В 2018 году энтузиазм капитала для полупроводниковых чипов был полностью вызван технологией AI: будь то гигантская компания или стартап-компания, традиционная производственная компания или интернет-компания, энтузиазм в отношении чипов высок. С мая по июль Юнь Чжишен, выходите и спрашивайте, Rokid, Baidu выпустил чипы AI или чип-модули, и Spirit подтвердил, что он строит звуковые чипы AI. Shenjian Technology объявила, что ее чипы AI будут доступны во второй половине этого года. Основатель и генеральный директор Yun Zhisheng Хуан Вэй даже использовал «Нет. Сделайте чип, смертный, чтобы выразить свою решимость сделать фишки AI.
Тем не менее, «до сих пор в мире не было реального AI-чипа, потому что реальный искусственный интеллект далеко не реализован». Чжоу Бин, генеральный менеджер Heterogenic Intelligence China, представляет взгляды некоторых инсайдеров.
«IT Times» репортер взял интервью у большого числа людей в индустрии ИИ и обнаружил, что для концепции чипа AI в настоящее время нет единого консенсуса, и даже некоторые инвесторы считают, что в области чипов AI есть пузырь, и большинство компаний-разработчиков исчезнут.
Но в любом случае, в эпоху чипов AI в низовом возрасте всегда будут люди, которые совершили «кровавый путь» для локализации основных технологий Китая.
Различные определения AI-чипов
«Стартапы, вероятно, не стоят чипа AI». Ли Янюань, основатель чип-компании Suzhou Mindray Microsystems, уже более десяти лет погружен в эту отрасль. Он сказал репортеру IT Times, что чип от 0 до 1 займет более 10 лет. Цикл, его собственные чип-продукты также официально коммерциализируются после 5-кратного потокового вещания и могут быть помещены в верхнее положение в отрасли 20 раз. Если компания разработает свой собственный чип AI и примет 40-нм (нано) процесс, стоимость может возрасти. Это не сокращение. Чип должен делиться стоимостью R & D по шкале. Процесс 40 нм обрабатывает только 10 миллионов юаней и выделяет его 1 миллиону PCS (определенное количество единиц продукции). Средняя стоимость одной штуки достигает 10 юаней, что не включает более высокую сумму. Расходы на НИОКР.
Однако Чжу Бин, руководитель исследований и разработок платформы Rokid, прямо противоположна Ли Янюану. «Умные устройства используют чипы общего назначения, чтобы убивать цыплят. Особые потребности требуют специальных чипов для решения проблем с больными. Индивидуальные чипы AI точно сокращают затраты. Аппарат искусственного интеллекта вычисляет. Существует спрос, для чипа общего назначения общего назначения недостаточно, а высокопроизводительный чип общего назначения имеет много избыточных конструкций, что приводит к большому потреблению энергии.
AI-чипы также известны как ускорители AI или вычислительные карты. В общем, AI-чипы - это модули, которые используются для обработки большого количества вычислительных задач в приложениях искусственного интеллекта (другие вычислительные задачи по-прежнему обрабатываются ЦП). В настоящее время они в основном делятся на графические процессоры. , FPGA, ASIC и другие типы, в отличие от чипов общего назначения, таких как Qualcomm Xiaolong, AI-чипы, в основном используются для обработки специальных задач, таких как идентификация видео высокой четкости в безопасности, вычисление данных во время автоматического вождения и т. Д.
26 июня компания Rokid выпустила саморазвивающийся чип от KAMINO18, который может поддерживать смарт-динамики и детские игровые автоматы. Он отличается от традиционных универсальных чипов, таких как Intel и Qualcomm. Это система SoC (система на кристалле), предназначенная для голоса AI. Чип, который наследует несколько основных компонентов, таких как ARM, NPU, DSP, DDR, DAC и т. Д., Примерно того же размера, что и однодолларовая монета. Чжу Бин использовал для проектирования аппаратных средств при пробуждении голоса и нашел много функций в чипе общего назначения. Не так, но стоимость приложения все еще существует. Итак, в сентябре прошлого года Rokid начал настраивать свой собственный чип, используя архитектуру DSA (Domain specific architecture), из требований продукта и алгоритма, интегрированных в чип посредством гетерогенных вычислений. Во всем рабочем состоянии энергопотребление продукта может быть уменьшено на 30-50%.
