隨著人工智能受到媒體和本錢的熱捧，近來國內(nèi)外各路豪杰紛繁推出自己的人工智能芯片，在這些廠商各自的發(fā)布會上，紛繁宣揚自己的產(chǎn)品是多么先進，并且在PPT上展現(xiàn)如何在功能和功耗上吊打競爭對手。
并且在宣揚語中，“全球搶先”、“我國首款”等字樣層出不窮。宣揚越來越邪乎，都宣揚自己是“我國首款”，這種情況下，PPT的紙面數(shù)據(jù)吊打友商底子沒有任何意義。咱們真實應該重視的是這些宣揚“全球搶先”的國產(chǎn)人工智能芯片，與使用結合得是否緊密。
各路廠商比賽人工智能芯片
近年來，PC職業(yè)現(xiàn)已開端逐年闌珊，智能手機職業(yè)也隨著商場的逐漸飽和進入瓶頸期。在這種情況下，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等范疇被以為是下一個風口。其間，人工智能無疑是最受媒體和本錢熱捧的寵兒。
正是因而，國外大廠紛繁推出了自己的人工智能芯片。
Intel推出了眾核CPU，英偉達推出了專門用于人工智能的GPU，CEVA和Cadence推出了用于人工智能的DSP，阿爾特拉推出了用于人工智能的FGPA。此外，谷歌也推出了TPU，IBM推出了“真北”，原本造電動汽車的特斯拉也宣揚要開發(fā)自己的人工智能芯片。
在國外大廠跑馬圈地的同時，國內(nèi)單位也推出了各自的人工智能芯片，中科院計算所推出了寒武紀芯片，中星微也開發(fā)了星光智能一號。2017年年底，地平線推出了自己的人工智能視覺處理器，華夏芯也發(fā)布了自己的“松江”和“北極星”。另外，一些廠商明明是購買友商的人工智能IP集成到SoC中，卻在宣揚上十分藝術，很容易誤導群眾以為這些買IP做集成的廠商也在開發(fā)人工智能芯片。
寒武紀變成了麒麟NPU
國外廠商如何咱們權且不論，但國內(nèi)廠商在宣揚上已然越來越虛浮，比方在上一年12月，地平線舉辦的“AI芯年代”產(chǎn)品發(fā)布會上就請了上百家媒體來助威，并宣告“這次推出的芯片是我國首款全球搶先的高功能、低功耗、低延時的嵌入式人工智能視覺處理器”。在媒體的報導中，還將地平線稱之為“全球搶先的嵌入式人工智能領導者”。
就在地平線產(chǎn)品發(fā)布會的不久之后，華夏芯也發(fā)布了自己的產(chǎn)品，在宣揚中稱：
發(fā)布了我國首款64位高端嵌入式“長城”系列CPU/DSP統(tǒng)一處理器IP和“松江”系列嵌入式人工智能專用處理器IP，以及基于上述全自主IP的多核SoC芯片渠道——北極星。據(jù)悉，這是國內(nèi)初次發(fā)布具有自主知識產(chǎn)權的人工智能渠道型芯片，不僅打破了國外獨占，還開端完結了產(chǎn)業(yè)化，為建設和完善我國自主可控的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈添上了重要一筆。
腳踏實地的說，這些宣揚語中是有必定水分的，比方地平線所謂的“我國首款全球搶先的嵌入式人工智能處理器”就不精確。畢竟在上一年10月，中科院計算所的嵌入式人工智能處理器寒武紀1A現(xiàn)已隨著華為Mate10的上市進入尋常百姓家，而直到2個月之后，地平線才發(fā)布所謂“我國首款全球搶先的嵌入式人工智能處理器”。
又比方華夏芯，本質(zhì)上是挑選用傳統(tǒng)SIMD/DSP架構來跑人工智能，這種做法和上一年的星光智能一號如出一轍，由于國內(nèi)現(xiàn)已有了寒武紀、星光智能一號等產(chǎn)品，且寒武紀有望憑借華為手機的熱銷完結千萬級量產(chǎn)，所謂的打破國外獨占也就無從談起了。
相似的，百度推出了XPU、阿里剛發(fā)布Ali-NPU。依據(jù)媒體的報導，Ali-NPU還在規(guī)劃中，但又公開聲稱：“阿里巴巴的Ali-NPU功能，將是現(xiàn)在市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍，而制作本錢和功耗僅為一半，性價比超過40倍”。在Ali-NPU還在規(guī)劃之中的情況下，真不知道這些10倍、40倍的數(shù)據(jù)是怎么測試出來的。難不成達摩院的掃地僧和杰克馬切磋“功守道”測試出來的？
能夠說，由于人工智能掀起的熱度，許多廠商都去蹭熱點，寄希望于獲得本錢商場的青睞。而為了在宣揚中標榜自己，各種“我國首款”、“全球搶先”、“打破國外獨占”等標簽也就被咱們用爛了。
八仙過海，各顯神通
就現(xiàn)在而言，人工智能芯片首要以ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP為主，像寒武紀和地平線便是歸于ASIC，阿爾特拉的人工智能芯片歸于FPGA，英偉達的人工智能芯片歸于GPU，星光智能一號歸于DSP，英特爾的計劃歸于CPU。
