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    這些芯片將成未來(lái)人工智能突破重點(diǎn)

    時(shí)間:2017-05-25 18:47來(lái)源:未知 作者:shengxia 點(diǎn)擊:

     中國和美國目前是全球人工智能(英文簡(jiǎn)稱(chēng)AI)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的領(lǐng)導者,僅在2015年,兩國在學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的固態(tài)繼電器相關(guān)論文接近1萬(wàn)篇,而英國、印度、德國和日本加起來(lái)才大約相當于中美的半數。中國有著(zhù)全球最多的數據量,擁有巨大應用市場(chǎng),正在圍繞AI構建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。我們有理由相信,AI將成為企業(yè)跨部門(mén)業(yè)務(wù)發(fā)展的“顛覆者”,漸趨成熟的AI技術(shù)正逐步向“AI+”進(jìn)行轉變。我國將在A(yíng)I關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域獲得重大突破,推動(dòng)關(guān)鍵場(chǎng)景應用逐步走向成熟。已經(jīng)存在了60多年的AI,為什么會(huì )在2016年突然之間熱起來(lái)?這必須要提及2016年年初谷歌發(fā)起的那場(chǎng)AlphaGo與韓國名將李世石的圍棋大戰。云計算帶來(lái)的計算能力指數級提升,用數據精準描述世界成為可能,正反轉模塊的出現加快了人工智能算法的成熟,讓人工智能時(shí)代到來(lái)沒(méi)商量。4月26日,在水鄉烏鎮,浪潮舉行了一年一度的合作伙伴大會(huì ),中國工程院院士、浪潮集團執行總裁王恩東在大會(huì )上說(shuō),計算、數據和算法是AI時(shí)代來(lái)臨的三個(gè)支柱。AI離不開(kāi)計算力,計算力是AI的第一個(gè)關(guān)鍵基石,它既包含了以FPGA、GPU為主的硬件運算平臺,專(zhuān)用的人工智能計算芯片,也包含以Haddoop、Goleam為代表的軟件平臺。目前盡管與AI相關(guān)的運算只在數據中心中占比為10%,但是增長(cháng)非?,這讓AI計算成為新的需求。AI計算芯片是競爭焦點(diǎn)之一。“從字符識別、語(yǔ)音識別到圖像識別,對計算能力的要求是一步一步往上走的,這一步往上走離不開(kāi)計算能力提升和成本的大幅下降。而很多智能設備是移動(dòng)的,不管是無(wú)人車(chē)還是服務(wù)機器人,都要求續航時(shí)間,對功耗降低有迫切需求。做AI智能設備有三步,識別、推理、行動(dòng),所以不僅僅是要它進(jìn)行識別,還要它進(jìn)行分析、挖掘信息,計算能力和功耗之間的矛盾就變得越來(lái)越突出了。”英特爾中國研究院院長(cháng)宋繼強在接受《中國電子報》記者采訪(fǎng)時(shí)表示。在現有的條件利用圖形加速器(GPU)去做訓練、識別是最好的選擇,也正因為如此,英偉達的股票才蹭蹭往上漲,但通用CPU、GPU做處理AI應用并不是最合適的。于是就有了2016年8月10日英特爾對Nervana這個(gè)專(zhuān)用AI處理器公司的收購,其中Nervana的AI芯片處理速度是GPU的10倍。事實(shí)上,人工智能需要與之更匹配的芯片。集成電路的發(fā)展越來(lái)越接近于物理極限,技術(shù)難度會(huì )越來(lái)越大,成本也會(huì )越來(lái)越高,摩爾定律似乎也有失效的一天。所以研究機構和IT業(yè)界一直在探索更接近于人腦的“類(lèi)人腦”計算的芯片體系架構。2014年IBM推出了可擴展的超大規模的神經(jīng)突觸計算機芯片SyNAPSE。這顆芯片類(lèi)似人腦,由54億個(gè)晶體管組成,含有100萬(wàn)個(gè)可編程神經(jīng)元、2.56億個(gè)可編程突觸,采用了異步驅動(dòng)的方式,而不是一般計算機所使用的同步電路方式。