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人民日报:“中国芯”离了美国,到底行不行?

2018-04-22 09:08 人民日报

  中兴被罚,无数个问题抛了出来。


  去年的罚单,为何在今年冷不丁的给了一击?中国“芯”离了美国,到底行不行?中国“芯”在其他领域能不能有所作为?


  第一个问题的答案显而易见;第二个问题的答案见仁见智,尽管与美国有一定差距,但不可否认,中国创新正积跬步、迈大步;


  第三个问题的答案借用中国科学院计算技术研究所控制计算实验室主任、机器人芯片项目负责人韩银和的一句话来回答,对于中国来说,跟半导体芯片领域同样重要的是神经网络处理芯片,中国应该在这一领域建立起自己的优势。



学界布局


  2018年初,清华大学研究团队便开发出的代号为“思考者(Thinker)”的芯片引起外媒关注,该芯片能支持神经网络处理,最明显的两个优点是低功耗和高灵活性。


  “思考者”可支持神经网络,该芯片独特之处在于低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外,“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求,从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。


  目前,许多人工智能应用,或用于识别图片中的目标物,或用于理解人类的讲话等都需要多种神经网络和多层神经网络联合。


  2017年12月,有关“思考者”的论文发布在《IEEE固态电路学报》上,这对中国研究界而言,当算得上是一个了不起的成果,而且虽然使用现有的图形处理芯片或FPGA(现场可编程门阵列)芯片也能运行人工智能软件,但这些设计十分昂贵,难以运用在小型化、带电池的设备中。


  这一芯片只是现在中国科技界的一个缩影。在优化AI硬件的热潮中,中国的半导体产业也迎来了难得的机会,来确立自己的地位。计算机芯片是AI成功的关键,所以中国需要发展自己的硬件产业从而成为真正的科技强国。


企业发力


  记者19日从阿里巴巴获悉,阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI(人工智能)推理计算,据悉,此款芯片的研发,未来将实现在AI在商业场景中的运用,提升运算效率、降低成本。


  阿里达摩院研究员骄旸告诉记者,CPU、GPU作为通用计算芯片,为处理线程逻辑和图形而设计,处理AI计算问题时功耗高,性价比低,在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题。


  骄旸透露,阿里巴巴自主研发的Ali-NPU,基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势,根据AI算法模型设计微结构以及指令集,以最小成本实现最大量的AI 模型算法运算。


  AI芯片是中国“芯”的新征程,而阿里巴巴绝不是独行者。


  2018年初,清华大学研究团队便开发出的代号为“思考者(Thinker)”的芯片引起外媒关注,该芯片能支持神经网络处理,最明显的两个优点是低功耗和高灵活性。


  一方面,“思考者”可低能耗驱动,8节五号电池就能满足该芯片一年下来的耗电量,另一方面,其可动态调整自身的计算和记忆要求,从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。


  中国初创企业寒武纪科技专注于AI芯片的研发生产,其已打造出的Cambricon-1A是一款用于商用深度学习的处理器,可广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等智能处理关键领域。


  2017年底,中国初创企业地平线机器人发布了嵌入式人工智能芯片——面向智能驾驶的征程(Journey)1.0 处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器。


  清华大学微电子学研究所副所长尹首一直言:“与应对之前信息技术的变革相比,中国以最快速度跟上了这次大潮。


AI芯片能有戏吗?


  跟上大潮,但并不代表能迅速拿下市场,AI芯片市场仍是海外公司唱主角。


  中国科学院自动化研究所助理研究员吴军宁表示,由于具有得天独厚的技术和应用优势,英伟达和谷歌几乎占据了人工智能处理领域 80% 的市场份额,而在谷歌宣布其 Cloud TPU 开放服务和英伟达推出自动驾驶处理器 Xavier后,这一份额在2018年有望进一步扩大。