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什么样的“芯片”能支持起智能时期?
阅读次数:93次 公布日期:2018-5-4
“若是用刀来比方芯片,通用处理器比如一把瑞士军刀,人工智能时期比如要拿刀来切肉,瑞士军刀能够拿来用,但它并不是是为切肉设想的,以是结果并不是最好。因而,我们需求专门打造一把切肉的刀,那把刀既要轻易切肉,又要轻易剁骨头,借需求具有肯定的通用性。” 海内人工智能芯片发军企业中科寒武纪创始人陈天石如许形貌人工智能芯片的重要性。下机能计算是人工智能生长的基石,也是最重要的基础设施。个人电脑时期和挪动互联网时期的生长进程注解,承载下机能盘算的芯片决意了一个新的盘算平台的根蒂根基架构和生长生态。因而,业内将芯片视为人工智能时期的计谋制高点和入场券。
现在,除英特尔和下通等传统芯片企业抓紧研发中,谷歌等环球科技巨子也纷纭到场芯片研发行列,中国处于奋力追逐状况,在差别手艺路线上均有所打破。不外受限于芯片家当短板,我国人工智能芯片生长仍旧任重道远。 “芯片不打破,不可能真正胜利”

海内最早聚焦和处置人工智能软硬件联合取芯片研讨的地平线机器人(22.290, -0.48, -2.11%)手艺创始人兼CEO余凯示意,人工智能时期,上层的运用皆依赖于底层中心才能,而这个中心才能就是人工智能处理器。清华大学微电子学研究所所长魏少军以至婉言:“中国这么多优异的科学家正在做林林总总的人工智能算法和运用,然则若是在芯片上不克不及打破,便不可能真正胜利。”

陈天石引见,信息时代的产品——通用处理器(CPU),没法支持起智能时期。比方,谷歌大脑用了上万个通用处理器核“跑”了数天来进修怎样辨认猫脸;“阿尔法狗”和韩国棋手李世石下棋时运用了上千个CPU和数百个图形处理器(GPU),均匀每局电费远3000美圆。关于绝大多数智能需求来讲,基于通用处理器的传统计算机本钱过高、速度过慢、功耗过高、体积过大,难以接管。

现在,国际科技巨子曾经最先抢占这个人工智能时期的计谋制高点。传统的CPU重要用来完成单线程义务,而人工智能现在接纳的深度进修算法,有海量的数据运算需求,重要需求并行运算,对传统架构和体系提出了极大的应战,AI芯片由此应运而生。2011年,仍在谷歌就任的吴恩达将英伟达的GPU应用于谷歌大脑中获得惊人结果,效果注解12颗GPU能够供应相当于2000颗CPU的深度进修机能。以后各地人工智能研究人员纷纭运用GPU去减速AI算法,GPU也成为现在最支流的AI芯片。凭据英伟达公然信息,短短两年里,取英伟达在深度进修方面睁开协作的企业便激增了远35倍,增至3400多家企业。客岁,谷歌推出了其自立芯片TPU,并胜利资助晋级版的“阿尔法狗”克服中国围棋选手柯洁,它取GPU比拟,用较低的精度进步机能,功耗下落到GPU的10%。老牌芯片企业英特尔也经由过程收买以色列公司Nervana结构人工智能芯片。

在中国,寒武纪、地平线机械人均为远两年景坐的新锐芯片研发企业,具有该范畴的顶尖人材。中星微公司和清华大学也有团队处置前沿研讨。“将来所有智能都是从芯片端提议的,并且将来的芯片肯定是和云衔接在一起的。”语音辨认公司云知声公司CEO黄伟以为,芯片平安就是数据平安、云端平安、计谋平安,“那也不难判断为何谷歌砸钱也要弄本身的芯片,不可能让本身的数据在他人的芯片上‘跑’效果。”


差别手艺路线图齐头并进

那么我们需求怎样的芯片去引领人工智能时期呢?魏少军以为,人工智能芯片必需知足几个前提。第一,必需可编程,这样才能顺应算法和运用的连续演进;第二,架构的静态可变性和高效的架构变更才能,由于没有一个单一架构的芯片能够顺应所有的算法;第三,下盘算效力和高能量效力。另外,借必需低成本、体积小,运用开辟轻便。在人工智能范畴,天下范围内的科研人员首创了差别的手艺路线,总结起来也许有如下几类:

  第一类是基于图形处理器的AI芯片。以英伟达公司的GPU为代表,运用传统的计算机架构,也是现在应用领域最广的计算机芯片。重要被互联网公司接纳,长处是成熟,瑕玷是功耗大。
  第二类是公用架构的AI芯片。比方,我国中科院计算机所的寒武纪公司2016年推出了Cambricon-1A,是天下尾款商用深度进修公用处理器产物,在运转支流智能算法时机能功耗相对CPU和GPU有数量级上风。
  第三类是类脑盘算芯片。清华大学类脑盘算研究中心主任施路平传授引见,跟着脑认知和神经科学的生长,国内外皆意识到智能手艺能够从脑科学和神经科学中遭到启示,鉴戒人脑信息处理体式格局,生长类脑盘算体系。国际上,近年来IBM推出的TrueNorth类脑盘算芯片,便属于此类,它处置惩罚才能相当于1600万个神经元和2.56亿个神经突触,功耗比现有体系下落多个数量级。在海内,清华大学从2012年最先结构类脑盘算研讨,于2015年11月胜利研制了海内尾款超大规模的神经形状类脑盘算“天机芯片”。澳门新蒲京
  另外另有其他范例芯片。包孕以谷歌的TPU为典范代表的基于刺激驱动的神经盘算芯片。魏少军示意,为了战胜传统芯片设想的一些范围,他领衔停止了可重构盘算研讨,团队成员尹首一副教授研讨和设想了名为Thinker的芯片,该芯片具有下能效的凸起长处,其能量效力比拟现在在深度进修中普遍运用的GPU提拔了三个数量级。
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