中國在類(lèi)人腦芯片上的探索起步并不晚,2015年由浙江大學(xué)計算機學(xué)院牽頭,浙江大學(xué)與杭州電子科技大學(xué)的學(xué)者合作研制出了國內首款基于硅材料(CMOS)的支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(SNN)的類(lèi)腦芯片——調壓模塊芯片。該課題組認為,“達爾文”雖是國內首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的類(lèi)腦芯片,但與國際先進(jìn)水平的IBM TrueNorth芯片比較還有一定距離。中國在類(lèi)人腦計算上的探索目前比較受關(guān)注的是中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所陳云霽、陳天石主導的“寒武紀”課題組。據介紹,寒武紀深度學(xué)習處理器的能效比主流CPU和GPU有兩個(gè)數量級的提升,具有較強的市場(chǎng)競爭優(yōu)勢,2016年被世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì )評為全球十五項“世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果”之一。從2017年起,“寒武紀”課題組獲得了中科院為期18個(gè)月共計1000萬(wàn)元的專(zhuān)項資金支持,用于項目研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化。據中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能處理器研究中心介紹,這1000萬(wàn)元專(zhuān)項資金一方面用于人工智能芯片的基礎性研究,探索下一代人工智能芯片的架構、算法以及在一些新型場(chǎng)景(如AR/VR)中的應用開(kāi)發(fā)方法。這將為我國參與智能時(shí)代國際芯片市場(chǎng)角逐打下科學(xué)和技術(shù)基礎。專(zhuān)項資金另一方面用于寒武紀芯片在各種智能云服務(wù)器、智能終端和智能機器人市場(chǎng)中的推廣,力爭在18個(gè)月內初步奠定寒武紀芯片在智能芯片市場(chǎng)上的地位。陳云霽表示,現在“AlphaGo”需要數萬(wàn)瓦功耗、巨大體積的云服務(wù)器來(lái)進(jìn)行智能處理。寒武紀的目標是要讓1瓦以?xún)裙牡臄z像頭、手機,甚至手表都能和“AlphaGo”一樣“聰明”。寒武紀的優(yōu)勢集中在人臉識別、聲音識別等人工智能方面。比如,攝像頭、手機或個(gè)人電腦、高性能服務(wù)器嵌入寒武紀IP核或芯片后,將極大提高處理速度。寒武紀芯片出來(lái)之后,是不是我們就不需要做龍芯了?答案當然不是。“處理器芯片是IT核心技術(shù)的根基,計算所最大的突破就是芯片技術(shù)的突破。這方面我們其實(shí)是三條道路同時(shí)在走,而且我覺(jué)得這三條道路可能長(cháng)期并行。” 中科院計算所所長(cháng)孫凝暉表示,龍芯是一條路,寒武紀是一條路,而與IBM、英特爾、AMD合作是另一條路。龍芯走的是“人有我有”之路,寒武紀走的是“彎道超車(chē)”之路,與IBM、AMD合作走的是“高鐵”之路。4月25日,龍芯中科公司發(fā)布了龍芯二代,包括主頻到達1.5GHz的3A3000/3B3000處理器,其中,龍芯3A3000/3B3000的產(chǎn)品性能超過(guò)英特爾凌動(dòng)系列、高端ARM系列,訪(fǎng)問(wèn)帶寬達到國際主流處理器相當的水平。類(lèi)人腦芯片不僅僅是中國芯片換道超車(chē)的機會(huì )。向陽(yáng)表示,針對人工智能算法設計類(lèi)人腦芯片將成為未來(lái)人工智能突破的重點(diǎn),將為人工智能未來(lái)的良性發(fā)展奠定堅實(shí)的基礎。

     
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