Различные взгляды Li Yangyuan и Zhu Bin представляют собой два разных восприятия AI-чипов в традиционной полупроводниковой индустрии и интернет-запусках. Люди, рожденные в полупроводниковом круге, оценивают прорыв чипа от 0 до 1 и «от мягкого к жесткому», Интернет-предприниматели более стремятся стать непосредственно на основе 1, 2, 3, 4, с помощью алгоритмов и программного обеспечения. С точки зрения выпускаемых в настоящее время AI чипов их основная цель - Потребляемая мощность для ускорения некоторых алгоритмов машинного обучения. Например, при использовании на периферийных и терминальных устройствах требуется чрезвычайно низкое энергопотребление и чрезвычайно высокая вычислительная мощность матрицы / с плавающей запятой, что сложно для чипов общего назначения. ,
По его мнению, большинство звуковых чипов AI на рынке принадлежат чипу, который выполняет «собственные» функции (аналогичные обработке сигналов данных DSP). Поскольку он фокусируется на одной или нескольких функциях и ограничивается конкретным сценарием, сложность проектирования и производства ниже, чем у общего чипа. Кроме того, такие чипы редко требуют технического разрешения, и это проще сделать. Чип AI не начинается с нижнего уровня, а непосредственно из SoC или оптимизации архитектуры плагина с использованием универсального процессора, такого как «сопроцессор», посредством комбинации различных IP-адресов для ускорения сцены верхнего приложения, например языка, изображения.
Гетерогенные же самое
В настоящее время нет четкого определения AI-чипов, поэтому, как вычислить «реальный», это не очень хорошая мера. Недавно, на Международном саммите Moving Point в 2018 году (Ханчжоу), Чжоу Бин, генеральный менеджер Silicon Valley, запускал гетерогенный смарт-Китай, пытался предоставить чипы AI. В соответствии с определением «основной алгоритм искусственного интеллекта может быть выполнен с высокой эффективностью и высокой производительностью. Поскольку основной алгоритм является глубоким обучением сейчас, это означает, что чипы AI должны иметь очень хорошую поддержку для глубокого обучения». С точки зрения данных, Чжоу Бин считает, что вычислительная мощность чипов AI должна превышать 5 триллионов раз в секунду, потому что только благодаря достижению таких показателей эффективности многие конкретные результаты расчета приложений могут быть сопоставимы с человеческими возможностями.
Имя Чжоу Бин, «гетерогенный», по сути, является самой прямой интерпретацией интернет-фона предпринимателей-чипов AI. Неоднородный, как следует из названия, состоит из разных источников, а Интернет - типичная гетерогенная сеть. Разнообразные гетерогенные вычисления, особая форма параллельных и распределенных вычислений, часто используются для координации различных аппаратных средств для удовлетворения различных вычислительных потребностей и обеспечения возможности выполнения кода (или сегментов кода) в наиболее общей производительности ,
В настоящее время чипы AI в основном выполняют гетерогенные вычисления через различные чипы. В прошлом традиционные чип-компании ориентировались только на несколько типов чипов, но теперь чип-компании начинают фокусироваться на горизонтальном развитии, интегрируя различные типы чипов, например, SoCs для мобильных телефонов в традиционных процессорах. В дополнение к (центральному процессору), графическому процессору (графическому процессору), ISP (онлайн-программированию) имеются также дополнительные процессорные ядра, такие как NPU (встроенный нейронный сетевой процессор) для ускорения AI. «Есть некоторые части гетерогенных чипов. Это универсальная функция », - сказал один из основателей компании Cheng Zhisheng Кан Хэн.
