同時に、国は2年近くは、カンブリア紀、地平線、雲知られている音、深いカム技術は、そのようなマイクロトランジットとして、そのようなHuawei社など一部の大企業があるとして優れたスマートチップ企業の数の出現は、アリにも、これを参加しました最初のキャンプの国際分野でのスマートチップを作る。しかし、国際的に見える分野、スマートチップの分野でNVIDIA、グーグル、インテル、ARM、クアルコム、ザイリンクスと他の伝統的なビッグネームの企業も狙っています。
今年の初め以来、様々な企業がスマートチップの研究開発期間は、それぞれが大量生産ではないですが。業界は徐々にプロモーション期間に入っている、期限が切れますが、市場での戦争のために競争しているマークし、独自のスマートチップ製品を、開始しましたまたは静かに開始された。市場を獲得することができ、おそらく、会社の存続を決定するだけでなく、私たちの国は、チップ産業が追いつくと突破口を達成できるかどうかを決定します。
スマートチップの台頭
人工知能の復活では、近年のスマートチップを開発することでした。
何にも定義された「スマート」としてスマートチップである、「スマートチップ」の下で正確な定義を与えたいと思ったことはCCAI2018サブフォーラム「スマートチップ」社長、中国科学院の研究者漢銀を計算することは非常に困難であると言った：？。大まか言えば、非常にスマートチップを提供する能力は、スマートチップと呼ばれることができ、そして我々は通常、現在のスマートチップを参照してください、それは特に深い学習のために、デバイス、回路、または人工知能アルゴリズムのためのカスタム・チップ・アーキテクチャのためのクラスです。スマートチップ。
GPUはもともとマイクロプロセッサチップの画像演算専用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、ゲーム機や他の機器で使用された。研究者は、後にデータ並列コンピューティングアプリケーションの質量は学習の高さと深さを照合する機能を備えていることを発見しました。2011年には最初のアンドリュー・ウになりますGoogleの脳で使用されるGPU、驚くべき結果を達成し、結果は12 NVIDIAのGPUは、CPU性能2000の深い学習と同等のものを提供できることを示した後、ニューヨーク大学、トロント大学とスイスのAIラボの研究者がでていニューラルネットワークの深さにGPUアクセラレーション。GPUの業界リーダーとして、NVIDIAはすぐに成長株の年を達成するための巨大な人工的なコンセントが6回になりました。
一方、深い学習の上昇に伴い、多くの学者は、ニューラルネットワークのハードウェア実装を計算加速深い学習加速器の開発を考えています。2009年に、Y. LeCun、O. Temamな畳み込みニューラルネットワークなど後に、加速器の設計、2014年から2016年にいくつかの初期作業をコンピュータ・アーキテクチャの分野で他のトップレベルの会談ASPLOS後陳雲智チームを計算するのCAS研究所の加速器側面の多くの記事の深さの研究を発表して行う、MICRO、ISCAは、点灯しますニューラルネットワークコンボリューションのチップ深研究のための産学情熱が加速した。これらの研究に基づいて、彼らはDianNao陳雲智チップは100倍加速性能を作っ開発しました。その後、2016年3月には、北京支店技術有限公司は、カンブリア紀に登録セットアップ、DianNaoプロジェクト技術的枠組みに基づいて、カンブリアは、後者が最も早く生産される「カンブリア1号」チップ、カンブリア1Aプロセッサおよび他の製品を発売したAIチップ出荷の最も.; 2017年に、携帯電話用チップハスのHuawei社の最初の人工知能は、統合されたニューラル・ネットワーク・プロセッサ上で970をUNICORN。目的970は、Huawei社メイト10、P20、携帯電話の3つのシリーズのV10の栄光のユニコーンが装備されており、累計出荷台数は数千万人に達しています。
DianNaoは積和ツリーアーキテクチャを採用していますとは異なり、同じ期間に、Googleはまた、実用的な用途に深い学習のための大きな可能性を見て、Googleがシストリックアレイで整理、データセンターのためのテンソルプロセッサTPUを開発しました。ハーバード大学教授H. T.クンが提案したシストリックアレイ1970。2016年5月、GoogleのI / Oカンファレンスで初めてのは、第一世代のTPUを発表しましたTPUとAlphaGoはLi獅子の1打つことができるかを説明し、「秘密兵器を。」 2018年初めに、Googleは$ 6.50 /時間で販売、そのTPUクラウドサービスプラットフォームのオープンを発表しました。が、そのビジネスモデルのニーズに基づいて、現在はGoogleのTPU自身の内部での使用によって開発され、そしてチップを販売する予定はありません。
