人工智能領(lǐng)域火熱背后 AI芯片是最大助力!

時(shí)間:2018-02-06

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:2017年末,中國AI領(lǐng)域最熱的是什么?芯片。

2017年末,中國AI領(lǐng)域最熱的是什么?芯片。

12月,千呼萬喚始出來,成立兩年的地平線發(fā)布了自己研發(fā)的AI芯片“旭日”和“征程”;ThinkForce甫一成立就融資4.5億人民幣;11月,比特大陸發(fā)布了號(hào)稱“中國版TPU”的張量加速計(jì)算專用芯片BM1680;9月,寒武紀(jì)授權(quán)給華為海思的IP(可以集成在芯片中的模塊)成就了全球首款手機(jī)AI芯片麒麟970;深鑒科技的FPGA板卡備受認(rèn)可后,也公布了明年的“造芯”計(jì)劃。

而NovuMind創(chuàng)始人吳韌說,等NovuMind的芯片明年正式亮相后,所有人都會(huì)被AI芯片的“全新可能”震驚。

從各種意義上看,AI芯片已進(jìn)入“戰(zhàn)國時(shí)代”。

很久沒這么熱鬧了

2015年春,清華大學(xué)電子工程系的博士單羿問導(dǎo)師汪玉:要不要考慮創(chuàng)業(yè),搞AI芯片?

在那之前3年,一位多倫多大學(xué)的研究員用GPU(圖形處理器,顯卡的核心部件)跑深度學(xué)習(xí)算法,贏了2012年ImageNet大賽。此后,全世界的人工智能實(shí)驗(yàn)室都注意到了GPU對深度學(xué)習(xí)效率的提升。汪玉也鉆研了兩三年,但當(dāng)時(shí)他覺得尚未準(zhǔn)備好創(chuàng)業(yè)。

覺得必須“做點(diǎn)事情”的單羿先加入了另一家AI芯片初創(chuàng)公司實(shí)踐自己的想法。不久之后,汪玉感到創(chuàng)業(yè)條件逐漸成熟,召回了自己的愛徒。

汪玉的決斷很及時(shí):深鑒科技于2016年3月成立,僅一年半后,如果再加入這個(gè)賽道就晚了——玩家?guī)捉鼡頂D。

據(jù)CBInsights估算,進(jìn)入新興芯片初創(chuàng)公司的投資總額從2015年的8億美元增長到了今年的16億美元;創(chuàng)投庫里,AI芯片公司從零星幾家增長到20多家,還有十多家大大小小的公司傳出要“做芯片”的風(fēng)聲。

光今年下半年,臺(tái)積電的生產(chǎn)線上就有超過30款“AI芯片”排隊(duì)等著流片。

自x86架構(gòu)一統(tǒng)江湖,芯片領(lǐng)域已經(jīng)很久沒有這么熱鬧過了。

令人欣喜的是,在這一輪浪潮之中,中國芯片前所未有地靠近世界前沿。中國的初創(chuàng)公司不僅與歐美初創(chuàng)公司幾乎處在同一起跑線上,甚至渴望與英偉達(dá)、英特爾這些巨頭直接拼殺。

對數(shù)十年來一直落后的中國芯片產(chǎn)業(yè)來說,這是一次彎道超車的難得機(jī)遇,還是風(fēng)口吹起的空泛泡沫?

AI芯片是人工智能的發(fā)動(dòng)機(jī)

這一波人工智能的熱潮,主要表現(xiàn)為深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)。而深度學(xué)習(xí)的爆發(fā),又離不開芯片提供的算力??梢哉f,AI芯片是人工智能的發(fā)動(dòng)機(jī)。

中國人工智能泰斗張鈸院士12月20日在地平線的芯片發(fā)布會(huì)上接過地平線創(chuàng)始人余凱的話筒:“人工智能能走到今天,計(jì)算機(jī)硬件做了不可磨滅的貢獻(xiàn)。如果計(jì)算機(jī)不能提供像現(xiàn)在這樣高速度、大存儲(chǔ)量的能力,今天的人工智能不可能這樣?!?/P>

除了提高算力,地平線資深I(lǐng)C工程師譚洪賀說,芯片發(fā)展的好處還在于降低了AI的應(yīng)用成本,可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的小型化,能夠真正推動(dòng)AI技術(shù)的普及。

