AI芯片“战国”时代来临
日期:2018-10-18  来源:南方日报

 

 

     在人工智能(AI)芯片领域,又一巨头加入。近日,华为正式发布了两款AI芯片——昇腾910和310,有助于加快普及AI在各行业的应用。

  而就在上个月,阿里宣布成立独立半导体公司“平头哥”,首款AI芯片预计最快明年下半年面世,阿里希望通过自研的强大技术平台和生态系统整合能力,推动国产自主芯片的产业化落地。

  当下最热门的风口依旧是人工智能,而人工智能的核心无疑是AI芯片,目前AI芯片已经形成了几大阵营,不仅有以寒武纪等为代表的AI初创企业,还有以阿里旗下平头哥为代表的互联网企业,也有传统芯片厂商入局。随着各路资本和资源的投入,中国的AI芯片行业也将迎来新的发展机遇。

  机遇:场景差异大需求高

  一直以为,围绕人工智能技术的基础支撑是计算力、算法和大数据,中国除了在用户数据方面拥有量的优势之外,在计算力和算法方面,特别是支撑算法的算法框架方面则面临追赶之势。但对有志者而言,市场空缺就是机遇。

  继上个月阿里表示首款AI芯片预计最快明年下半年面世后,华为也宣布了AI芯片领域的重大措施。上周举行的HUAWEI CONNECT 2018(华为全联接大会)上。华为轮值董事长徐直军首次系统公布了华为的AI发展战略、全栈全场景AI解决方案。同时,还正式公布了华为自主研发的全球首个覆盖全场景人工智能的昇腾(Ascend)系列芯片,据介绍,昇腾(Ascend)系列IP和芯片是首个覆盖全场景AI芯片系列,拥有目前全球最高的单芯片计算密度,低功耗且运算高效。统一架构还可以跨场景对AI应用程序进行部署、迁移和连接。

  据华为轮值董事长徐直军表示,昇腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片,计算力远超谷歌及英伟达,而昇腾310芯片的最大功耗仅8W,是极致高效计算低功耗AI芯片。

  此外,明年华为还将发布3款AI芯片,均属昇腾系列。昇腾910基于7nm工艺,侧重高效计算,将在明年2季度上市;华为昇腾310则基于12nm工艺,侧重低功耗,该芯片已经发布。华为还将会基于AI芯片昇腾系列提供AI云服务。

  在此之前,华为已经发布麒麟系列手机智能芯片,其成功应用在智能终端领域,而昇腾系列AI芯片则将覆盖从端到云、到边缘的全场景。

  当前,AI市场潜力巨大,不同场景差异化大而且对于芯片效率有很高的需求,这也为厂商自研芯片提供了足够的动力。根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年全球人工智能芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示,2016年全球人工智能芯片市场规模达到36亿美元,预计到2021年将达到111亿美元,年复合增长率达到25%,增长迅猛,发展空间巨大。

  挑战:最难在AI生态准备

  正如徐直军所言,在AI芯片领域,谷歌和英伟达是两大绕不开的“霸主”。

  英伟达(NVIDIA)无疑是人工智能芯片目前最大的赢家。以游戏视觉处理芯片闻名的英伟达,及时抓住了人工智能的风口,动用数千工程师在2016年推出了第一个专为深度学习优化的Pascal GPU。今年9月,英伟达发布了专为AI推理设计的新款GPU Tesla T4芯片,这个芯片拥有320个图灵张量内核+2560个CUDA内核,运算速度得到很大提升,并拥有针对AI视频应用的优化特性。

  而以阿法尔狗战胜世界围棋大师李世石的谷歌,在人工智能领域布局更深。今年5月在I/O开发者大会上,谷歌宣布其已经开发出第三代AI芯片。新的张量处理单元(TPU)将帮助谷歌改进使用AI的应用程序,包括在音频记录中识别正在说话的人的身份、在照片和视频中发现对象以及在文本中识别潜在情绪等。这款芯片直指英伟达图形处理单元(GPU)的替代品。

  如同两军对垒,决定全局胜负的并非一城一池之得失,而在于战略意图是否达成。同样的,在AI芯片领域,最终比拼的还是生态圈,而不仅仅是特定指标上的胜负。武汉伽略电子研究院有限公司总经理韩继国说,仅仅一些指标比同行高还不够,最终还是要看电子整体的系统工程,从芯片到算法(软件)再到软硬一体的优化,才能发挥芯片的潜力。

  芯片观察人士李赓则表示,英伟达每年要在全球召开十多场GPU技术大会(GPUTechnologyConference,GTC)分会,包括美国、以色列、德国、中国等地,以推动和维持其生态,“维持芯片的生态就是让更多的合作伙伴使用,目前英伟达打通了从交流、科研、发表论文,再到应用、商业化等整个链条,这对华为来说,要想在全球范围内站稳脚跟还有一定难度”。

  他说,此次发布的AI芯片明显是瞄准了安防、智能零售等新兴机器视觉解决方案市场,与谷歌、英伟达形成了错位竞争,且华为的AI芯片并不对外销售,主要是以满足内需为首要目标,虽可以通过硬件方式对外销售,但与谷歌、英伟达在生态孵化上还有一定的差距。

