2018, Capital paixão pelo chip semicondutor é completamente iluminado tecnologia AI, seja empresas gigantes ou empresas start-up, empresas de Internet ou empresas de produção tradicionais, estão o entusiasmo de chip. Maio-julho, SoundCloud sabe, vá perguntar, Rokid, Baidu emitiram chip de AI ou módulo de chip, pensando Spitzer confirmou que AI está construindo chip de voz, profundas Technologies Kam anunciou seu chip AI estará disponível no segundo semestre deste ano, fundador e CEO conhecido nuvem Michael som, mesmo com 'não lasque, die 'para expressar sua determinação de fazer o chip de AI.
No entanto, "até agora, o mundo ainda não apareceu um verdadeiro chip de AI, porque a verdadeira inteligência artificial está agora não conseguiu alcançar. 'Zhou Bin, gerente geral da China, as observações inteligentes heterogêneo representam os pontos de vista de alguns da indústria de.
Após o repórter "IT Times" encontrou um grande número de círculos de IA, o conceito de chip de AI, o mundo não se formou um consenso unificado, mesmo os investidores acreditam que há uma bolha de chips de AI, a maioria das empresas start-up irá desaparecer.
Mas em qualquer caso, estamos nos anos selvagens de senhores da guerra de chips AI que alguém está Localização chinesa de tecnologias de núcleo 'abrir caminho'.
Diferentes definições de chips de AI
'Ai chip de start-ups é susceptível de fazer mais mal do que bem.' Chips Fundador micro-empresas em Li Yang Yuan de Suzhou Mindray mergulhada dez anos na indústria, ele disse ao repórter "IT Times", um 0-1 necessidades de chips de mais de 10 anos período, seus próprios chips é gravado cinco vezes após o negócio oficial, gravado 20 vezes antes na indústria posição de liderança ', se é o seu próprio chip de R & D AI, utilizando o processo de 40nm (nanômetros), então o custo pode subir e não é reduzida. chips devem compartilhar os custos de desenvolvimento da escala, 40nm folha de fluxo processo só taxa de até 10 milhões de yuan, repartidos por um milhão de PCS (número de unidades de um produto), o custo médio por peça de até US $ 10, não incluindo mais alta Despesas de pesquisa e desenvolvimento.
Mas Rokid Zhu Bin, chefe de pesquisa e desenvolvimento perspectiva de plataforma precisamente o oposto Yuan Li Yang, 'dispositivos inteligentes utilizando um chip comum é um exagero, necessidades especiais requerem chips especiais para resolver os pontos problemáticos, costume chip de AI é precisamente para reduzir custos e hardware para contagem de inteligência artificial Existe demanda, o chip de uso geral de baixo custo não é suficiente, e o chip de uso geral de ponta tem muitos projetos redundantes, resultando em alto consumo de energia.
chip de AI também é conhecido como AI ou placa aceleradora computacional, geralmente conceito, refere-se aos módulos de chip de IA (outras tarefas de computação sem CPU ainda responsável) especificamente para de computação intensiva tarefa de processamento de aplicações de inteligência artificial, a GPU atual é dividido em , FPGA, ASIC e outros tipos, e outros comum snapdragon da Qualcomm chips diferentes, o chip AI é dedicado principalmente para tarefas de processamento, tais como a segurança na identificação de vídeo de alta definição, dados calculados na condução automática e similares.
26 de junho de Rokid lançou um chip de voz auto-desenvolvimento AI KAMINO18 dedicado, alto-falante suporta máquina inteligente e histórias infantis, ao contrário Intel, Qualcomm e outros chips de propósito geral tradicional, que é uma voz AI dedicado SoC (System on Chip) chips, sua interna herdou ARM, NPU, DSP, DDR, DAC e de outros componentes do núcleo, do tamanho de uma moeda de dólar quase. Zhubin fez um discurso especial no projeto de arquitetura fazer esteira do hardware, os chips encontrados em muitas características comuns com o menos, mas o custo dos acessórios ainda existem, assim, Rokid começou a customizar suas fichas em setembro do ano passado, o uso de DSA (arquitetura específica de domínio) arquitetura, a partir de produtos próprios e requisitos de algoritmo, a integração com forma de computação heterogênea no chip no estado de funcionamento da máquina, que pode reduzir o consumo de energia em 30% a 50%.