Дорожный путь
Интересным явлением является то, что интернет-разработчики AI-предпринимателей работают в области аппаратного обеспечения AI-чипа, в то время как традиционные производители чипов используют такие алгоритмы, как «soft» для реализации AI.
Технология AI имеет три основных элемента: алгоритмы, вычислительную мощность и данные. С точки зрения международной технологии ИИ исследования и разработки моделей алгоритмов, таких как глубокое обучение, не являются зрелыми, а новые алгоритмные модели, такие как системы обучения миграции и капсулы, быстро развиваются в синхронизации, чипы AI. Метод и принцип использования этого метода все еще находятся на стадии исследования. Фактически, нынешние производители чипов не внедряют AI-чипы, и многие функции AI завершаются чипами общего назначения, а также специальными алгоритмами и программным обеспечением.
Механизм искусственного интеллекта Qualcomm (AI Engine), который был запущен в начале этого года, включает в себя как аппаратное, так и программное обеспечение. Он оснащен процессором нейронной обработки (NPE) на основной аппаратной архитектуре Qualcomm (процессор, графический процессор, векторный процессор VPS). NN API, библиотеку нейронных сетей Hexagon и другое программное обеспечение, делают искусственный интеллект на терминальной стороне (например, смартфоне) быстрее и эффективнее. Чип-продукты Qualcomm 骁 龙 845, 骁 龙 835, 骁 龙 820, 骁 龙 660 поддержка AI Engine и многие внутренние мобильные телефоны с флагом AI также в основном принимают решение Qualcomm, а функция распознавания лиц лучше реализуется AI Engine.
Но для нынешних владельцев чипов AI и умных домашних производителей чип общего назначения «слишком дорог».
Кан Хен сказал прибыль «IT Times» репортер, телевизор, кондиционер и других крупных бытовых приборов достаточно большой, чтобы покрыть высокую стоимость голосового модуля, но вентиляторы, лампы и другие небольшие приборы стоят более ограничены, преимущества модулей будут ослаблены, «клиенты хотят после того, как делать больше разведки категории, оседает на низкий конечные продукты, но не смог найти правильный чип на рынке, меньше, чем сто юаней, общее назначение чип и стоит. «построить свой собственный чип AI, облачный известный звук Чип-решение технологии голоса AI может быть открыто для клиентов, с большей инициативой в отношении затрат и цикла поставки.
Однако Ли Янюань считает, что ключевые технологии искусственного интеллекта различны на разных этапах: «Процессор не является ключевой технологией искусственного интеллекта. Специальный процессор только повышает конкурентоспособность в некоторых рабочих сегментах». Он считает, что чувствительный сегмент чувствителен к сенсору. Существовательность процессора невелика: когнитивный сегмент, сегмент обучения и сегмент принятия решений слишком много внимания уделяют процессору, но влияют на стоимость, включая единовременную стоимость и стоимость энергопотребления.
«Никакая часть предпосылки специализированного чипа искусственного интеллекта, разработка чипов искусственного интеллекта не должна рассматриваться как самостоятельный вопрос, а не естественное продолжение исследований в области программного обеспечения». Ли Янюань использует человеческую аналогию, датчик - это человеческое тело, мозг зависит от Алгоритм выигрывает.
Li Shoupeng, аналитик полупроводников, также считает, что искусственный интеллект опирается на алгоритмы, а чипы - только несущие. Если вы хотите использовать ASIC (полный пользовательский чип) для лучшей обработки распознавания речи, разница в оборудовании невелика. Для распознавания речи распознавание Заявления больше связаны с программным обеспечением, сетью и обучением, а существующие проблемы с задержкой обмена облачными и конечными данными будут возникать вместе с 5G.
Первая остановка на земле: интеллектуальный звук
Чипы R & D AI более простые, чем чипы общего назначения общего назначения, и широко признаны кругом AI.
