2018, la pasión de capital para el chip semiconductor está completamente iluminado tecnología de IA, si se trata de grandes compañías o empresas de nueva creación, empresas de Internet o empresas de fabricación tradicionales, son el entusiasmo chip. Mayo a julio, la nube de sonido sabe, vaya preguntar, Rokid, Baidu han emitido chip de IA o módulo de chip, pensando Spitzer confirmó que la IA es la construcción de chip de voz, profunda Kam Technologies anunció su chip AI estará disponible en la segunda mitad de este año, fundador y CEO de la nube conocida Michael suene incluso con 'sin hacer de chip, morir 'para expresar su determinación de hacer chip de AI.
Sin embargo, "hasta ahora, el mundo aún no ha aparecido un verdadero chip de AI, ya que la verdadera inteligencia artificial se falló el momento de lograr. 'Zhou Bin, gerente general de China, las observaciones inteligentes heterogénea representa la opinión de algunos de la industria del.
Después de que el reportero de "IT Times" encontró un gran número de círculos de AI, el concepto de chip de AI, el mundo no se formó un consenso unificado, incluso los inversores creen que hay una burbuja de chips de AI, la mayoría de las empresas de nueva creación desaparecerán.
Pero en cualquier caso, estamos en los años salvajes de señores de la guerra de chips AI que alguien es la localización china de tecnologías básicas 'abrir el camino'.
Diferentes definiciones de chips AI
'Es probable que haga más daño que bien AI chips de nueva creación.' Chips Fundador microempresas en Suzhou Mindray Li Yang Yuan impregnada diez años en la industria, le dijo al reportero de "IT Times", un 0-1 necesidades de chips de más de 10 años periodo, sus propios chips se grabaron cinco veces después de la comisión de servicio, grabaron 20 veces antes en la industria posición de liderazgo ', si se trata de su propio chip de I + D AI, utilizando el proceso de 40 nm (nanómetros), entonces el costo puede ir hacia arriba y no se reduce. chip deberá compartir los costos de desarrollo en la escala, 40nm proceso de diagrama de flujo única cuota de hasta 10 millones de yuanes, prorrateados a un millón de PCS (número de unidades de un producto), el coste medio por unidad de hasta $ 10, sin incluir la más alta Gastos de I + D. '
Pero Rokid Zhu Bin, jefe de investigación y desarrollo perspectiva plataforma precisamente lo contrario Yuan Li Yang, 'dispositivos inteligentes que utilizan un chip común es una exageración, necesidades especiales requieren chips especiales para resolver los puntos de dolor, a medida chip de AI es, precisamente, para reducir los costos y el hardware para el recuento de la inteligencia artificial la demanda de energía, de gama baja de propósito general la cantidad de fichas no es suficiente, hay muchos diseño de gama alta de uso general chip de redundancia, lo que resulta en un alto consumo de energía. '
chip de AI también es conocido como AI o tarjeta de aceleración de cálculo, por lo general el concepto, se refiere a los módulos de chip de IA (otras tareas de computación sin CPU sigue siendo responsable) específicamente para la tarea informático intensivo de procesamiento de aplicaciones de inteligencia artificial, la GPU actual se divide en , FPGA, ASIC y otros tipos, y otros de boca de dragón común Qualcomm diferentes chips, el chip AI es principalmente dedicado para tareas de procesamiento, como la seguridad en la identificación de vídeo de alta definición, los datos calculados en la conducción automática y similares.
26 de junio de Rokid dio a conocer un chip de voz de desarrollo propio AI KAMINO18 dedicado, orador apoya máquina inteligente y cuentos infantiles, a diferencia de Intel, Qualcomm y otros chips tradicionales de propósito general, que es una voz AI dedicada SoC (System on Chip) chips, su interna heredada ARM, NPU, DSP, DDR, DAC y otros componentes del núcleo, del tamaño de una moneda de un dólar casi. Zhubin hicieron un discurso especial en el diseño de la arquitectura hacer estela de hardware, chips de encontrar en muchas características comunes con el menos, pero el costo de los accesorios siguen existiendo, así, Rokid comenzó a personalizar sus fichas en septiembre del año pasado, el uso de DSA (dominio arquitectura específica), la arquitectura, a partir de productos propios y los requisitos del algoritmo, la integración con forma informático heterogéneo en el chip En todo el estado de trabajo, el consumo de energía del producto se puede reducir entre un 30% y un 50%.
