AI促成话语权转移 | 芯片设计新秀窜起

人工智能应用的蓬勃发展, 为处理器效能带来严格的考验. 许多先进算法都会为处理器带来庞大的运算负载, 如何开发出高效率的处理器芯片, 成为半导体产业未来必须面对的挑战. 但另一方面, 部分原本在学术机构从事AI研究的团队, 已出来自行创业. 这些对相关算法有很高掌握度的新面孔, 正快速推出适合执行这类算法的芯片解决方案, 成为半导体产业的新势力.

益华计算机(Cadence)亚太区IP销售总监陈会馨(图3)指出, 人工智能的原理跟算法, 已在学界历经数十年发展, 严格来说并非全新技术. 近几年之所以成为产业圈内的热门话题, 主要是处理器运算效能跨越了需求门坎, 让这些算法可以在实际应用中派上用场.

然而, AI的核心是算法, 因此对芯片设计者而言, 要如何开发出能最有效率地执行算法的SoC, 关键在于对算法的掌握程度. 但算法并非传统SoC开发者的强项, 因此在中国, 有许多芯片开发者采取寻找合作伙伴的策略, 藉由为熟悉算法的合作伙伴开发芯片, 来进行人工智能的布局.

另一方面, 在中国市场上, 还有一群新创公司也加入相关芯片开发的行列. 这些新创公司有些是从学研机构中出来创业的, 也有软件/网络公司跨入芯片设计领域. 这些公司共同的特色, 就是对人工智能的算法有很高的掌握度.

事实上, 就陈会馨观察, 除了手机用的人工智能芯片还是传统手机芯片厂有优势之外, 目前中国人工智能芯片开发进度比较快的, 大多是这些新面孔. 例如寒武纪, 其他较具规模的芯片开发商, 似乎还在适应人工智能所带来的变局.

整体来说, 效能需求还是影响芯片设计公司产品开发时程最主要的因素. 像手机等行动装置, 本质上是AI的轻量型应用, 因此手机芯片商要快速开发出对应的产品, 技术挑战是比较低的. 但如果是其他会使用到重量级AI算法的应用装置, 其所搭载的处理器芯片自然对效能的要求相对高, 产品开发速度也会慢一些.

目前寒武纪, 华为旗下的海思等中国人工智能芯片领导厂商, 都是Cadence的IP授权客户, 且除了处理器核心之外, 有些客户也使用Cadence提供的高速串行/解串行(SERDES) IP. 由于人工智能将创造出极大的数据吞吐需求, 因此除了处理器本身之外, 高速接口的需求也将因人工智能而受益.

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