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發(fā)展人工智能芯片 中國不能“偏科”

日期:2020-01-13   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:只看設(shè)計架構(gòu)層面,國內(nèi)的人工智能芯片并不比國外差,但這是不夠的。在日前中科院物理所舉行的科學(xué)咖啡館科普沙龍上,清華大學(xué)電子工程系教授汪玉指出,這相當(dāng)于在沙子上蓋樓,基礎(chǔ)并不堅固。 科技日報記者隨后采訪了中科院半導(dǎo)體所類腦計算研究中心副主任……

  “只看設(shè)計架構(gòu)層面,國內(nèi)的人工智能芯片并不比國外差,但這是不夠的。”在日前中科院物理所舉行的“科學(xué)咖啡館”科普沙龍上,清華大學(xué)電子工程系教授汪玉指出,這相當(dāng)于在沙子上蓋樓,基礎(chǔ)并不堅固。

 

  科技日報記者隨后采訪了中科院半導(dǎo)體所類腦計算研究中心副主任龔國良,他也表達(dá)了類似觀點。

 

  設(shè)計架構(gòu)層面可圈可點

 

  汪玉曾于2016年參與創(chuàng)立人工智能芯片公司深鑒科技,如今國內(nèi)已涌現(xiàn)出更多做人工智能芯片的企業(yè),他的感受是,做得“一點不比國外差,有的甚至更好”。

 

  這里所說的“好”,主要涵蓋設(shè)計架構(gòu)層面。而設(shè)計架構(gòu)成為國內(nèi)人工智能芯片的強項,背后有一定的原因。

 

  “傳統(tǒng)的CPU和GPU芯片采用基于指令流的馮諾依曼式計算架構(gòu)和計算模式來運行,而人工智能芯片多采用類腦或仿腦的架構(gòu)方式,能夠突破內(nèi)存墻的計算瓶頸。”龔國良介紹,在語音識別、圖像識別等運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的場景下,相比傳統(tǒng)芯片,人工智能芯片具有顯著優(yōu)勢。

 

  由于與傳統(tǒng)芯片存在上述差異,龔國良告訴科技日報記者,僅從設(shè)計架構(gòu)來看,國內(nèi)人工智能芯片能夠很快跟進相關(guān)技術(shù),與發(fā)達(dá)國家?guī)缀跆幱谕凰健?/p>

 

  從近期新聞可管窺國內(nèi)人工智能芯片的火熱進展。

 

  6月20日,寒武紀(jì)推出第二代云端人工智能芯片“思元270”;6月21日,華為發(fā)布人工智能手機芯片“麒麟810”;7月3日,百度發(fā)布遠(yuǎn)場語音交互芯片“鴻鵠”。

 

  龔國良介紹,華為、寒武紀(jì)等企業(yè)開發(fā)的人工智能芯片,大多為通用性芯片,可勝任多種人工智能應(yīng)用場景。此外,不少高校和研究院所也在研發(fā)人工智能芯片,它們多為專用性芯片,在特殊應(yīng)用場景下性能較強。

 

  產(chǎn)業(yè)鏈條仍存掣肘短板

 

  盡管國內(nèi)人工智能芯片發(fā)展方興未艾,且在設(shè)計架構(gòu)方面可圈可點,但專家指出,總體上中國在芯片領(lǐng)域基礎(chǔ)薄弱,仍存不少掣肘短板。

 

  汪玉介紹,中國大陸制造芯片的最新設(shè)備和工藝比國際先進水平落后一到兩代,KUKA機器人電路板維修,因此一些人工智能芯片需要送到境外進行制造和封裝,產(chǎn)業(yè)鏈完整度欠佳。

 

  龔國良在接受采訪時印證了上述情況。他告訴科技日報記者,手機上所用的人工智能芯片就是典型例子,這些芯片往往需要采用最新工藝以降低功耗、提高集成度和計算性能,屬于高端芯片,需求量非常大,但中國大陸尚不具備制造和封裝條件。

 

  國內(nèi)人工智能芯片發(fā)展的弱項還有高速接口以及專用的集成電路IP核。龔國良介紹,以后者為例,它們具有比較高的計算性能,設(shè)計復(fù)雜,又與制造工藝休戚相關(guān),要實現(xiàn)這樣的設(shè)計模塊通常需要多年沉淀積累。

 

  “高速接口和專用的集成電路IP核被業(yè)界看作核心技術(shù),使用它們往往需要國外公司授權(quán)許可,而不具備這些技術(shù)的企業(yè)在短期內(nèi)又很難得到許可。”龔國良說。

 

  用汪玉的話概括,大致上國內(nèi)人工智能芯片在需要聰明智慧的環(huán)節(jié)做得不錯,但在需要積累沉淀的環(huán)節(jié)做得卻不夠好。

 

  “整體而言,國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域研究起步較晚,確實需要積累和沉淀。”龔國良認(rèn)為,庫卡機器人,長遠(yuǎn)來看,中國人工智能芯片領(lǐng)域應(yīng)把握機會補上薄弱環(huán)節(jié),將關(guān)鍵核心技術(shù)掌握在自己手中,以免受制于人。

庫卡機器人
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