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环亚手机下载:在迭代中变强AI芯片需破解落地难题中共中央网络安全和信息化委员会办公室

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  人工智能财产规模高速增长,举世市场调研机构IHSMarkit宣布数据显示,到2025年AI利用市场规模将从2019年的4环亚手机下载28亿美元激增到1289亿环亚手机下载美元。

  回首2019年,AI机械人群聊、管控蹊径桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多蓝本人类才会做的工作。数不尽的纷纷利用背后离不开AI芯片的根基支撑。

  日前,AI芯片新老牌厂商“混战”国际破费类电子产品博览会,周全覆盖当昔人工智能六大年夜核心落地场景,包括云端练习、云端推理、智妙手机、AIoT视觉推理、AIoT语音推理、自动驾驶等,海内AI芯片进入落地阶段。

  根据中国人工智能财产成长同盟(以下简称同盟)供给的数据,2019年以环亚手机下载来国内外芯片厂商共宣布AI芯片近30款。

  AI芯片如何支撑多姿多彩的人工智能利用落地?评测标准进展若何?今年的亮点、看环亚手机下载点又在哪?记者采访了相关专家。

  AI芯片:驱动智能产品的大年夜脑

  回首2019年,AI机械人群聊、管控蹊径桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多蓝本人类才会做的工作。数不尽的纷纷利用背后离不开AI芯片的根基支撑,它是若何驱动AI“功课”的呢?

  今朝破费类智能产品大年夜量利用人工智能、大年夜数据等技巧,芯片作为硬件载体,承担了“让智能产品发挥感化”的功能。鲲云科技开创人兼CEO牛昕宇先容,人工智能行业有三个核心驱动力:算法、算力和数据。人工智能芯片作为人工智能利用的底层硬件,为其供给算力支撑。“经由过程技巧立异,赓续提升人工智能谋略的机能、低落其资源和功耗,从而支持越来越繁杂的人工智能利用。”

  假如把运行各类人工智能技巧聚拢比作一小我的话,人工智能芯片便是它的大年夜脑实体,而各类谈天、视频制作、自动驾驶利用便是它根据自己所能打仗到的数据,进修到的履历常识进行的操作。一方面,跟着数据履历的积累,它们运行的人工智能利用会越来越正确,另一方面,它的进修受限于大年夜脑的容量(芯片谋略能力)、培养资源(芯片资源)以及大年夜脑运算耗损的热量(芯片功耗)。

  牛昕宇解释道:“人工智能芯片研发要做的,便是供给这样一个越来越智能的大年夜脑,从而能够进修各类各样的技能(人工智能利用),终极利用到种种智能终端设备中,在自动驾驶、聪明城市、工业视觉、聪明安防等领域发挥感化。”

  起步阶段:加速芯片算力的迭代优化

  AI芯片的成长,离不开人工智能技巧的成长。人工智能从1956年出生至今,共经历过三次大年夜的浪潮。进入21世纪,跟着谋略机环亚手机下载机能的提升和海量数据的孕育发生,机械进修和CNN收集(卷积神经收集)得到冲破,算法、算力和数据满意了人工智能的商业化落地需求,人工智能迎来了高速成长的阶段。

  “分外是2017年起,人工智能的商业化落地赓续加速。”牛昕宇觉得,从芯片的起步、成长、成熟的三个阶段来看,人工智能芯片仍旧处于起步阶段。

  人工智能芯片主要包孕三个成长脉络,一是因为前期人工智能落地的茂盛需求,英伟达的图像处置惩罚器GPU由于可以支持CNN等算法收集,满意基础的人工智能落地需求,在这个时期得到了大年夜范围利用,其也经由过程芯片架构赓续迭代,慢慢转型成为人工智能芯片供应商。二是由于算法的赓续迭代,对芯片和算力提出了更高的要求,这时刻国内外的始创企业和华为等采纳与英伟达类似的指令集技巧路线,经由过程架构立异,推出了一批新的专用人工智能芯片。三是影响芯片机能的制程工艺成永日趋成熟,摩尔定律放缓对指令集技巧路线的成长提出了寻衅,今朝也有始创企业采纳全新的数据流技巧路线,推出新的专用人工智能芯片。