用CPU(中央處理器)跑深度學(xué)習(xí)不是不可以,但速度就像老爺車,而用GPU就如同坐上了高鐵。GPU剛好適合超大規(guī)模數(shù)學(xué)運(yùn)算,訓(xùn)練速度是碾壓級(jí)的。有了算力的支撐,深度學(xué)習(xí)開始真正成為實(shí)用的算法,ImageNet上圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率終于戰(zhàn)勝了人眼,使得人工智能進(jìn)入應(yīng)用階段。甚至很多人說:沒有GPU,就沒有這一波AI浪潮。

雖然業(yè)內(nèi)沒有一個(gè)明確說法,但一般認(rèn)為AI芯片是“專門針對AI算法做特殊加速設(shè)計(jì)的芯片”。目前,按物理載體的不同,AI芯片主要分為四類:GPU、FPGA、ASIC,及“類腦芯片”。

AI芯片分類

在GPU上,英偉達(dá)公司目前是絕對霸主。有意思的是,GPU最初主要用于游戲圖像渲染,讓玩家能有流暢體驗(yàn),卻在深度學(xué)習(xí)上意外找到用武之地。

憑借GPU的優(yōu)勢,英偉達(dá)實(shí)現(xiàn)了股價(jià)逆襲:2015年,英偉達(dá)的市值是100億美元,兩年內(nèi)暴漲10倍,今年夏天突破千億美元。李開復(fù)曾笑談:“真正懂科技的人,這幾年誰手里沒有一點(diǎn)英偉達(dá)的股票呢?”

而更為大眾熟知的芯片巨頭英特爾,傳統(tǒng)優(yōu)勢在CPU領(lǐng)域,在AI熱潮中失去先機(jī),現(xiàn)在反倒處于競爭中的不利地位。

三十年河?xùn)|,三十年河西??萍己蜕虡I(yè)既有深刻的規(guī)律,又有不可預(yù)測的偶然性。起起落落,沒有誰能一直躺著賺錢。

巨頭較量

沒有誰能一直躺著賺錢。

體會(huì)過勢能巨變的英偉達(dá),一定明白一個(gè)道理:居安思危。而英特爾也知道:窮則思變。(當(dāng)然,英特爾的CPU是一直掙錢的。)

較量首先發(fā)生在GPU戰(zhàn)場。

今年11月,英特爾和另一芯片巨頭AMD傳出合作。未來AMD的獨(dú)立GPU將會(huì)裝進(jìn)英特爾SoC。AMD的首席GPU架構(gòu)師拉加·庫德里也在近日加入英特爾,助其開發(fā)自有GPU。

英特爾和AMD曾在CPU上競爭多年,如今面對英偉達(dá)的強(qiáng)勢卻選擇聯(lián)手。吳蜀抗魏,勝算幾何?

甲子光年接觸的多位芯片專家都提到,芯片的研發(fā)有時(shí)間周期:你在跑,本來的優(yōu)勢者也在往前跑。

早在90年代,英偉達(dá)就已推出GPU,并積累了深厚的技術(shù)經(jīng)驗(yàn),發(fā)展出了囊括服務(wù)器、框架、平臺(tái)的完整生態(tài)。

硅谷投資機(jī)構(gòu)LuxCapital的合伙人ShahinFarshchi一邊投著Nervana和Mythic兩家芯片公司,一邊卻說:“如果你想搞出比英偉達(dá)好一點(diǎn)的芯片,那祝你幸福,他們會(huì)把你打成狗?!毖韵轮?,你必須比它好得多得多。

但英偉達(dá)并不是高枕無憂,它正面臨另一類巨頭的挑戰(zhàn):谷歌、微軟、以及剛剛宣布要造芯片的特斯拉(特斯拉從AMD挖走了傳奇架構(gòu)師吉姆·凱勒)。

谷歌發(fā)布的兩代TPU——一種專門針對深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow進(jìn)行優(yōu)化的AI芯片,經(jīng)過AlphaGo的兩次“圍棋大戰(zhàn)”已聲名大噪。

英偉達(dá)應(yīng)該感到慶幸,谷歌并不對外銷售TPU。然而,谷歌作為這個(gè)領(lǐng)域的新玩家,第一次嘗試開發(fā)一種能夠替代GPU的產(chǎn)品就大獲成功,還是足以讓英偉達(dá)感受到危機(jī)。

鞏固GPU優(yōu)勢的同時(shí),英偉達(dá)也在自動(dòng)駕駛等終端場景上發(fā)力,研發(fā)新的AI芯片。

尚未自己造出AI芯片的英特爾,則選擇全球砸錢買買買:4億美元買下Nervana、不明金額收購Movidius,這是前菜;167.5億美元砸下Altera,153億美元收購Mobileye,這顯示了要大干一場的決心。

雖然落地應(yīng)用比不上英偉達(dá),但英特爾目前在AI芯片上的布局也已相對完善:同時(shí)投資了FPGA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片等通用芯片公司,和地平線等專用芯片公司。

而所有以上巨頭,又都面臨一批靈活、專注的競爭者:以AI芯片研發(fā)為核心業(yè)務(wù)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)也盯上了這塊蛋糕。

三千越甲可吞吳?

