我國人工智能芯片的發(fā)展仍需努力 芯片技術(shù)需要掌握在自己手里
人工智能機(jī)器人商城為您發(fā)布動態(tài)信息：最近在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說：“只看設(shè)計(jì)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。”，這相當(dāng)于在沙子上蓋樓，根底并不鞏固。
后來，有報(bào)社記者之后采訪了中科院半導(dǎo)體所類腦計(jì)算研討中心副主任龔國良，他對于我國現(xiàn)狀的人工智能芯片的看發(fā)也表達(dá)了相似觀點(diǎn)。
首先，是人工智能芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)層面可圈可點(diǎn)
汪玉曾于2016年參與創(chuàng)建人工智能芯片公司深鑒科技，往常國內(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(diǎn)不比國外差，有的以至更好”。
這里所說的“好”，主要涵蓋設(shè)計(jì)架構(gòu)層面。而設(shè)計(jì)架構(gòu)成為國內(nèi)人工智能芯片的強(qiáng)項(xiàng)，背后有一定的緣由。
龔國良還說“傳統(tǒng)的CPU和GPU芯片采用基于指令流的馮諾依曼式計(jì)算架構(gòu)和計(jì)算形式來運(yùn)轉(zhuǎn)，而人工智能芯片多采用類腦或仿腦的架構(gòu)方式，可以打破內(nèi)存墻的計(jì)算瓶頸。”在語音辨認(rèn)、圖像辨認(rèn)等運(yùn)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)芯片存在上述差別，龔國良通知報(bào)社記者記者，僅從設(shè)計(jì)架構(gòu)來看，國內(nèi)人工智能芯片可以很快跟進(jìn)相關(guān)技術(shù)，與發(fā)達(dá)國度家直處于同一程度。
其次，是從近期新聞可管窺國內(nèi)人工智能芯片的熾熱停頓
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(jī)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”。
龔國良解釋說，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，不少高校和研討院所也在研發(fā)人工智能芯片，它們多為專用性芯片，在特殊應(yīng)用場景下性能較好。
最后，是人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈條仍存掣肘短板
雖然國內(nèi)人工智能芯片開展方興未艾，且在設(shè)計(jì)架構(gòu)方面可圈可點(diǎn)，但專家指出，總體上中國在芯片范疇根底單薄，仍存不少掣肘短板。
汪玉介紹說，中國大陸制造芯片的最新設(shè)備和工藝比國際先進(jìn)程度落后一到兩代，因而一些人工智能芯片需求送到境外進(jìn)行制造和封裝，產(chǎn)業(yè)鏈完好度欠佳。
龔國良在承受采訪時(shí)印證了上述狀況。他通知報(bào)社記者，手機(jī)上所用的人工智能芯片就是典型例子，這些芯片常常需求采用最新工藝以降低功耗、進(jìn)步集成度和計(jì)算性能，屬于高端芯片，需求量十分大，但中國大陸尚不具備制造和封裝條件。
國內(nèi)人工智能芯片開展的弱項(xiàng)還有高速接口以及專用的集成電路IP核。龔國良引見，以后者為例，它們具有比擬高的計(jì)算性能，設(shè)計(jì)復(fù)雜，又與制造工藝休戚相關(guān)，要完成這樣的設(shè)計(jì)模塊通常需求多年沉淀積聚。
“高速接口和專用的集成電路IP核被業(yè)界看作中心技術(shù)，運(yùn)用它們常常需求國外公司受權(quán)答應(yīng)，而不具備這些技術(shù)的企業(yè)在短期內(nèi)又很難得到答應(yīng)。”龔國良說。
用汪玉說的話就是，大致上國內(nèi)人工智能芯片在需要聰慧理解的環(huán)節(jié)做得不錯，但在需求積聚沉淀的環(huán)節(jié)做得卻不夠好。
“整體而言，國內(nèi)相關(guān)范疇研討起步較晚，的確需求積聚和沉淀。”龔國良以為，久遠(yuǎn)來看，中國人工智能芯片范疇?wèi)?yīng)把握時(shí)機(jī)補(bǔ)上單薄環(huán)節(jié)，將關(guān)鍵中心技術(shù)控制在本人手中，以免受制于人。
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