As diferentes visões de Li Yangyuan e Zhu Bin representam as duas percepções diferentes dos chips de IA na tradicional indústria de semicondutores e nas startups da Internet As pessoas nascidas no círculo de semicondutores valorizam o avanço do chip de 0 para 1 e de suave para difícil Empreendedores da Internet estão mais ansiosos para se tornarem diretamente na base de 1, 2, 3, 4, através de algoritmos e design de software. Do ponto de vista dos chips de IA atualmente lançados, seu objetivo principal é Consumo de energia para acelerar alguns algoritmos de aprendizado de máquina.Por exemplo, quando usado em dispositivos laterais e terminais, requer consumo de energia extremamente baixo e capacidade de computação de matriz / ponto flutuante extremamente alta, o que é difícil para chips de propósito geral. .
Isso pode ser provado pela explicação do engenheiro de outro fabricante líder de chips.Em sua visão, a maioria dos chips de voz AI no mercado pertence a um chip que serve funções “proprietárias” (similares ao processamento de sinais de dados DSP). Por concentrar-se em uma ou várias funções e se limitar a um cenário específico, a complexidade do projeto e da produção é menor do que a de um chip de uso geral e, além disso, raramente envolve autorização técnica e é mais fácil de fazer. O chip AI não inicia a partir da camada inferior, mas diretamente do SoC ou otimização de arquitetura de plug-in de processador de uso geral, como 'coprocessador', através da combinação de vários IP para acelerar a cena do aplicativo superior, como idioma, imagem.
Heterogêneo
Atualmente, não existe uma definição clara de chip de AI, assim como calcular o 'real' não é uma boa medida. Ponto fixo na recente 2.018 Cúpula Internacional (Hangzhou), gerente geral da China heterogêneos inteligentes do Vale do Silício empresas start-up tentando chip de Zhou Bin AI sob a definição, 'capazes de alta eficiência, de alta performance de inteligência artificial para completar o núcleo atual do algoritmo, como é agora o algoritmo tradicional de aprendizagem profunda, o que significa que o chip AI deve ter suporte muito bom para a aprendizagem profunda.' a partir dos dados, Zhou Bin acredita que o poder de computação chip de AI deve ser superior a 5 trilhões de vezes por segundo, porque só alcançar este desempenho, muitos cálculos específicos da aplicação só é possível com a capacidade humana comparável.
O nome de Zhou Bin - 'heterogênea', em essência, é a interpretação mais simples do chip AI empresários fundo da Internet são heterogêneos, como o nome sugere é definido por diferentes fontes, juntos, constituem, a Internet é uma rede heterogênea típico tarde. computação heterogénea evoluiu, é uma forma especial de computação distribuído e paralelo são muitas vezes utilizados em diferentes coordenadas de computação de hardware para atender diferentes necessidades, e o código (ou segmentos de código) podem ser realizados para se obter o máximo desempenho geral do modo de .
Atualmente chip de AI basicamente realizada por uma variedade de chip de computação heterogênea passado as empresas de chips tradicionais se concentrar apenas em algumas fichas, mas agora a empresa de chips começou a se concentrar no desenvolvimento horizontal, integração de diferentes tipos de chips, por exemplo, na CPU tradicional SoC telemóvel (unidade de processamento central), a GPU (processador de vídeo), fora do ISP (programação), mas também AI adicional é utilizada para acelerar o NPU (incorporado processador de rede neural) e o núcleo de processamento semelhantes. 'isómeros parte de chip é uma característica comum. 'co-fundador som conhecido nuvem Kang Heng disse 'IT Times' repórter.
