人工智能(néng)芯片熱潮再起(qǐ)。近日，全球最大的雲服務提供商亞馬遜AWS發(fā)布消息：Invent上發(fā)布了首款高性能(néng)機器學(xué)習加速芯片Inferentia。由騰訊領投的AI芯片企業燧原科技也于近日發(fā)布了首款雲端AI訓練芯片邃思DTU及加速卡雲燧T10。2019年人工智能(néng)技術加快滲透進(jìn)入實際應用當中，成(chéng)爲業内公認的AI落地之年。而其中關鍵在于AI芯片，算力的支撐成(chéng)爲人工智能(néng)發(fā)展的“發(fā)動機”。這(zhè)也使得人工智能(néng)芯片市場有望快速成(chéng)長(cháng)。
AI芯片開(kāi)發(fā)踴躍
全球最大的雲服務提供商亞馬遜AWS發(fā)布了首款高性能(néng)機器學(xué)習加速芯片Inferentia。作爲全球最大的雲服務提供商，亞馬遜AWS此舉頗爲引人關注。根據亞馬遜公布的指标，Inferentia芯片能(néng)夠提供128TOPS的算力，并支持INT-8和FP-16/bfloat-16計算類型。亞馬遜同時公布了幾種(zhǒng)搭載了Inferentia芯片的服務器配置，最高性能(néng)的版本可以搭載16顆Inferentia芯片，從而能(néng)提供高達2000TOPS的峰值算力。
實際上，關于亞馬遜自研AI芯片的情況早有消息傳出。2018年美國(guó)科技媒體The Information報道(dào)稱，亞馬遜已經(jīng)開(kāi)始設計定制人工智能(néng)芯片，未來將(jiāng)用在其開(kāi)發(fā)的智能(néng)語音設備Echo之上，以幫助Alexa語音助手獲得更快的響應速度，從而提升整體的使用體驗。2015年，亞馬遜斥資3.5億美元收購以色列芯片制造商Annapurna Labs。Annapurna Labs設計開(kāi)發(fā)的芯片用于數據存儲設備、WiFi路由器、智能(néng)家居設備和流媒體設備之上。
燧原科技的産品同樣引人關注。燧原科技是騰訊投資的第一家國(guó)内AI芯片企業，成(chéng)立不足一年半，就完成(chéng)超過(guò)6.6億元的累計融資。目前燧原已同騰訊一起(qǐ)針對(duì)通用AI應用場景項目展開(kāi)密切合作，未來也將(jiāng)會擴展到更多AI應用場景。燧原科技CEO趙立東介紹，此次發(fā)布的邃思DTU采用格羅方德12nm FinFET工藝，480平方毫米主芯片上承載141億個晶體管，實現2.5D高級立體封裝，算力可達20TFLOPS，最大功耗225W。産品將(jiāng)于2020年第一季度上市。同時，燧原科技發(fā)布首款計算及編程平台“馭算”，可支持開(kāi)源學(xué)習平台TensorFlow進(jìn)行開(kāi)發(fā)。
新應用驅動AI芯片增長(cháng)
一家大型一家初創，一家國(guó)際一家國(guó)内，亞馬遜AWS與燧原科技先後(hòu)發(fā)布AI芯片，顯示了AI芯片當前的火熱。實際上，近年來各類勢力均在發(fā)力AI芯片，參與者包括傳統芯片設計、IT廠商、技術公司、互聯網以及初創企業等，産品覆蓋了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。
安富利亞洲供應商及産品管理高級總監鍾僑海指出，當前人工智能(néng)技術正在快速落地，正在滲透進(jìn)入實際應用。這(zhè)是AI芯片快速發(fā)展的原因之一。根據Fortunebusinessinsights的預測，2018年全球人工智能(néng)市場規模爲206.7億美元，至2026年有望增長(cháng)到2025.7億美元。而Gartner則預測，2018年AI芯片市場約爲42.7億美元規模，有望在2022年增長(cháng)至343億美元。