  当前海内主如果后两种人工智能芯片,各家企业都处于推出产品、进行市场化落地的阶段。例如,鲲云科技就在去年宣布了通用AI底层CAISA芯片架构,可以实现高达98%的芯片使用率,在聪明城市、工业检测、电力安防等领域实现了规模落地。

  牛昕宇坦言,芯片行业是一个必要赓续迭代成长的行业。深度进修算法日月牙异,对算力也提出了更高的要求,满意人工智能快速成长的需求,仍旧必要芯片企业对付市场的快速反馈,完成产品的快速迭代和优化。

  2020年看点:“落地”被反复强调

  人工智能财产规模高速增长,据举世市场调研机构IHSMarkit宣布的AI遍及度查询造访猜测,到2025年AI利用市场规模将从2019年的428亿美元激增到1289亿美元。

  从2018年事尾开始,人工智能芯片的“落地”被反复强调。“不论是短期照样经久目标都是落地。”牛昕宇说。由此看来,人工智能芯片2020年的主要看点仍旧在于新产品迭代和落地。加速人工智能利用落地,只有以市场需求为驱动的芯片才能持续创造代价。

  当然,人工智能利用永世必要机能更高、价格更低、功耗更低的芯片,若何能在这之上赓续满意市场需求,磨练着每一家人工智能芯片企业的核心技巧以及对市场所需产品的洞察。

  “芯片和谋略架构在人工智能的成长中扮演侧紧张角色。”同盟谋略架构与芯片组联席秘书长张蔚敏说。2019年起,很多AI芯片产品都在底层架构设计上重视架构立异,2020年这种趋势更加显现。核心在于市场对芯片所能供给的更高实际算力的追求,将在真实应用处景中获得验证。

  在牛昕宇看来,安防是人工智能落地比拟较较充分的领域。“今年我们将看到更多细分领域的落地场景,比如占国夷易近临盆总值近30%的制造业。包括鲲云科技在内,许多企业也在为智能制造领域的工业视觉检测供给基于深度进修的一体化算力办理规划。”

  三大年夜难题:破解AI芯片落地的关键

  落地,既是今年AI芯片的看点,也是难点。“当前AI的行业利用迟迟没有大年夜规模爆发,AI芯片创业公司依旧面临产品难以落地、研发和利用还没有很有效地毗连起来等问题。”张蔚敏觉得,芯片专用化趋势越来越显着,而利用落地则成为迫切需求。

  从研发角度来看,牛昕宇说,当昔人工智能芯片主要面临三方面问题,即芯片设计的底层技巧路线同质化较高,软件开拓支持依然是短板,以及芯片机能测试处于起步阶段、间隔形成势力巨子统一的评测标准还必要必然的光阴。

  显然,技巧路线同质化轻易导致产品同质化,低落了创造独特代价的可能性。作为底层硬件芯片,不必然每个指标都必要最强,然则要找到对付市场需求环球无双的代价,办理核心问题。这就要在技巧路线方面进行立异,掌握自己的核心技巧,从而在芯片机能和技巧支持上掌握更多主动性。

  而芯片的应用和对算法的支持离不开软件对象。今朝有一些人工智能芯片仍旧短缺可用的软件开拓对象,或者软件编译对象设计繁杂,用户的开拓和应用门槛过高,这些都必要在落地历程中赓续完善和迭代。诚如牛昕宇所说,假如不能办理这个问题,AI芯片的大年夜规模商业落地也会碰到阻碍。

  至于AI芯片评测标准的拟订进展,牛昕宇坦言,“今朝这类标准还处于项目推广的早期,各家采纳的测试收集和测试标准还短缺统一性,可能对客户的选型造成必然艰苦。”

  从2019年起,国内外针对AI芯片的测评规划陆续出炉,比如由百度、谷歌、斯坦福大年夜学、哈佛大年夜学等联合宣布的用于丈量和前进机械进修软硬件机能的MLPerf国际基准、由中国人工智能财产成长同盟和海内人工智能企业相助推出的AIIADNNbenchmark项目。牛昕宇带领下的鲲云科技也在持续积极推进人工智能芯片评测的标准化。“我们同中国信通院和同盟亲昵相助,推动AIIADNNbenchmark项目的标准迭代,介入国家标准的拟订”。(记者 唐芳

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