O custo de decisão estrada
Um fenômeno interessante é que os empresários AI a Internet nasceu estão correndo para o campo de chip de hardware AI, os fabricantes de chips são tradicionais na obtenção de AI com o algoritmo de abordagem 'soft'.
tecnologia AI tem três elementos, algoritmos, dados e calcular a força do ponto de vista da borda internacional de corte AI da tecnologia, modelo de desenvolvimento algoritmo não é a aprendizagem madura profundidade, a aprendizagem de transferência, novo desenvolvimento rápido modelo de algoritmo redes cápsulas são sincronizados, chip de AI O método e o princípio de usar este método ainda estão em fase de exploração.Na verdade, os atuais fabricantes de chips tradicionais não introduziram chips AI, e muitas funções AI são completadas por chips de uso geral, além de algoritmos e softwares especiais.
Qualcomm lançou no início deste mecanismo de inteligência artificial ano (AI Engine) hardware e software consiste em duas partes, sobre a arquitetura de hardware do núcleo Qualcomm Snapdragon (CPU, GPU, processador vector VPS) equipado com um mecanismo de processamento neural (Mecanismo de Processamento Neural, NPE), Android NN API, biblioteca Hexagon rede neural e outro software que permite a aplicação da inteligência artificial no lado do terminal (como telefones inteligentes) em um mais rápido e eficiente. chips da Qualcomm Snapdragon 845 Snapdragon 835 Xiaolong 820, Xiaolong 660 suporte AI Engine, e muitos telefones celulares domésticos com a bandeira AI também adotam basicamente a solução da Qualcomm, e a função de reconhecimento facial é melhor percebida pelo AI Engine.
Mas para os atuais empresários de chips de inteligência artificial e fabricantes domésticos inteligentes, o chip de uso geral é "muito caro".
Kang Heng disse lucro "IT Times" repórter, TV, ar condicionado e outros aparelhos grande casa grande o suficiente para cobrir o custo elevado de módulo de voz, mas os fãs, luzes e outros pequenos aparelhos custam mais limitada, as vantagens de módulos será enfraquecida, 'os clientes querem depois de fazer mais categoria inteligência, pia para produtos low-end, mas não conseguiu encontrar o chip certo no mercado, menos de cem Yuan, chips de propósito geral e vale a pena. 'construir seu chip AI próprio, som conhecido em nuvem A solução de chip da tecnologia AI de voz pode ser aberta aos clientes, com maior iniciativa no ciclo de custo e fornecimento.
Mas Li Yang Yuan acho que a tecnologia-chave da inteligência artificial, um diferente grau de importância dos diferentes estágios. 'O processador não é a tecnologia-chave da inteligência artificial, processadores de propósito específico para aumentar a competitividade da única desempenhar um papel na parte do período de trabalho.' Ele acredita que segmento percepção sensor de centro O valor de existência do processador não é alto, o segmento cognitivo, o segmento de aprendizagem e o segmento de decisão, muita ênfase no processador, mas afetam o custo, incluindo o custo único e o custo de consumo de energia.
'No qual seção dedicada à premissa do chip de inteligência artificial, chips de pesquisa da inteligência artificial e desenvolvimento deve ser tratado como uma questão separada, em vez de uma extensão natural da pesquisa de software. "Li Yang Yuan pessoas metáfora, o sensor é o corpo humano, o cérebro por O algoritmo vence.
analista Semiconductor Lishou Peng também acredita que algoritmos de inteligência artificial confiar, mas a operadora de chip. Se você quer fazer um melhor reconhecimento de voz processamento ASIC (chip personalizado completo), diferença hardware não é significativa. Para o reconhecimento de voz, o reconhecimento As declarações estão mais relacionadas a software, rede e treinamento, e os problemas de atraso de troca de dados em nuvem e fim existentes virão junto com 5G.
Primeira parada no solo: áudio inteligente
Os chips de P & D AI são mais simples que os chips de uso geral high-end e são amplamente reconhecidos pelo círculo AI.
