淺談ai芯片的市場應用?記者 | 彭新編輯 | ，下面我們就來說一說關于淺談ai芯片的市場應用?我們一起去了解并探讨一下這個問題吧!

淺談ai芯片的市場應用

記者 | 彭新

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AI産業火爆，AI芯片更是絕對的明星。

“芯片論壇異常火爆，已經有一千多人預約，但現場位置隻有200個，主辦方建議我們早點到現場。”在世界人工智能大會“AI智能芯片定義産業未來論壇”舉辦前，有廠商向界面新聞記者反饋。

作為AI産業的底層算力支撐，AI芯片成為絕對焦點。總體來看，以芯片驅動的人工智能和自動駕駛是展會重點，無論是大會展區還是産業論壇，都是參觀者不時駐足觀看、熱切讨論的話題。

國産AI芯片加速追趕

在WAIC會場内外，AI芯片企業的存在感都頗為強烈，數家芯片公司在會展期間發布了AI芯片産品，登上世界舞台。

AI計算大緻分為兩個層面，首先是對模型進行訓練（training），整個過程可能耗時數天；之後是訓練出的模型響應實際請求，做出推理（inference）。目前，英偉達旗下的GPU（圖形處理器）占據訓練市場，多數推理任務則仍由傳統的英特爾CPU承擔。面向訓練和推理場景，國産AI芯片廠商均推出了相關産品。

國内AI芯片初創企業燧原科技發布第二代人工智能訓練産品——“邃思2.0”芯片、基于邃思2.0的“雲燧T20”訓練加速卡和“雲燧T21”訓練OAM模組，全面升級的“馭算TopsRider”軟件平台以及全新的“雲燧集群”，在WAIC展會會場，燧原科技展台頗受觀衆關注。

燧原科技的創始團隊來自英偉達長期競争對手AMD。公司創始人兼CEO趙立東曾擔任紫光集團副總裁，更早前在AMD工作了7年時間，任計算事業部高級總監等，90年代在老牌顯示芯片公司S3 Graphics任職。

“英特爾的芯片技術發展戰略是Tick–Tock模式，Tick階段升級工藝，Tock階段升級處理器架構。對我們來說，我們第一代芯片是一個全新的架構，第二代我們有一個選項，架構保持大緻不變，工藝向前演進，然後再架構再工藝，這就是沿着傳統的Tick–tock這條路走。第一代芯片在落地過程和客戶磨合過程當中，我們覺得架構的演進比工藝演進更重要。”趙立東稱。

燧原科技外，天數智芯展示了國内第一款全自研、GPU架構下的7納米制程雲端訓練芯片B1及GPGPU（通用計算GPU）産品卡。這顆芯片可容納240億晶體管及采用2.5D CoWos晶圓封裝技術，支持FP32,FP16,BF16,INT8等多精度數據混合訓練，支持片間互聯，單芯片算力每秒147T@FP16。選擇新款7納米制程的原因在于，AI芯片對于制程要求較高，追求更先進芯片制造工藝也成為AI芯片廠商的重點。

推理芯片方面，登臨科技展示了自主創新的GPGPU芯片，緻力于解決通用性和高效率難題，在完整提供CUDA/OpenCL硬件加速能力的基礎上，全面支持各類流行的人工智能網絡框架和底層算子。

壁仞科技聯合創始人張淩岚對近日對外界稱，算力芯片是人工智能時代的發動機，相比西方幾十年的積累，我國芯片制造行業仍處于起步階段，據透露，壁仞科技明年将發布首款通用智能計算芯片産品。

不出意外，憑借在人工智能存在巨大優勢的英偉達成為各廠商争先比較的對象。目前來看，AI芯片領域競争激烈。目前GPU（圖形處理器）廠商英偉達是市場上圖形計算和AI計算上的領先者。

AI芯片新架構、産品層出不窮。服務器、雲計算廠商對新型芯片選擇持開放态度，浪潮AI&HPC總經理劉軍曾告訴界面新聞稱，AI芯片領域競争非常激烈，公司數量非常多，包括在中國、美國、英國等，有一定的同質化。

芯片巨頭發力AI各有“絕活”

主要芯片巨頭，在會場上也公布了自己的AI應用方案。

蘋果副總裁、大中華區董事總經理葛越在2021世界人工智能大會發言中，詳細介紹了蘋果芯片中的AI應用、架構和模式。

“蘋果設計的芯片不是用來出售給其他公司，而是專門為蘋果特定的産品，甚至是為了特定功能而專門設計的。這種優化貫穿于CPU、GPU、圖像信号處理器及更多組件。”葛越稱。

對于自研的堅持還體現在機器學習上，蘋果的芯片中搭載了“神經網絡引擎”。所謂“神經網絡引擎（neural engine）”，是蘋果在芯片中專門用于機器學習的硬件，可用于圖像處理、人臉識别等。目前，iPhone12搭載的A14仿生芯片中的神經網絡引擎能夠完成每秒11萬億次的運算，是目前最強大的移動AI芯片之一。

葛越進一步介紹，M1芯片采用Arm架構設計，為5納米制程，是當前電腦産品中制程最先進的芯片。該款芯片上共有160億個晶體管，将中央處理器、圖形處理器、神經網絡引擎、各種連接功能以及其他衆多組件集成在芯片上。

