去年"阿爾法狗"戰(zhàn)勝韓國棋手李世石，需要耗電數(shù)萬瓦、依賴體積巨大的云服務(wù)器。一年多后，一個(gè)小小的人工智能芯片，就可讓手機(jī)、手表甚至攝像頭都能和"阿爾法狗"一樣"聰明"。
2017年柏林國際消費(fèi)電子展上，華為推出麒麟970人工智能手機(jī)芯片，內(nèi)置神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單元(NPU)，通過人工智能深度學(xué)習(xí)，讓手機(jī)的運(yùn)行更加高效。
現(xiàn)有芯片種類繁多，為何還要人工智能芯片?隨著手機(jī)智能應(yīng)用越來越多，傳統(tǒng)芯片要么性能不夠，要么效率不足，難以支撐人工智能所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)轉(zhuǎn)。
目前迅猛發(fā)展的人工智能，上層的應(yīng)用都依賴于底層核心能力，而這個(gè)核心能力就是人工智能處理器。如果在芯片上不能突破，人工智能應(yīng)用就不可能真正成功。可以說核心芯片是人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。
用于圖像處理的GPU芯片因海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算能力，被最先引入深度學(xué)習(xí)。2011年，當(dāng)時(shí)在谷歌就職的吳恩達(dá)將英偉達(dá)的GPU應(yīng)用于"谷歌大腦"中，結(jié)果表明12個(gè)GPU可達(dá)到相當(dāng)于2000個(gè)CPU的深度學(xué)習(xí)性能。之后多家研究機(jī)構(gòu)都基于GPU來加速其深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
然而，隨著近兩年人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，GPU在三個(gè)方面顯露出局限性:無法充分發(fā)揮并行計(jì)算優(yōu)勢，硬件結(jié)構(gòu)固定不具備可編程性，運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法能效不足。
全球科研界和企業(yè)于是競相開發(fā)更加適用的人工智能芯片，尤其是適用于移動通信時(shí)代的芯片。
華為公司與中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所"寒武紀(jì)"項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)共同開發(fā)的麒麟970人工智能手機(jī)芯片，首次集成NPU，將通常由多個(gè)芯片完成的傳統(tǒng)計(jì)算、圖形、圖像以及數(shù)字(數(shù)位)信號處理功能集成在一塊芯片內(nèi)，節(jié)省空間、節(jié)約能耗，同時(shí)極大提高了運(yùn)算效率。
據(jù)預(yù)測，類腦計(jì)算芯片市場將在2022年前達(dá)到千億美元規(guī)模，其中消費(fèi)終端將是最大市場，占據(jù)98.17%，其他需求包括工業(yè)檢測、航空、軍事與國防等領(lǐng)域。
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