Nuvem conhecido co-fundador som, Li Xiao Han, vice-presidente da unidade de negócios de Internet das coisas que, depois de décadas de desenvolvimento, a indústria de chips precipitou um monte de coisas modulares, como a Qualcomm e MediaTek são baseados nos chips de arquitetura ARM, portanto, nem todos AI tem um chip a partir do zero, você pode usar módulos da indústria e produto maduro, mas os projetos do módulo de núcleo AI aceleração de chips precisa começar de baixo. nuvem levantada a partir de 2014 final, a estratégia do núcleo, em 2015 o estabelecimento formal de R & D equipe, para 2018 lançamento do AI Chip 'Swift', som conhecido em nuvem teve um total de quatro anos, gradualmente percebeu que a AI não é apenas na nuvem para o solo.
2018 é conhecido como chip de AI caiu no chamado pouso refere-se ao chip AI comercial a ser montado no terminal. 2017, o investimento chinês na área de chips de mais de 150 bilhões de yuans, a partir de 2018, esses investimentos continuarão indústrias intensivas pouso. ChinaEquity fundador capital do Grupo e presidente Wang Chao Yong recentemente olhando para a cultura fabricante chinesa de verão de pico no quarto trimestre na reunião assinalou que a China gastou US $ 300 bilhões de importações anuais de todos os tipos de chips, os chips consomem 1/3 de auto-suficiência do mundo A taxa é inferior a 10%, portanto, o investimento em chip AI é a principal prioridade.No entanto, devido ao alto custo de filme e P & D de chips de segurança AI, os envios em larga escala ainda não foram formados para compensar o custo; Produção em massa, segurança do chip AI piloto automático não está à altura padrão, outras áreas específicas de demanda global de chip AI chip é insuficiente, a oferta excede a demanda ", o campo AI atual tem uma grande bolha."
De acordo com a Lei de Moore, desempenho do chip a cada 18 meses será duplicado, o custo cairá pela metade, mas a chave final para a indústria de semicondutores para ganhar dinheiro ou escala, se existe uma suficientemente grandes carregamentos e mercados comerciais, é o chip AI sem problemas A chave para "aterrar" no papel. Anteriormente, a mídia disse que, mesmo no campo da segurança, "Dayu" Hikvision, a demanda anual para a Nvidia é de apenas 200.000.
A partir desta perspectiva, o som inteligente pode ser o primeiro a alcançar o desembarque AI mercado de chips. A empresa de pesquisa Canalys Research (adiante designado Canalys) divulgou um relatório, até o final deste ano, a posse de som inteligentes atingirá 100 milhões, quase o último ano No ano passado, o número de áudio inteligente foi inferior a 50 milhões, e nos próximos anos, o número de áudio inteligente continuará a crescer e, em 2020, suas participações vão mais que dobrar, chegando a 225 milhões.
som nuvem conhecido foi lançado em maio deste ano para rede UniOne chip de AI, costumava fazer na computação borda terminal local, para fornecer soluções de serviços inteligentes para áudio, casa inteligente, aparelhos inteligentes, etc. vá perguntar módulo de chip de voz AI lançado 'Pergunta' foi produzido em massa, os clientes podem fazer pedidos.
Vá perguntar ao CEO Li Zhifei acredita que a indústria de chips é um ciclo longo, desde o conceito até começar a percorrer o sistema de concepção, design do módulo, simulação, síntese circuito, layout, fluxo de produção de folha, embalagem e testes, desenvolvimento de motorista, soluções de adaptação como um processo muito longo, uma vez que o chip é difícil fazer modificações fazer, como software, tem de ser redesenhado folha de fluxo, o ciclo de iteração, custo elevado, e as propriedades do próprio chip é um portador de hardware de computação, chips diferentes adaptado algoritmos e cenários, chip count AI por um lado têm poder suficiente para executar uma variedade de voz algoritmos de IA, por outro lado, é preciso fazer muito em adaptador para vários cenários, mantendo os custos e consumo de energia para atender à enorme quantidade Requisitos comerciais para produção.
'A industrialização pode e no mercado de produtos similares estrangeiros uma ameaça competitiva é o único chip padrão de sucesso.' Uma fonte da indústria disse que o caso. A partir deste ponto de vista, chip de AI da China acaba de começar, rios e lagos deserto, A bolha vai quebrar.