聚焦:人工智能、芯片等行業(yè)
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前言：
從初綻鋒芒到逐漸被大眾認知，AI芯片經(jīng)過數(shù)年發(fā)展，已經(jīng)走到了角逐規(guī)�；逃玫男鹿�(jié)點。
作者| 方文
圖片來源 |網(wǎng) 絡(luò)
AI芯片領(lǐng)域百花齊放
北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長兼微納電子學(xué)系系主任蔡一茂教授，從學(xué)術(shù)角度來看，目前AI芯片領(lǐng)域呈百花齊放的態(tài)勢，包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、類腦芯片等很多技術(shù)路徑大家都在探索。
根據(jù)部署位置，AI芯片可以分為云端（數(shù)據(jù)中心）芯片和邊緣端（終端）芯片。云端芯片部署位置包括公有云、私有云或者混合云等基礎(chǔ)設(shè)施，主要用于處理海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算。
而且還要能夠支持語音、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化應(yīng)用的計算和傳輸，一般情況下都是用多個處理器并行完成相關(guān)任務(wù)。
邊緣端AI 芯片主要應(yīng)用于嵌入式、移動終端等領(lǐng)域，如攝像頭、智能手機、邊緣服務(wù)器、工控設(shè)備等，此類芯片一般體積孝耗電低，性能要求略低，一般只需具備一兩種AI 能力。
按芯片承擔(dān)的任務(wù)，可以分為用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練芯片，與利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行推斷的推斷芯片。
訓(xùn)練是指通過大量的數(shù)據(jù)樣本，代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運算并反復(fù)迭代，來獲得各神經(jīng)元“正確”權(quán)重參數(shù)的過程。推斷是指借助現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行運算，利用新的輸入數(shù)據(jù)來一次性獲得正確結(jié)論的過程。
訓(xùn)練芯片受算力約束，一般只在云端部署。因此，AI芯片可以分為云端訓(xùn)練芯片、云端推斷芯片和邊緣端訓(xùn)練芯片。
從AI芯片的技術(shù)路線看，主要包括基于傳統(tǒng)架構(gòu)的CPU、GPU、FPGA、ASIC、類腦芯片。
通用性是終極目標
蔡一茂教授認為衡量AI芯片方案性能有5個維度：自適應(yīng)、性能、能效比、可編程性、可擴展性。將來一個重要趨勢是走向通用性，這對于人工智能、AI芯片都非常重要。
很多AI公司面臨AI芯片或AI方案落地困難或者成本控制的挑戰(zhàn)是無法將一個方案簡單的復(fù)制應(yīng)用于不同的場景，而這個是軟件公司相對容易做到的。
因為AI應(yīng)用場景存在差異化，通常需要根據(jù)其數(shù)據(jù)格式、具體應(yīng)用場景入駐一個團隊來聯(lián)調(diào)。
在蔡一茂教授看來，“這是限制AI算法和芯片實際大規(guī)模應(yīng)用的一個重要挑戰(zhàn)”，無論是AI算法還是AI芯片的通用性，產(chǎn)學(xué)界都尚未出現(xiàn)很好的解決方案。
AI芯片進化之門
除了AI芯片架構(gòu)本身的進展外，更高性能的芯片，往往離不開先進的存儲器和封裝方式。
傳統(tǒng)芯片存在的一大瓶頸是“存儲墻”。存儲和計算，是芯片的兩大基礎(chǔ)功能。存儲器與計算單元之間的數(shù)據(jù)搬運，往往消耗大量功耗，但很多加速芯片并未解決這個問題。
為了降低數(shù)據(jù)頻繁交換導(dǎo)致的延遲和功耗，以存儲為中心的計算架構(gòu)逐漸興起，成為AI芯片的一大新興技術(shù)路線。
雖然有一些基于SRAM、DRAM、SSD等存儲器的存內(nèi)計算方案和芯片被提出，但是目前還沒有特別高性價比的存儲器技術(shù)來支撐存內(nèi)計算，存內(nèi)計算也還未真正做到很好的產(chǎn)業(yè)化程度，更多是通過提高存儲器的性能和帶寬，來進一步優(yōu)化整個綜合系統(tǒng)。
結(jié)尾
蔡一茂教授特別強調(diào)了兩點，一是芯片本身是一個很寬泛的產(chǎn)品，需要實現(xiàn)很多技術(shù)方面的突破，不能說一個點的突破，就說我們完全實現(xiàn)技術(shù)自主了。
二是，學(xué)術(shù)成果與產(chǎn)業(yè)問題的解決不要混為一談。學(xué)術(shù)上面向未來的研究進展，不見得就能立即用到產(chǎn)業(yè)中，來解決現(xiàn)在的問題。
蔡一茂教授認為，我們應(yīng)保持信心，也要保持定力，吸引更多人才投入到集成電路研究和產(chǎn)業(yè)中，引進高水平的全球人才的同時也要努力培養(yǎng)出更多優(yōu)秀的本土領(lǐng)軍人才和戰(zhàn)略科技力量。
部分內(nèi)容來源于：智東西北大蔡一茂教授：解讀AI芯片技術(shù)趨勢，架構(gòu)創(chuàng)新、新型存儲與先進封裝
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