在這些人工智能芯片中有一個規(guī)律，那便是芯片的通用性與用來跑人工智能的功能和功耗成反比。像CPU這樣的芯片，由于其“萬精油”的特點，導致這種芯片具有很好的通用性，但在某些特定范疇，功能和功耗相對于其他幾種芯片都沒有啥優(yōu)勢。
而GPU的通用性比CPU要差，但又不如ASIC，因而在功能和功耗方面會優(yōu)于CPU，但顯著低于ASIC，這也是中科院計算所孵化的寒武紀芯片能在功能功耗比上顯著優(yōu)于GPU的原因。
將傳統(tǒng)的面向數(shù)字信號處理的DSP處理器架構進行運算器方面的修正之后，也能夠用來跑人工智能，并且能夠憑借現(xiàn)有的老練技術。不過在使用范疇上有必定局限性——能夠用于卷積神經(jīng)網(wǎng)（CNN），但對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）等處理語音和自然語言的網(wǎng)絡則力不從心。換言之，便是這種DSP首要用于機器視覺范疇，但難以使用到語音識別、文本處理和自然語言理解等范疇。用DSP做人工智能芯片的做法，在人工智能細分商場仍是具備必定商業(yè)上的潛力的。
依據(jù)阿爾特拉的PPT，其專門針對人工智能的FPGA功能功耗比卻能夠達到50GFlops/W，因而有觀點以為，FPGA由于比英偉達的GPU省電，能夠降低運營費用而獲得優(yōu)勢。不過，FPGA也有自己的缺陷，那便是缺少性價比。雖然FPGA在一些新式的使用范疇獲得了必定成果，但隨著新式范疇的崛起，其商場規(guī)模和重要性不斷提高，由于缺少性價比的原因，FPGA最終會被專用芯片所代替。
不過，功能高一點，低一點問題不大，真實重要的是使用和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。英偉達的GPU成為主流，原因就在于生態(tài)做得好，開發(fā)方便。
人工智能不宜被過度炒作
由于人工智能十分火爆，眾多公司開端玩概念，不論是做比特幣礦機的，仍是做DSP的，搖身一變都成為人工智能芯片公司。截至現(xiàn)在，我國現(xiàn)已完結融資或正在融資的人工智能芯片公司現(xiàn)已超過40家，并且大多數(shù)都是在2015年后成立的。
現(xiàn)在，人工智能現(xiàn)已有被過度炒作的痕跡，一些媒體都紛繁宣揚我國依托人工智能彎道超車。但實際上，人工智能芯片只是加速器，用于解決特定的問題，并不能替代CPU、GPU、FPGA、DSP、NANDFlash、DRAM等類型的芯片。一些媒體聲稱我國應該大力發(fā)展AI芯片，依托人工智能打破X86、ARM的獨占，這種論調(diào)顯然缺少根本的職業(yè)知識。
商業(yè)公司搞人工智能芯片對產(chǎn)業(yè)鏈的拉動效果也有限。舉例來說，要完結對產(chǎn)業(yè)鏈上下游的拉動效應，境內(nèi)芯片規(guī)劃公司以犧牲芯片的功能為價值，挑選境內(nèi)的芯片制作商生產(chǎn)芯片；境內(nèi)的晶圓廠能夠做必定犧牲，挑選境內(nèi)的設備商和原材料廠商的產(chǎn)品……這樣子就能夠構成正循環(huán)。假如境內(nèi)的芯片規(guī)劃公司總是找臺積電代工，境內(nèi)的晶圓廠愈加偏心ASML、使用材料等世界大廠的設備。那么，我國的芯片就很難不受制于人。
但是，像阿里、百度、地平線、比特大陸等都是十分商業(yè)化的公司，肯定是商業(yè)利益優(yōu)先，必然挑選臺積電愈加老練的工藝。即便是把訂單交給中芯世界，也是由于中芯世界在良率等方面都有了很大提高之后的事情。
一句話，便是“只會如虎添翼，不會濟困扶?！保行臼澜缱钤值谋闶切鹿に嚦跗谡也坏皆敢庀聠蔚目蛻?，無法用產(chǎn)能攤平本錢。這樣一來就會陷入死循環(huán)。
現(xiàn)在，打破這個死循環(huán)的首要推手之一不是國內(nèi)企業(yè)，反而是美國高通公司。并非高通懷有一顆紅心，只是被發(fā)改委反獨占了，才把訂單給中芯世界。另外，不僅僅是阿里、百度等互聯(lián)網(wǎng)公司不會濟困扶危，華為、中興、小米等公司也是一樣優(yōu)先挑選臺積電。
因而，本錢很多投向人工智能，很可能成為本錢趕風口的狂歡。不僅無法打破西方公司在芯片上的獨占，也未必能對產(chǎn)業(yè)鏈起到多少推動作用。而我國芯片方面的真實短板，比方CPU、GPU、FPGA、RF、AD/DA等，以及各種開發(fā)工具卻有可能面臨無人問津的局勢。對于不再重蹈中興事情的覆轍毫無協(xié)助。