得益于此，M1芯片完成了看似不可能完成的任務：性能顯著提升，包括将機器學習速度提升最高15倍，電池續航時間最高提升2倍。“蘋果的芯片專為自家産品量身定制，并為機器學習進行了專門的優化。由于機器學習能夠為用戶提供更為獨特的體驗，因此，蘋果早就開始研發能在設備端有效運行複雜機器學習算法的芯片。”

老牌芯片巨頭英特爾，對人工智能也有自己的理解。“過去兩年，我們發現有非常多的自主設備，非常多的數字化系統，需要用人工智能來處理。人工智能成為推動數字化轉型的一大超級力量。” 英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強在WAIC會場上表示，他指出，從數據變化而言，處理海量數據隻能依靠人工智能，而多元化數據形态也需要很多新的算法去梳理。

對此，英特爾認為，進入到新的時代，需要掌握更多不同的架構組合，以此滿足專屬特定領域的需求，因此架構創新是關鍵驅動力。"CPU适宜處理标量架構的，一個一個算，比如說控制流，非常容易去處理，可以去并發；GPU則适宜處理矢量運算，很多數據一起算；AI則更多是塊狀運算，需要專門做矩陣加速，數據的存取也需要優化；FPGA特别适合做一些稀疏的運算，可以大幅度降低I/O以及計算的消耗。這些把它整合起來就能各取所需，我們說常打組合拳會好過隻用一種武器去解決所有問題。”宋繼強向界面新聞記者解釋。

高通在其移動芯片上集成AI功能有一定研究，高通中國區董事長孟樸介紹，在包括極速5G連接、高性能低功耗計算以及終端側應用中，AI技術正在驅動新一代智能邊緣終端和雲計算的發展，萬物能夠實時連接至雲端，讓終端、體驗和數據受益于不斷增加的内容、處理能力和雲端存儲空間。

孟樸解釋，為了實現AI的規模化，首先需要确保智能廣泛分布于整個網絡。業界預測，2020年至2026年，月度移動數據流量将增長500%以上，數十億全新聯網終端和事物将分布于邊緣側。有效應對數據的快速增長，需要的不僅僅是将數據傳輸至雲端，還需要在終端側集成AI能力，直接運行算法，為雲端智能提供有力補充。

而終端側AI具備多項關鍵優勢，包括更高的即時性、可靠性和安全性。這些優勢對于時延敏感和關鍵業務型應用至關重要，如自動駕駛汽車、智能電網和聯網基礎設施等。

“智能邊緣終端産生的内容豐富的數據能夠實時共享至雲端，使AI得以充分發揮作用，并實現從雲端到邊緣側的AI規模化應用。如今，AI幾乎融入智能手機體驗的方方面面，從影像到語音識别和安全，很快AI還将帶來包括高度個性化、互動性和情境相關性的體驗。”孟樸稱。

場景成為AI芯片發力點

若AI芯片沒有落地場景，就可能是空談，面向場景和實際需求成為許多AI芯片廠商的宣傳重點。

例如，寒武紀創始人兼CEO陳天石就在WAIC上預告了寒武紀正在設計中的車載智能芯片，稱“擁有超過200TOPS的算力，采用7nm制程，具備車規級标準和獨立安全島，并将繼承寒武紀雲邊端一體化的統一軟件工具鍊。”

寒武紀是中國第一個推出雲端智能芯片的創業公司，有雲端訓練芯片思元290和推理芯片思元270，以及用于邊緣計算的思元220芯片的完整産品線。“到今天寒武紀已經形成覆蓋了雲、邊、端三個領域，包括訓練、推理等相對全面的不同品類的AI芯片，目前寒武紀産品線的特點就是‘雲邊端一體’，”陳天石表示。

目前，地平線車規級芯片征程3目前銷售超過4.5萬片，預計全年銷售超過20萬片，主要用于理想One等車型。而作為征程3的升級版地平線征程5芯片于今年5月點亮，面向L4高等級自動駕駛。

自動駕駛以外，面向智能安防、工業視覺、車載視覺場景的AI芯片成為熱門。在WAIC期間，酷芯微電子發布新款高清AI相機芯片AR9341，酷芯微電子創始人沈泊在發布會稱，該芯片集成了酷芯自研的深度學習處理器（NPU），具有4TOPS（相當于每秒進行4萬億次）峰值算力，架構優化後實際算力可等效于競品的8-10TOPS。

作為中高端相機芯片産品，AR9341芯片目标應用領域包括高端智能IPC、車載輔助駕駛、邊緣計算盒子以及智能機器人等，其工程樣片預計将在今年9月份提供，量産時間為今年12月。

但并非所有人對此類芯片保持樂觀态度，尤其是面向特定細分場景的AI芯片。此類實際上是犧牲通用性來換取AI等特定任務上更高的效率。有行業人士認為，市場上的AI芯片非常突出的一個問題，就是産品的通用性不足，目前唯一真正通用的還是GPU。他相信AI芯片會是百花齊放的局面，在不同領域會有新産品出現。

對此，中國電子技術标準化研究院集成電路測評中心主任任翔提醒，在AI芯片産業向上發展的同時也面臨諸多挑戰：首先，AI芯片面臨更加廣泛以及多樣化的需求，AI芯片産業生态化需求日趨明顯；同時，面向不同場景時，AI芯片的利用率、兼容性等有待提高，各類基于不同AI芯片的異構設備協同困難。

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