清华微电子所所长：大部分AI芯片创业者会成“先烈”

文/李论 亿欧专栏作者

2018年3月9日，由智东西联合极果、AWE举办的GTIC 2018全球AI芯片创新峰会在上海举办。会上，清华大学微电子所所长魏少军围绕“AI芯片发展需要应用和架构创新双轮驱动”进行了演讲，本文亿欧将对其重要观点进行展开说明，供行业人士参考。

一、集成电路芯片是实现人工智能的当然载体

毫无疑问智能化是下一轮技术发展的核心驱动力，但是到底什么是智能化？业界至今也没有一个统一的定义。

魏少军认为，“智能”是智慧和能力两者合称，将有感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和能力的表现。它们又分别可以用“智商”和“能商”来描述其在个体中发挥智能的程度。“情商”可以调整智商和能商的正确发挥，或控制二者恰到好处地发挥它们的作用。

芯片是实现AI实现智能的当然载体，“无芯片，不AI”。这也使得如今的芯片行业进入到一个高爆发和强竞争的阶段，例如英伟达在分立式GPU产品上占有优势，产品广泛应用于数据中心的人工智能训练；AMD能够提供异构GPU/CPU（即APU），以及集成或分立的GPU；同时还有深鉴科技、寒武纪科技等国内创业公司在细分行业领域的深耕。

二、人工智能芯片的若干关键要素

魏少军指出，如今的AI面临两个现实问题：第一是算法仍在不断演进，新算法层出不穷；第二是一种算法对应一种应用，没有统一的算法。

做芯片的公司都希望找到能够适应所有算法的架构，而不是某一种专用的。这就需要在芯片中实现一个深度学习引擎。现如今，深度学习需要面对的计算量是一个十分巨大的参数，这对于计算引擎的要求也十分严苛。在这样的情况下，AI芯片需要具备哪些基本要素呢？

1、可编程性：适应算法的演进和应用的多样性；

2、构架的动态可变性：适应不同的算法，实现高效计算；

3、高效的架构变换能力：

4、高计算效率：避免使用指令这类低料率的架构；

5、低成本：能够进入家电和消费类电子；

6、体积小：能够装载在移动设备上；

7、应用开发简便：不需要芯片设计方面的知识；

8、……

三、应用和架构创新是发展人工智能芯片的必由之路

在应用方面，“无行业不AI”，无论是人脸识别，语音识别、机器翻译、监控、交通规划、无人驾驶、智能陪伴、舆情监控、智慧农业等等，似乎AI涵盖了人们生产生活中的方方面面。然而，哪些应用真的需要AI？我们希望AI帮助解决什么样的问题？什么是AI的“杀手级”应用？什么样的AI应用是我们每天都需要的？这些问题到今天仍旧没有解决。

AI应用落地还有很长的路要走，而对于从业者来讲，当务之急是研究芯片架构问题。从感知、传输到处理，再到传输、执行，这是AI芯片的一个基本逻辑。但是智慧处理的基本架构是什么？还没有人能够说得清，研究者只能利用软件系统、处理器等去模仿人类。软件是实现智能的核心，芯片是支撑智能的基础。

毫无疑问，软件是实现智能的载体。技术上要求智能软件具有自己学习的能力；形成知识和经验的能力；持续改进和优化的能力；再说和组织的能力；思维逻辑推理的逻辑以及做出正确判断的逻辑等等。

而智能芯片则需要承载所需的计算，要求其具有高性能的计算能力；多任务并行计算能力；极高的能量效率；灵活高效的存储能力；实时动态功能变换能力等。

四、总结

魏少军在演讲最后总结出如下五点思考：

1、AI芯片是当前科技、产业和社会关注的热点，也是AI技术发展过程中不可逾越的关键阶段，不管有什么AI算法，要想最终得到应用，就必然要通过芯片来实现。

2、由于还不存在适应所以应用的“通用”算法，确定应用领域就成为发展AI芯片的重要前提。遗憾的是，AI的“杀手”级应用目前尚未出现，已经存在的一些应用对于老百姓的日常生活来说也还不是刚需，因此，AI芯片的外部发展还有待优化。

3、架构创新是AI芯片面临的一个不可回避的课题。一个重要问题：是否会出现像通用CPU那样独立存在的AI处理器？如果存在的话，它的架构是怎样的？如果不存在，那么目前以满足特定应用为主要目标的AI芯片就一定只能以IP核的方式存在，最终被各种各样的SoC所集成。如果真是这样，那么今天从事AI芯片研究的设计公司该何去何从？

4、可重构计算芯片技术允许硬件架构和功能随软件变化而变化，实现软件定义芯片，在实现AI功能时具有独到的优势，具备广阔的前景。

5、目前大部分的AI芯片创业者都会成为“先烈”，而这将成为AI发展中最令人钦佩也最令人动容的伟大事件。

文章版权属北京亿欧网盟科技有限公司所有。文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。