人工智能风口下的芯片发展.doc

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1、人工智能风口下的芯片发展　　算法的不断迭代、算力的不断提升和数据量的激增激发了人工智能产业在近年来的快速发展，2018年更是有望全面迎来人工智能技术规模应用的拐点。AI芯片作为人工智能产业的核心，也是技术要求和附加值最高的环节，产业价值和战略地位远远大于应用层，这也是国内外科技巨头纷纷布局AI芯片的重要原因。国内科技巨头阿里巴巴宣布开始自主研发AI芯片，此前美国科技巨头谷歌、苹果、微软、Facebook也纷纷开始自主研发AI芯片，英特尔、高通、英伟达、AMD、赛灵思等在各自领域中有绝对优势的传统芯片巨头也

2、都有自家的AI芯片。针对不同的AI应用场景，定制芯片的适用性明显高于通用芯片，这对AI芯片行业又意味着什么？本次邀请华夏芯(北京)通用处理器技术有限公司CEO李科奕，对目前人工智能风口下的芯片发展进行探讨!　　Q：a&s总经理、总编辑关玉娟　　A：华夏芯(北京)通用处理器技术有限公司CEO李科奕　　　　关玉娟：请问过去十几年，安防行业的芯片供应商的格局发生了什么变化?　　李科奕：在过去的十几年里，安防领域的半导体芯片厂商一直追求打造一个针对所有市场的大一统平台(例如德州仪器、华为海思的某一款视频监控芯片都

3、曾一度占据了中国70%的视频监控市场)。随着安防市场越来越细分和多家中小型芯片公司的介入，一款芯片打天下的时代已经结束了。但是，如果稍微研究一下摩尔定律的话，可以发现目前芯片行业面临的最大挑战在于设计复杂集成电路的成本正在快速增加，而这正在扼杀应用的定制化设计能力。随着集成电路工艺制程越来越先进，IP越来越复杂，设计团队越来越庞大，产品开发周期越来越长，相应的研发投入越来越高，而市场却呈现碎片化、细分化的趋势。针对新工艺制程的巨额芯片设计、制造费用，导致对应的芯片销量的盈亏平衡点就越来越高。市场的碎片化、

4、细分化与芯片设计、制造投入越来越高的矛盾决定了芯片厂商和终端设备厂商必须采用新的商业模式或者技术路径应对这一新的行业趋势。　　在这种情况下，像华为这样的芯片厂商开始利用其芯片优势进入终端设备市场。而越来越多的终端设备厂商开始研发、定制芯片，例如：特斯拉、Facebook、微软、谷歌等公司都已涉足芯片行业。这种涉及芯片行业的方式分为两种，一种是建立研发团队，自己研发，另外一种就是与专业芯片设计厂商合作，根据需求实现定制化开发。在安防监控行业，海康威视、大华股份等大型安防设备厂商为了保持其核心竞争优势，都开始

5、自己研发或者和专业的芯片公司合作定制开发芯片。　　关玉娟：在安防监控领域，包括芯片的主流技术、商业环境、产品形态会发生什么样的变化?　　李科奕：环境是在快速变化当中，例如安防监控的硬件设备发展从当初普通的标清摄像机到高清摄像机，又进化到了带人工智能的摄像机，从而实现了目标识别、目标追踪和人脸识别等功能，这些都是由技术突破带来的新的商业化机遇。　　安防监控行业对芯片的需求也在发生变化，比如从早期德州仪器的DSP芯片，发展到后来的专用视频监控芯片(例如华为海思给海康威视提供的ASIC芯片)。过去在设计安防监控

6、的ASIC芯片时，针对不同的应用场景，如车牌识别等，是采用设计不同的硬件算子来实现。而正在兴起的人工智能时代对芯片的需求又不一样了。随着以深度学习为代表的人工智能应用的出现，采用硬件算子的方式，很难满足用户对神经网络算法在不同应用场景下的二次开发需求，于是出现了支持深度学习的AI专用芯片。但是，神经网络的算法还在不断演进和推陈出新当中，单纯的人工智能专用芯片很难满足算法升级的灵活性以及可编程使用的便利性要求。现阶段，比较好的做法是采用通用计算+专用计算的设计方式，将CPU、DSP、GPU及CNN加速引擎等

7、通用及专用的计算单元集成在一颗SoC上，这也就是目前十分热门的异构计算架构。谷歌新任董事长、计算机架构大师Hennessy就认为：采用异构计算架构将成为AI芯片设计趋势。所谓的异构计算——即将通用计算单元与专用计算单元结合起来。通俗地说，指的是一块芯片系统中，中央处理器(CPU)、图像处理器(GPU)、信号处理器(DSP)、AI专用处理器等通用计算和专用计算单元在物理设计和编程使用上能够高效融合、协调。这样的设计，既可以通过通用计算支持算法升级上的灵活性，又可以有效利用专用计算单元在特定算法上的超强计算效

8、率。　　以全球异构系统架构(HSA，HeterogeneousSystemArchitecture)联盟为代表的异构计算的兴起，这是中国芯片设计行业一个新机遇。华夏芯作为HSA联盟的主席单位，致力于推动中国异构计算的发展，希望异构计算的优势能够在芯片设计中体现出来，让芯片更好地服务于应用厂商。　　从市场的变化反馈到芯片设计的变化，人工智能应用的兴起代表着一个新时代的到来：即计算的本身也从原来的通用计算、专用计算过渡到了通用+专