,高計算效率和高能量效率。此外,還必須低成本、體積小,應用開發簡便。在人工智能領域,世界範圍內的科研人員開創了不同的技術路線,總結起來大概有如下幾類:

  第一類是基于圖形處理器的AI芯片。以英偉達公司的GPU爲代表,使用傳統的計算機架構,也是目前應用領域最廣的計算機芯片。主要被互聯網公司采用,優點是成熟,缺點是功耗大。
  第二類是專用架構的AI芯片。例如,我國中科院計算機所的寒武紀公司2016年推出了Cambricon-1A,是世界首款商用深度學習專用處理器産品,在運行主流智能算法時性能功耗相對CPU和GPU有數量級優勢。
  第三類是類腦計算芯片。清華大學類腦計算研究中心主任施路平教授介紹,隨著腦認知和神經科學的發展,國內外都意識到智能技術可以從腦科學和神經科學中受到啓發,借鑒人腦信息處理方式,發展類腦計算系統。國際上,近年來IBM推出的TrueNorth類腦計算芯片,就屬于此類,它處理能力相當于1600萬個神經元和2.56億個神經突觸,功耗比現有系統下降多個數量級。在國內,清華大學從2012年開始布局類腦計算研究,于2015年11月成功研制了國內首款超大規模的神經形態類腦計算“天機芯片”。
  此外還有其他類型芯片。包括以谷歌的TPU爲典型代表的基于刺激驅動的神經計算芯片。魏少軍表示,爲了克服傳統芯片設計的一些局限,他領銜進行了可重構計算研究,團隊成員尹首一副教授研究和設計了名爲Thinker的芯片,該芯片具有高能效的突出優點,其能量效率相比目前在深度學習中廣泛使用的GPU提升了三個數量級。
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