前景繁榮, IT企業跨界半導體行業
全球半導體行業正在經曆一輪長長的上升周期, 韓國半導體企業紛紛交出亮眼的成績單. 三星電子報出的一季度初步經營數據, 出現了147億美元的當季運營利潤, 同比增長57.58%. 三星電子的半導體部門也在時隔多年之後超越智能手機, 成為集團的盈利冠軍. LG電子日前發布的初步數據顯示, 其2018年第一季度盈利增幅高達20%.
分析人士認為, 半導體行業的紅火短期內不會結束. 相反, 物聯網, 智能汽車, 雲計算等新型應用正在引領半導體業務的新一輪繁榮.
面對嶄新的前景, IT企業跨界進入半導體行業已經成為一種趨勢, 最突出的就是晶片設計業務. 在AI晶片領域, 最早向公眾展示人工智慧魅力的IBM製造了自己的神經元晶片, 穀歌開發了自己的深度學習晶片. 目前已經發布的AI晶片已經多達數十種, 產品縮寫早已超越CPU的範疇, 從APU開始一直排列到UPU. 在這個節點上, 納沛斯跨界發布AI晶片的商業邏輯是什麼?
AI晶片, 重要的行業發展方向
安廷鎬回答了科技日報記者的問題. 他給出的理由是, '人工智慧晶片是非常重要的行業發展方向' .
他介紹說, 人工智慧涵蓋的技術和領域很多, 相互之間有大量交叉融合. 在現階段, 可以粗略地認為, 人工智慧的核心技術以機器學習為主, 機器學習大體上包括深度學習和神經形態計算 (Neuromorphic) 兩個技術方向. 其中, 深度學習系統是由軟體和硬體共同搭建的混合平台, 軟體部分大多依照多層類神經網路原理運作, 硬體主要使用CPU, GPU等相對 '傳統的' 處理器. 而神經形態計算系統則是一種按照類神經網結構搭建計算節點的硬體平台, 代表性產品就是神經元晶片.
安廷鎬強調說, 深度學習技術在軟體技術方面創新巨大, 不過硬體仍然屬於馮·諾伊曼架構, 在並行處理速度和能耗方面難以克服自身短板. 神經元晶片則具有前所未有的超低能耗和處理效率. 這種晶片基於硬體, 使用大規模並行處理架構, 輸入的數據同時灌入每一個神經元的記憶體, 因此能夠在較低的主頻下實現資訊高速處理, 同時保持低功耗狀態. 更重要的是, 神經元晶片通過模式學習和識別完成工作, 所有的神經元可以在相同的時鐘周期內完成一個識別. 複雜的應用場景可以通過增加神經元的數量加以應對. 神經元晶片可以處理各種類型的數據, 包括各種感測器產生的非特異性數據.
神經元晶片, 訓練學習幾乎瞬間完成
NM500晶片封裝尺寸只有4.6×4.5毫米, 主頻36兆赫, 峰值功耗小於200兆瓦. NM500片載576個相同的神經元, 每個神經元包括一個邏輯器件和一個256比特儲存器. 納沛斯同時還展示了對應的評估板, 提供堆疊能力, 整合有FPGA, 運動感測器, USB通信埠和SD卡插槽, 支援Windows和Arduino開發環境. 科技日報記者在現場演示中看到, 一個由評估板和輕量機械臂構成的實驗裝置, 能夠根據籌碼錶面的圖案識別不同面值的籌碼, 分類加以擺放. 令人印象深刻的是, 訓練和學習新的籌碼圖案幾乎是瞬間完成的, 評估板的開發環境簡潔方便, 整個過程非常輕鬆.
安廷鎬介紹說, NM500是在獲得QV公司的設計授權之後加以產品化的, 產品化過程應用了納沛斯大量專屬技術. 納沛斯看好神經元晶片未來的發展前景. 在即將到來的物聯網時代, 互聯互通的設備數以百億或者千億計, 這些設備產生的數據需要處理才能產生價值. 神經元晶片的應用場景充滿了巨大的想象空間.