  而徐直军在接受媒体采访时并不讳言生态难题,他表示,华为已经做好了一系列围绕AI的生态准备,唯一的挑战是如何吸引开发者来共同做大做强生态。

  不过,需要指出的是,华为AI芯片是专用芯片,相比高通、苹果研发的通用芯片,后者需要整合更多计算能力、功耗,平衡CPU、GPU、NPU各方面的能力,门槛也更高。目前尚没有信息透露,华为正在触及通用芯片领域。

  格局:AI芯片群雄争霸

  在全球AI芯片格局中,面对国际领域强劲的对手,华为并非孤军作战。目前,在国内也已经涌现出一批AI芯片的企业。

  在今年市场研究公司Compass Intelligence发布的最新研究报告中,在全球前24名的AI芯片企业排名表中,英伟达、英特尔以及IBM分别位列前三名,中国公司占据七个席位,排名最高的是华为海思,位列榜单第12位,其余包括联发科、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线等。

  入局AI芯片领域的企业也已经形成了几大阵营:一是以寒武纪、地平线、深鉴科技、异构智能、云天励飞等为代表的AI初创企业;二是以百度、阿里旗下“平头哥”等为代表的互联网企业;三是如瑞芯微、国科微等传统芯片企业瞄准AI芯片;还有就是华为这种既有芯片又有终端的平台性企业。据不完全统计,中国大陆目前有超20家企业投入AI芯片的研发。

  当今AI芯片主要应用于两大场景:面向大型服务器的云端和面向智能硬件的终端。前者特点是性能强大,可进行大量运算,能够灵活支持图片、语音、视频等不同AI应用,后者则是面向消费者的智能硬件,让数据处理等操作实现“本地化”,脱离了“联网”的限制,如手机。

  各大厂商也已经在市场竞争中形成了各自的发力方向。目前,华为和寒武纪的AI芯片覆盖终端和云端市场,地平线的AI芯片主要瞄准终端,百度和阿里的AI主要针对云端应用。

  【延伸】

  华为AI战略落地

  将主攻行业市场

  AI芯片只是华为AI战略上的重要一环。在华为全联接大会2018上,华为轮值董事长徐直军还系统公布了华为的AI发展战略、全栈全场景AI解决方案。据徐直军介绍,目前华为已经将自己的AI发展战略进行了全面升级,其内涵扩展到了五大方面:投资基础研究、打造全栈方案、投资开放生态和人才培养、解决方案增强、内部效率提升,其中全栈全场景AI解决方案将是主打。

  徐直军表示,全场景是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境;全栈是技术功能视角,是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。徐直军表示,2018年4月,华为发布了面向智能终端的人工智能引擎HiAI;2017年9月,华为发布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云EI。“这一次,我们发布的全栈全场景解决方案是对华为云EI和HiAI的强有力支撑。”

  除了技术实力展示外,对于AI发展战略如何落地,此次大会上华为也给出了答案。华为公司董事、战略Marketing总裁徐文伟直言:“未来10年,AI的主场在行业”,也就是我们常说的企业市场。他表示,根据有关机构预测,到2025年,全球AI市场价值中的90%来自于企业市场,因此华为AI战略的落地关键在行业,而且最先要解决的是场景落地问题。

  徐文伟称,目前AI落地的典型场景有三大类:一是海量重复型场景,如图片、图像鉴定,单据审核等;二是专家经验型场景,采用AI辅助提升效率;三是多域协同的场景,也是最复杂的场景,如城市智慧交通系统,现代化制造等。“华为发布的AI全栈全场景解决方案就能够很好地满足这些场景的需求。”徐文伟称,在实现了AI芯片的自主研发后,华为实现了AI算力的巨大突破,而且能够覆盖从公有云、私有云的最高性能的AI芯片(256T FLOPS,业界2倍),到边缘计算(摄像头,PC等),到超低功耗(1mw的蓝牙耳机等)等不同类型的AI计算需求,而且“华为独创的达芬奇架构,高、中、低全场景统一架构,一次开发适用于所有场景的部署、迁移、协同,大大提升了软件的效率。”这将是华为决胜AI市场的最大本钱。

  徐文伟强调,华为的AI发展战略将依然会坚持平台公司定位,通过端、管、云建立的开放平台,结合AI与生态合作伙伴一起实现合作共赢。据他透露,该生态包含产业联盟、商业联盟、标准及开源以及开发者的四类生态伙伴,华为坚持开放、合作、共赢的原则,计划三年发展100万AI开发者和合作伙伴。

  此外,针对目前AI技术人才极度缺乏的问题,华为也宣布了沃土AI开发者使能计划,其中仅面向高校和科研机构就计划投入10亿元人民币用于AI人才培养。目前已经有清华大学交叉信息研究院、中国科学技术大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学、东南大学、西安电子科技大学、中国科学院等加入该计划。“未来会有更多高校加入,国外的大学也会被纳入计划,华为也会重新审视资金是否足够。”华为公司副总裁、华为云BU总裁郑叶来在接受记者采访时如是说。南方日报记者 郜小平 程鹏

 

 

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