Los diferentes puntos de vista de Li Yangyuan y Zhu Bin representan las dos percepciones diferentes de los chips de Inteligencia Artificial en la industria tradicional de semiconductores y las startups de Internet. Las personas nacidas en el círculo de semiconductores valoran el avance del chip de 0 a 1, y de suave a duro Los emprendedores de Internet están más ansiosos de convertirse directamente en base a 1, 2, 3, 4, a través de algoritmos y diseño de software. Desde la perspectiva de los chips AI actualmente lanzados, su propósito principal es Consumo de energía para acelerar algún tipo de algoritmo de aprendizaje automático, por ejemplo, cuando se utiliza en dispositivos periféricos y en el lado del terminal, requiere un consumo de energía extremadamente bajo y una potencia de cálculo de matriz / punto flotante extremadamente alta, lo que es difícil para chips de propósito general. .
Puede ser probado por la explicación del ingeniero de otro fabricante líder de chips. En su opinión, la mayoría de los chips de voz AI en el mercado pertenecen a un chip que sirve funciones 'propietarias' (similar al procesamiento de señal de datos DSP). , debido a la apuesta por una o varias funciones, la complejidad se limita a la utilización de una escena en particular, por lo que el diseño y la producción de chips de propósito general que la baja, junto con estos chips rara vez se involucran tecnología razones de licencia, pero haciendo que será mucho más fácil. éstos chip de AI no comienza a empezar desde abajo, pero algunos plug 'coprocesador' directamente desde el procesador de propósito general, o la arquitectura SoC como optimizado para acelerar la escena mediante la combinación de diversas aplicaciones de las capas superiores de la propiedad intelectual, como el lenguaje, la imagen.
Heterogéneo
Actualmente, no existe una definición clara de chip de IA, por lo que la forma de calcular la 'real' no es una buena medida. Punto fijo en el reciente 2018 Cumbre Internacional (Hangzhou), director general de las empresas inteligentes heterogéneos Silicon Valley de China de puesta en marcha que tratan de chip de Zhou Bin AI bajo la definición, 'capaz de alta eficiencia, de alto rendimiento de inteligencia artificial para completar el núcleo actual del algoritmo, como es ahora el algoritmo de la corriente principal de aprendizaje profundo, lo que significa que el chip AI debe tener muy buen apoyo para el aprendizaje profundo.' partir de los datos, Zhou Bin cree que la potencia de computación de los chips AI debe superar los 5 trillones de veces por segundo, ya que solo al lograr dichos indicadores de rendimiento, muchos resultados específicos de cálculo de aplicaciones pueden ser comparables a las capacidades humanas.
El nombre de Zhou Bin - 'heterogéneos', en esencia, es la interpretación más directa de los chips IA empresarios de Internet de fondo son heterogéneos, como su nombre indica se define por diferentes fuentes en conjunto constituyen, Internet es una red heterogénea típica tarde. informático heterogéneo evolucionado, es una forma especial de la computación paralela y distribuida se utiliza a menudo en diferentes coordinar hardware de computación para satisfacer diferentes necesidades, y el código (o segmentos de código) se puede realizar para obtener el modo de máximo rendimiento global .
Actualmente chip de AI, básicamente, llevada a cabo por una variedad de chip de computación heterogénea pasado las compañías de chips tradicionales sólo se centran en algunas fichas, pero ahora la compañía de chips comenzó a centrarse en el desarrollo horizontal, la integración de los diferentes tipos de chips, por ejemplo, en la CPU tradicional SoC teléfono móvil (Unidad central de proceso), la GPU (procesador gráfico), fuera de la ISP (programación), pero también AI adicional se utiliza para acelerar el NPU (procesador de red neural incrustado) y el núcleo de procesamiento similares. 'isómeros la parte del chip Es una función universal. "El cofundador de Cheng Zhisheng, Kang Heng, le dijo al periodista de IT Times.