Ли Чжихан, один из основателей Yunzhisheng и вице-президент IoT Business Unit, полагает, что после десятилетий развития чип-индустрия ускорила множество модульных вещей. Например, Qualcomm и MediaTek представляют собой архитектурные чипы архитектуры ARM, поэтому не каждый Чип AI должен начинаться с нуля и может использовать зрелые модули и продукты в отрасли. Однако основной модуль ускорения чипа AI должен быть разработан снизу. С 2014 года будет создано облако, конец, основная стратегия, и R & D будет официально создан в 2015 году. Команда, а затем в 2018 году запустила чип ИИ «Юйян», Юньшишен провел целых четыре года и постепенно осознал, что ИИ может быть не только в облаке, но и приземляться.
В 2018 году он был назван годом посадки AI-чипа. Так называемая посадка относится к чипу AI, который должен быть включен в терминал для коммерческого использования. В 2017 году инвестиции Китая в чип-поле превысили 150 млрд. Юаней. Начиная с 2018 года эти инвестиционные отрасли будут продолжать интенсивно развиваться. Landing. Основатель Xinli Capital Group, председатель Wang Chaoyong недавно отметил, что производители Китая тратили более 300 миллиардов долларов США каждый год на импорт различных типов чипов, потребляя одну треть мировых чипов, самодостаточность. Тем не менее, из-за высокой стоимости фильмов и исследований и разработок чипов AI безопасности, крупномасштабные поставки еще не сформированы, чтобы компенсировать затраты; Массовое производство, безопасность автопилота AI-чипа не соответствует стандарту, а другие специфические области общей потребности в чипах AI-чипа недостаточны, предложение превышает спрос, «текущее поле AI имеет большой пузырь».
Согласно Закону Мура, производительность чипа удвоится каждые 18 месяцев, а стоимость будет уменьшена наполовину. Но основной секрет зарабатывания денег в полупроводниковой отрасли по-прежнему остается крупным. Может ли он иметь достаточно больших партий и коммерческий рынок, чип AI плавный? Ключевым моментом для «посадки» на бумаге. Ранее в СМИ сообщалось, что даже в области безопасности «Dayu» Hikvision ежегодный спрос на Nvidia составляет всего 200 000.
С этой точки зрения интеллектуальный звук может быть самым ранним рынком для чипов AI. Исследовательская фирма Canalys Research (далее Canalys) выпустила отчет о том, что к концу этого года количество смарт-аудио достигнет 100 миллионов, почти в прошлом году. В 2,5 раза. В прошлом году количество интеллектуальных аудио было менее 50 млн. В ближайшие несколько лет количество смарт-аудио будет продолжать расти, и к 2020 году его запасы удвоятся, достигнув 225 миллионов.
Облако известный звук был выпущен в мае этого года для сетевой AI чип UNIONE, используемый, чтобы сделать в локальном терминале края вычислений, чтобы обеспечить интеллектуальные сервисные решения для аудио, умный дом, интеллектуальных приборов и т.д. спроси выпустила модуль голосового чипа AI «Вопрос» был массовым, клиенты могут размещать заказы.
Перейти спросить генеральный директор Ли Чжифэе считает, что чип промышленность длинный цикл, от разработки концепции до запуска, чтобы пройти через проектирование системы, конструкцию модуля, моделирование, синтез схем, макетирование, поток производства листов, упаковку и тестирование, разработки драйверов, адаптации решений После очень продолжительного процесса, когда чип становится трудно модифицировать, как программное обеспечение, он должен быть переработан, итерационный цикл длинный, а стоимость высокая. Сам чип является вычислительным аппаратным носителем, а разные настройки чипов отличаются. алгоритмы и сценарии, AI стэк с одной стороны, имеют достаточно мощности для запуска различных голосовых алгоритмов искусственного интеллекта, с другой стороны, мы должны сделать много в адаптере для различных сценариев, сохраняя при этом расходы и потребление энергии, чтобы удовлетворить огромное количество Коммерческие требования к продукции.
«Индустриализация можно и на рынке аналогичных зарубежных продуктов, конкурентная угроза является стандартом один чип успеха.» Источник сказал промышленности случай. С этой точки зрения, чип AI Китая только начался, реки и озера пустыне, Пузырь сломается.