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AI芯片初创企业如何突围?

2019-07-04 11:00来源:环球财富网责任编辑:Join 网友评论

1.什么是AI芯片?

一般来说,AI芯片被称为AI加速器或计算卡,即专门用于加速AI应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。AI的三大关键基础要素分别是是数据、算法和算力。传统的 CPU一般都不是很适合人工智能算法的执行,主要原因在于其计算指令遵循串行执行的方式,没能发挥出芯片的全部潜力。与之不同的是, GPU 具有高并行结构,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比 CPU 更高的效率。其实这个道理很简单,CPU负责逻辑推断,GPU负责处理图形数据处理,GPU拥有大体量的逻辑运算单元用于数据处理,对于密集型数据可以进行并行处理。最近提出的NPU以及谷歌的TPU都是整合数据、加强算力的一种手段,在CPU时代由于图形处理对性能提出更高的要求而出现英伟达,在下一个人工智能时代,在大数据驱动的时代,谁会抢下新一代处理器的算力巅峰成为下一个独霸江湖的王者呢?

2.下一个风口——通用

目前, GPU在训练方面已经发展到较为成熟的阶段。谷歌、 FACEBOOK、微软、 TWITTER 和百度等公司都在使用 GPU 分析图片、视频和音频文件,以改进搜索和图像标签等应用功能。但是英伟达也存在很大的问题,深度学习算法分为训练和推断两部分, GPU 平台在算法训练上非常高效。但在推断中对于单项输入进行处理的时候,并行计算的优势不能完全发挥出来。

由此,一些企业将目光投向专用处理芯片,专用处理芯片可以分为定制的ASIC和半定制的FPGA两大类, FPGA的前期启动成本低,后期可以进行再编程,但这种优势是以更高总成本、功耗以及牺牲性能为代价;ASIC运行速度比FPGA快,但设计和制造周期更长,适应性差,目前边缘计算和嵌入式应用市场应用较多。很多初创公司则往往从门槛较低的专用芯片入手。

在AI技术日趋复杂,用于实现智能化的神经网络架构越来越多的今天,“通用”才是AI的未来。它最理想化的方式是淡化人工干预的通用智能芯片,必须具备可编程性、架构的动态可变性等特点。就目前而言,实现通用AI的主要直面两大挑战:一是通用性(算法和架构),二是实现的复杂度。通用AI芯片的复杂度来自于任务的多样性和对自学习、自适应能力的支持。因此,我们认为通用AI芯片的发展方向不会是一蹴而就地采用某一种芯片来解决问题,因为理论模型和算法尚未完善。最有效的方式是先用一个多种芯片设计思路组合的灵活的异构系统来支持,各取所长,取长补短。一旦架构成熟,就可以考虑设计SoC来在一个芯片上支持通用AI。

目前,在AI芯片领域,由于在图形处理方面的出色表现,英伟达处于一家独大的局面,占据全球AI芯片50%以上市场份额。此外,英特尔作为多年的芯片巨头,英伟达保持了极大的投入力度,快速提高GPU的核心性能,增加新型功能,保持了在AI训练市场的霸主地位。







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