Ruta de determinación de costos
Un fenómeno interesante es que los empresarios de inteligencia artificial nacidos en Internet se están topando con el campo de hardware de chip de Inteligencia Artificial, mientras que los proveedores tradicionales de chips están utilizando algoritmos como "software blando" para implementar la inteligencia artificial.
tecnología AI tiene tres elementos, algoritmos, datos y calcular la fuerza desde el punto de vista de borde internacional de corte AI de la tecnología, modelo de desarrollo algoritmo no es el aprendizaje madura profundidad, el aprendizaje de transferencia, el rápido desarrollo nuevo modelo de algoritmo de redes cápsulas están sincronizados, chip de AI lo que implementan los métodos y principios siguen etapa exploratoria. de hecho, los fabricantes de chips corriente actual no se inician chip de AI, una gran cantidad de funciones AI son comunes a través de chips y software especial algoritmo.
Qualcomm lanzó a principios de este motor de inteligencia artificial año (AI motor) hardware y software consta de dos partes, en la arquitectura de hardware núcleo Qualcomm Snapdragon (CPU, GPU, el procesador vectorial VPS) equipados con un motor de procesamiento neural (Neural Processing Engine, NPE), Android API NN, una biblioteca de redes neuronales hexágono y otro software que permite la aplicación de la inteligencia artificial en el lado del terminal (como teléfonos inteligentes) en un más rápido y más eficiente. los chips de Qualcomm Snapdragon Snapdragon 845 835 Xiaolong 820, 660 Xiaolong apoyo AI Engine y muchos teléfonos móviles domésticos con bandera AI también adoptan básicamente la solución Qualcomm, y la función de reconocimiento de rostros se realiza mejor con el motor AI.
Pero para los actuales empresarios de chips de inteligencia artificial y los fabricantes de hogares inteligentes, el chip de uso general es "demasiado caro".
Kang Heng dijo lucro "IT Times", TV, aire acondicionado y otros electrodomésticos de gran casa lo suficientemente grande para cubrir el alto costo del módulo de voz, pero los ventiladores, luces y otros aparatos pequeños cuestan más limitado, se debilitará las ventajas de módulos, 'los clientes quieren después de hacer más categoría inteligencia, hundir a los productos de gama baja, pero no pudo encontrar el chip a la derecha en el mercado, a menos de cien Yuan, el chip de propósito general y de mérito. 'construir su propio chip AI, sonido conocido en la nube La solución de chip de la tecnología AI de voz se puede abrir a los clientes, con una mayor iniciativa en cuanto a costos y ciclo de suministro.
Sin embargo, Li Yang Yuan cree que la tecnología clave de la inteligencia artificial, un diferente grado de importancia de las diferentes etapas. 'El procesador no es la tecnología clave de la inteligencia artificial, procesadores de propósito especial para mejorar la competitividad de la única desempeñar un papel en la parte de la jornada de trabajo.' Él cree que segmento de la percepción del sensor-centro El valor de existencia del procesador no es alto: el segmento cognitivo, el segmento de aprendizaje y el segmento de decisión, demasiado énfasis en el procesador pero afectan el costo, incluido el costo de una sola vez y el costo de consumo de energía.
'No se qué sección dedicada a la premisa del chip de la inteligencia artificial, el chip de investigación de la inteligencia artificial y el desarrollo debe ser tratado como una cuestión separada, en lugar de una extensión natural de la investigación de software. "Li Yang Yuan personas metáfora, el sensor es el cuerpo humano, el cerebro El algoritmo gana.
analista de semiconductores de Lishou Peng también cree que los algoritmos de inteligencia artificial se basan en, pero el soporte de chip. Si usted quiere hacer un mejor reconocimiento de voz procesamiento ASIC (chip completo personalizado), diferencia hardware no es significativo. Para el reconocimiento de voz, el reconocimiento Las declaraciones están más relacionadas con el software, la red y la capacitación, y los problemas existentes de retraso en el intercambio de datos en la nube y el final vendrán junto con 5G.