在AI芯片的新戰(zhàn)場,接觸的許多從業(yè)者表現(xiàn)出了“三千越甲可吞吳”的自信。他們認(rèn)為,自己與巨頭之間或可一戰(zhàn)。

深鑒科技創(chuàng)始人之一汪玉教授說,深鑒會(huì)直接與英偉達(dá)進(jìn)行競爭。深鑒現(xiàn)有的FPGA板卡可以幫助數(shù)據(jù)中心提高算力,能量效率高,在對延時(shí)和功耗敏感的場景下可以替換GPU。

因麒麟970名聲大噪的寒武紀(jì),將戰(zhàn)略重點(diǎn)放在了云端服務(wù)器芯片上,也會(huì)與英偉達(dá)正面相遇。

但在芯片行業(yè),“錢真的不是錢”。寒武紀(jì)在今年8月宣布A輪融資1億美元,成為全球AI芯片首個(gè)獨(dú)角獸,在一般創(chuàng)業(yè)公司看來已是財(cái)大氣粗。

但要知道,英偉達(dá)做一款芯片的一次性研發(fā)投入就可能高達(dá)數(shù)億美金,有巨大的成本壁壘。

也有新創(chuàng)公司,用特別的方式造血,底氣十足,比如同樣瞄準(zhǔn)云端大芯片的比特大陸。

無心插柳柳成蔭。比特大陸殺入AI芯片的過程有點(diǎn)像一個(gè)“翻版英偉達(dá)”。

這家成立于2013年的公司,原本是搞比特幣礦機(jī)的,由于礦機(jī)對芯片的性能要求很高,比特大陸逐漸積累了芯片開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。在谷歌的TPU問世后,他們意識(shí)到自己的芯片能力也可以很好地應(yīng)用在AI芯片上。

現(xiàn)在,比特大陸已經(jīng)推出了第一款A(yù)I芯片BM1680。其產(chǎn)品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉說,為了適應(yīng)算法的快速迭代,比特大陸每隔9個(gè)月就會(huì)推出新的AI芯片,而再過一兩代,比特大陸有信心在深度學(xué)習(xí)推理上,超過GPU的實(shí)際性能:“它(GPU)要兼顧很多圖形的操作,比如圖像濾波、灰度調(diào)整,這些不是我們的重點(diǎn)。”

金沙江創(chuàng)投同時(shí)投資了地平線和深鑒科技。其合伙人張予彤說,從人才和組織管理上,她看好創(chuàng)業(yè)公司對巨頭的“僭越”:“事情最后都看人,非連續(xù)性技術(shù)變革時(shí),大公司會(huì)有業(yè)務(wù)掣肘?!本揞^未必能招納到最好的人才,還有大公司反應(yīng)速度的問題,而優(yōu)秀人才的能力、眼界、執(zhí)行力以及小團(tuán)隊(duì)的快速反應(yīng)都有助于實(shí)現(xiàn)“逆襲”。

知名財(cái)經(jīng)自媒體“飯統(tǒng)戴老板”提供了一個(gè)有趣的角度:芯片設(shè)計(jì)主要是數(shù)理邏輯,中國人天生擅長數(shù)理邏輯。英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛、Marvell創(chuàng)始人戴偉立都是華人。現(xiàn)在的芯片創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì),有大批在英偉達(dá)、英特爾、AMD以及高通等公司干了10年、20年的華人高級(jí)工程師。他們把中國芯片設(shè)計(jì)業(yè)的起點(diǎn)抬得很高?!皬倪@個(gè)角度講,就是天時(shí)地利人和,現(xiàn)在就是要靠時(shí)間,把這個(gè)東西追上去?!?/P>

新玩家的角力

更直接的競爭發(fā)生在創(chuàng)業(yè)公司之間。

他們對未來的預(yù)判不盡相同:有的要在云端做大芯片;有的面向應(yīng)用端,開發(fā)特定場景的芯片;有的在兩路同時(shí)發(fā)力。

誰才能跑出來,跑得遠(yuǎn)?