人工智能(néng)的應用首先是在雲端服務器市場展開(kāi)，這(zhè)也是當前AI芯片開(kāi)發(fā)的重點。不過(guò)随着市場的不斷拓展，人工智能(néng)將(jiāng)向(xiàng)邊緣以及終端領域擴展。未來一段時間，邊緣計算將(jiāng)成(chéng)爲AI芯片發(fā)展最快的新領域。對(duì)此，清華大學(xué)電子工程系教授汪玉表示：“在發(fā)展過(guò)程中， AI芯片首先是受到了雲端服務器市場的關注和應用，國(guó)際公司如Google的TPU、亞馬遜的Inferentia、英特爾的SpringCrest，國(guó)内公司如寒武紀的MLU100、百度的昆侖、華爲的升騰、比特大陸的算豐，都(dōu)是面(miàn)向(xiàng)雲計算所開(kāi)發(fā)”不過(guò)，随着邊緣計算的發(fā)展，面(miàn)向(xiàng)邊緣計算的AI芯片也開(kāi)始受到越來越多的重視。“新的邊緣啓用，數據密集型應用和工作負載將(jiāng)由AI提供支持。AI將(jiāng)用于分析和解釋來自這(zhè)些應用程序的數據，以幫助人們(在某些情況下，其他機器)實時做出關鍵決策。”汪玉表示。
鍾僑海也表示，人工智能(néng)在物聯網領域正在迅速展開(kāi)。在人工智能(néng)以及物聯網上，安富利已經(jīng)開(kāi)發(fā)出許多相關的成(chéng)功案例，如智能(néng)制造系統、智能(néng)農業系統、智慧城市系統等。“目前區分人工智能(néng)在雲服務和邊緣側的市場份額還(hái)比較難。但是，很多用戶都(dōu)希望在他們原有的物聯網系統當中能(néng)夠加上人工智能(néng)的功能(néng)。此外，越來越多的企業希望有他們自己的雲，他們自己的雲可以做訓練，他們自己的雲可以做數據的分析，這(zhè)些事(shì)情他們可能(néng)不希望通過(guò)公有雲來做。因此，可以預計未來人工智能(néng)在邊緣側的市場將(jiāng)會越來越大。”
架構彈性成(chéng)爲關注焦點
雖然前景看好(hǎo)，但是AI芯片在應用落地同樣存在挑戰。鍾僑海認爲，人工智能(néng)落地還(hái)將(jiāng)面(miàn)臨三個挑戰：第一，人工智能(néng)需要繁多的訓練、數據分析、識别、大量計算。所以，AI解決方案應針對(duì)不同的應用對(duì)網絡和性能(néng)參數，要求不同速度、延遲、能(néng)耗、準确性。第二，神經(jīng)網絡技術需要大量的數據以訓練模型，在大量的運算中有數十億次乘積累加運算以及幾十兆字節參數，故需要大量運算符、自定義數學(xué)及存儲器層次結構。第三，人工智能(néng)算法的更新換代較爲迅速，在固定架構中會存在很多風險，一旦舊人工智能(néng)架構失靈，在新架構出現時，原本的固化架構很大程度上即刻失效。所以，架構的彈性成(chéng)爲業界需要聚焦關注的問題。
汪玉提出建議，目前AI芯片設計面(miàn)臨着太多種(zhǒng)的樞架，如TF 、Pytorch、Caffe、Mxnet等。同時現存的芯片平台也有很多，如CPU、GPU、FPGA、ASIC等。這(zhè)就給AI芯片的設計開(kāi)發(fā)帶來了極大的挑戰。如果能(néng)有公司設計開(kāi)發(fā)出一款中間層性質的平台産品，由它來向(xiàng)上支持不同類型的設計框架，向(xiàng)下支持各種(zhǒng)芯片平台，并最終服務于各個人工智能(néng)公司，將(jiāng)大大降低AI芯片設計中的複雜度，提高工作效率。這(zhè)其中蘊含着巨大的商機。汪玉也呼籲應當加強産學(xué)研的結合，以技術爲基本出發(fā)點，營造出有利于創新發(fā)展的環境。通過(guò)這(zhè)一系列的努力，中國(guó)完全可以抓住新一輪由5G商用所趨動的邊緣計算市場商機。