もちろん、スマートチップは、様々な異なるチップアプリケーションのシナリオ、そのデザインも異なるが、例えばGoogleの公式TPUは、彼らのクラウド・コンピューティング・アプリケーションのシナリオや設計に応じて、消費電力が大きいですが、それはより重要です性能を十分に高く、他の例によるため、低消費電力、適度なパフォーマンスを必要とする、携帯電話に組み込まれたHuawei社キリン970に、無人のチップのために主に設計された地平線ビジョンのためにいくつかの特別な治療を行うために必要とされます。
2014年日から、これまでの人工知能チップの研究は、この分野での4年が経ちました、私たちの国は、カンブリア紀、地平線、雲知られている音、深いカム・テクノロジー、輸送および他のマイクロなどの企業の数がありました。これらの企業はまた、シーンに適応し、独自のスマートチップ製品を発売しています。カンブリア紀に加えて、前述の、後半に2017年にリリースされ地平線は、「ライジング日1.0」と「1.0旅は」などのスマートカメラとインテリジェントな運転のために主ですしたがって、スマートチップのこの波では、私たちの国は少なくとも後退しているようには見えません。
次の戦争
漢銀や研究者によると、製品は今年、よりスマートチップの打ち上げで、スマートチップが徐々に開発段階を越えますが、「リリース」「アプリケーション」を意味するものではありませんカンブリア紀に加えて、今、Huawei社のチップ、他の国内チップメーカーは、まだ大規模な使用を持っていない。ビューの国際的な観点から、そのようなインテル製品として企業は、まだ大規模な工場ではありません、現在の市場はまだ唯一のNvidia GPUで占めている。そのため、各企業の現在の状態を持っているようです遅かれ早かれ、独自の試作チップを起動し、それでも再生できませんでした。つまり、私たちは、滑走路の上に立ってきたが、まだ実際に実行するために開始していません。
しかし、おそらくこれは嵐の前夜で、次は、市場のための激戦の競争になります。
今、私たちの国は、スマートチップには容易ではなかった、何の挑戦はありません。グーグル、インテル、ARMおよび他の確立された企業がスマートチップアプリケーションのさまざまな分野で、独自のスマートチップを開発するために、彼らは私たちのチップビジネスの競争相手となります。例えば、クラウドで、GoogleのTPUは、それが販売していないものの、長年研究されてきたが、それは中国でのクラウドコンピューティング市場を売却することを決めたら、確かに大きな影響を与えるでしょう。しかし、高性能市場では、歴史的に、Intelは手放すことはありませんその後、ARMは、Huawei社の携帯電話にもかかわらず、チップは自社製品を発売してきたが、今ARMはまた彼らのニューラルネットワークを開発し、そこにある、この地域の歴史多くの挑戦を持っていますが、後でインテルを破ったのいずれかの可能性の競合他社アクセラレータは、その核の将来を過小評価すべきではない影響を与えるだろう、ARMを統合する必要があります。
我々は、開発段階スマートチップに遅れていませんが、あなたはまだアプリケーションでその優位性を維持したい場合はそのため、しかし、解決すべき多くの問題があり、多くの課題に直面している。そして、アプリケーションへの研究から長い道のりであることになります。
ただ、ビルド生態学的利点のアプリケーションの利点を使用する方法は？など私の携帯電話、セキュリティ、家電、自動車、のニーズをどのようにスマートチップを、仕える何？市場にどのように私たちのスマートチップのR＆Dおよび最新の動向を販売？スマートチップが必要？スマートチップ業界の国開発における政策提言は何ですか？
「フィールドを模索未満、グローバルを求めてはいけない」スマートチップは、これらのホットな問題のためのスマート倍のコアエンジンで、中国は29に深セン、7月28日における人工知能人工知能会議の中国協会（CCAI2018）になります「スマートチップ」サブフォーラム、カンブリア紀を招いて、クラウド知られている音、深いカムや他の国内スマートチップ大手メーカーだけでなく、国際的に有名な学者や機械のチップ、これらの専門家を議論するためのアプリケーション・ベンダー、エッセイ引数、希望に基づいて、業界に新しいアイデアを提供することができます。
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