寒武紀(jì)是大芯片賽道上的主要玩家之一。這條路特別燒錢,但寒武紀(jì)副總裁錢誠說,這是寒武紀(jì)根據(jù)業(yè)界對人工智能的主流判斷做出的選擇:“人工智能必然會(huì)出現(xiàn)一種重量級(jí)的應(yīng)用,硬件就必然要標(biāo)準(zhǔn)化、通用化。云端服務(wù)器芯片是做標(biāo)準(zhǔn)化、通用化智能芯片的第一步。”

可地平線創(chuàng)始人余凱的想法不同。他說,在AI芯片領(lǐng)域很難出現(xiàn)當(dāng)年計(jì)算機(jī)領(lǐng)域x86那樣占絕對優(yōu)勢的架構(gòu),因?yàn)槿斯ぶ悄艿膽?yīng)用在各個(gè)場景里千差萬別,更可能的情況是,在每一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)一個(gè)主導(dǎo)架構(gòu)。

地平線走了另一個(gè)路線:做好終端芯片。

目前,地平線是第一家實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)流片AI芯片以及應(yīng)用方案的公司。周三剛發(fā)布的“征程”和“旭日”芯片就分別面向智能駕駛和智能攝像頭應(yīng)用端。地平線強(qiáng)調(diào)自己提供軟硬一體解決方案的能力,在地平線看來,未來不會(huì)是一顆芯片打天下,必須量體裁衣。通過軟硬件的深度結(jié)合,能帶來1000倍的效率提升。

專注于語音識(shí)別及語言處理技術(shù)的人工智能服務(wù)商云知聲也計(jì)劃在明年推出自己的語音芯片,理由同樣是效率提升。

云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒說,未來所有設(shè)備上可能都會(huì)有一個(gè)語音芯片,因?yàn)檎Z音交互是人機(jī)交互最自然的方式。如果要保持在家庭空間體驗(yàn)的連續(xù)性,每個(gè)設(shè)備都要能進(jìn)行人機(jī)交互,然后設(shè)備間再通過相互溝通來進(jìn)行最終決策。

明年,NovuMind也將發(fā)布自己的視覺終端芯片。其創(chuàng)始人吳韌說,這款芯片的設(shè)計(jì)理念非常領(lǐng)先:“我是這個(gè)世界上最擅長異構(gòu)計(jì)算的人之一,異構(gòu)計(jì)算的思路就是非常專用的硬件,就是術(shù)業(yè)有專攻。這也是我們芯片設(shè)計(jì)的重要思路?!边@款芯片將不考慮矩陣,只專注三維張量,通過極端定制化帶來極端的性能優(yōu)勢。

深鑒則在云端和終端芯片上同時(shí)發(fā)力。2018年,它們將發(fā)布“觀?!薄ⅰ奥牆眱煽钚酒?,前者是云端后者是終端。汪玉向表達(dá)了他的期望:“我們希望所有帶攝像頭或者需要語音交互的地方,都有我們的產(chǎn)品存在?!?/P>

而對其他躍躍欲試的玩家來說,一個(gè)不好的消息是:現(xiàn)在入局可能晚了。

目前這批AI芯片創(chuàng)業(yè)者,都是既懂技術(shù)又對產(chǎn)業(yè)敏感的先覺者。留意一下不難發(fā)現(xiàn),這批公司基本在2015年前后成立。這個(gè)時(shí)間對應(yīng)著2012年GPU在深度學(xué)習(xí)上的大放異彩。

從那時(shí)起,算力的提升促進(jìn)了算法的發(fā)展,算法的發(fā)展又對AI芯片提出了需求。在2012年最早注意到這個(gè)領(lǐng)域的團(tuán)隊(duì),經(jīng)過2年左右的研究準(zhǔn)備,正好在2015年前后開始下場。

“你在跑,本來的優(yōu)勢者也在跑?!边@句話適用于英偉達(dá)和英特爾的巨頭之爭,也適用于新創(chuàng)公司。因?yàn)樾酒邪l(fā)的周期很難縮短,同一細(xì)分領(lǐng)域的后發(fā)者難以獲得優(yōu)勢。

一個(gè)孕婦十個(gè)月能生一個(gè)孩子,十個(gè)孕婦卻不可能一個(gè)月生一個(gè)孩子?!靶酒辽僖荒臧胱龀鰜恚阒辽僖荒臧肭耙牒媚愕男酒趺醋?。這個(gè)周期是永遠(yuǎn)存在的。不會(huì)因?yàn)槟愣讶硕褨|西就能縮短?!蓖粲裾f。

周期無法縮短,和目前芯片制造廠商排期緊張有關(guān)。

余凱曾說,今年,在地平線的芯片送到生產(chǎn)線流片之前,他經(jīng)歷過非常艱難的時(shí)刻。當(dāng)時(shí),由于仿真驗(yàn)證做得還不夠,有5%流片失敗的風(fēng)險(xiǎn)。

流片一旦失敗,公司要承受百萬美金級(jí)的損失,更要命的是整個(gè)研發(fā)進(jìn)展會(huì)延遲半年;如果不流片,錯(cuò)過了臺(tái)積電的排期,就要等下個(gè)季度。

做抉擇的那晚,在底特律出差的余凱夜里12點(diǎn)走出酒店,在冷風(fēng)里走了一大圈。最后,他拍板,推遲流片。

還好,地平線很幸運(yùn),他們找到了另一家可以排期的廠商,最終流程只延遲了1個(gè)月。

國家機(jī)遇

此時(shí)此刻,中國也很幸運(yùn)。

在AI芯片的熱潮之前,中國芯片行業(yè)的狀況是,需求很大,水平卻落后國際:國產(chǎn)品牌芯片自供只有8%左右;自2013年起,我國芯片每年進(jìn)口額達(dá)2000多億美元,超過石油成為第一大進(jìn)口商品。

產(chǎn)業(yè)的命運(yùn)往往與國運(yùn)相關(guān),70年代,沒趕上CPU的發(fā)展,在傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)和制造領(lǐng)域,一步落后,步步落后,眼看著世界領(lǐng)先的工藝已經(jīng)進(jìn)化到了7nm級(jí)別,我們還要從28nm從頭追起。

但在AI芯片領(lǐng)域,中國終于與發(fā)達(dá)國家站在了同一起跑線上。

國際EDA工具和IP廠商Synopsys的AI芯片架構(gòu)專家唐杉說,在AI加速芯片領(lǐng)域,即使是面對大巨頭英偉達(dá),中國初創(chuàng)公司也不是完全沒有機(jī)會(huì):“第一,目前的AI芯片主要針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法定制,所以芯片的硬件設(shè)計(jì)上比傳統(tǒng)的CPU和GPU要簡單,并非高不可攀;第二,國家對半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的支持力度很大,AI芯片可能會(huì)成為一個(gè)新的戰(zhàn)略方向;第三,國內(nèi)在AI領(lǐng)域的進(jìn)展很快,特別在應(yīng)用方面,在很多領(lǐng)域甚至比美國做得還好,這能為AI芯片提供重要的市場基礎(chǔ)?!?/P>

地平線創(chuàng)始人余凱的判斷是,在AI芯片領(lǐng)域,中國彎道超車的概率很大。

寒武紀(jì)副總裁錢誠認(rèn)為,我國在AI芯片領(lǐng)域至少占據(jù)“半壁江山”的地位。

而NovuMind創(chuàng)始人吳韌則半開玩笑地表示:“如果把我們公司算作中國公司,那就是中國厲害;如果算作美國公司,就美國厲害?!?/P>

筆者也聽到了一些不同的聲音。

親歷50年中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程的浙江大學(xué)著名學(xué)者莫大康告訴我們,十年之內(nèi),都不可能做出“速度提高1萬倍、同時(shí)功耗降低1萬倍”的真正的人工智能芯片。

另一位在國際芯片公司從業(yè)十年的專家認(rèn)為,華為麒麟970一類的,把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速的硬件IP集成進(jìn)移動(dòng)SoC的模式會(huì)有機(jī)會(huì),“但是初創(chuàng)公司獨(dú)立芯片的市場前景我完全不看好。泡沫太多了?!?/P>

以下“用腳投票”的案例,更能直觀說明誰在看好:

阿里巴巴一口氣投資了寒武紀(jì)、耐能、深鑒、杭州中天微4家中國芯片公司,還在國外投資了BarefootNetworks。百度自己發(fā)布了XPU,還宣布將與AMD合作。地平線接受了英特爾的投資,深鑒背后的投資者還有三星、Xilinx(賽靈思)和聯(lián)發(fā)科。

從招聘需求看,??低?、云天勵(lì)飛、科大訊飛也正在招募芯片人才,摩拳擦掌準(zhǔn)備入局。

芯片戰(zhàn)國時(shí)代拉開序幕。面對老牌霸主,新銳AI芯片公司尚顯稚嫩,大多只成立了一兩年,有的芯片剛剛推出,有的還在等待流片。

但這一次,中國沒有錯(cuò)過出發(fā)時(shí)刻。既然已經(jīng)站在了第一排,接下來就要看增長,拼斜率了。

在“拼斜率”這件事上,40年來,中國人一直做得很不錯(cuò)。

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