Primera parada en el suelo: audio inteligente
Los chips I + D AI son más simples que los chips de uso general de alta gama y son ampliamente reconocidos por el círculo AI.
conocido en la nube de sonido co-fundador, Li Xiao Han, vicepresidente de la unidad de negocio de la IO que, después de décadas de desarrollo, la industria de los chips precipitó una gran cantidad de cosas modulares, como Qualcomm y MediaTek se basan en los chips de arquitectura ARM, por lo tanto, no todas las AI tiene un chip de cero, puede utilizar módulos de la industria y producto maduro, pero los diseños de módulos de núcleo AI chip de aceleración tiene que empezar desde abajo. nube levantó de 2014 final, la estrategia central, en 2015 el establecimiento formal de I + D equipo, a la puesta en marcha de 2.018 chips IA 'Swift', el sonido en la nube conocida llevó un total de cuatro años, se dio cuenta poco a poco que la IA no es sólo en la nube al suelo.
2018 es conocido como chip de AI aterrizó en la llamada de destino se refiere al chip comercial AI para ser montado en el terminal. 2017, la inversión china en el área de chips de más de 150 mil millones de yuanes, a partir de 2018, estas inversiones continuará industrias intensivas aterrizaje. ChinaEquity fundador de capital del Grupo y presidente Wang Chao Yong recientemente en busca de la cultura fabricante de china alta de verano en el cuarto trimestre en la reunión señaló que china gastó $ 300 mil millones las importaciones anuales de todo tipo de patatas fritas, los chips consumen 1/3 de la autosuficiencia del mundo La tasa es inferior al 10%. Por lo tanto, la inversión en el chip AI es la principal prioridad. Sin embargo, debido al alto costo de la película y la I + D de chips de seguridad AI, los envíos a gran escala aún no se han formado para compensar el costo; La producción masiva, la seguridad del chip AI del piloto automático no está a la altura, otras áreas específicas de la demanda descendente general de la IA no son suficientes, la oferta excede la demanda, "el campo de IA actual tiene una gran burbuja".
De acuerdo con la Ley de Moore, el rendimiento del chip cada 18 meses se duplicará, el coste se reducirá a la mitad, pero la clave definitiva para la industria de semiconductores para hacer dinero o la escala, si hay una suficientemente grandes cargamentos y los mercados comerciales, es el chip AI sin problemas La clave para el 'aterrizaje' en el papel. Informes anteriores de los medios dijeron que incluso en el campo de la seguridad, 'Dayu' Hikvision, la demanda anual de Nvidia es de solo 200,000.
Desde esta perspectiva, el sonido inteligente puede ser el primero en lograr el aterrizaje de mercado de los chips de IA. La firma de investigación Canalys Investigación (en adelante Canalys) publicó un informe, a finales de este año, la propiedad de sonido inteligente llegará a 100 millones de dólares, casi el último año 2,5 veces. El año pasado, el número de audio inteligente es inferior a 50 millones. En los próximos años, la cantidad de audio inteligente continuará creciendo, y para el año 2020 sus existencias se duplicarán con creces, alcanzando los 225 millones.
sonido conocido en la nube fue lanzado en mayo de este año por red UniOne chip de AI, que se utiliza para hacer la computación en el borde terminal local, para proporcionar soluciones de servicios inteligentes para audio, casa inteligente, electrodomésticos inteligentes, etc. ir a pedir módulo de chip de voz AI lanzado 'Pregunta' ha sido producida en masa, los clientes pueden hacer pedidos.
Ir pedir al CEO Li Zhifei cree que la industria de los chips es un ciclo largo, desde el concepto a empezar a pasar por el diseño del sistema, el diseño del módulo, la simulación, la síntesis de circuitos, diseño, flujo de producción de hoja, así como los controles, el desarrollo de controladores, soluciones de adaptación como un proceso muy largo, una vez que el chip es difícil hacer modificaciones hacen como software, debe ser rediseñado diagrama de flujo, el ciclo de iteración, el alto costo, y las propiedades del propio chip es un portador de hardware de computación, los diferentes chips adaptados en algoritmos y escenarios, AI cantidad de fichas, por un lado tienen suficiente energía para hacer funcionar una variedad de servicios de voz algoritmos de IA, por el contrario tenemos que hacer mucho en el adaptador para varios escenarios, manteniendo los costes y el consumo de energía para satisfacer la enorme cantidad Requisitos comerciales para la producción.
'La industrialización puede y en el mercado de los productos extranjeros similares una amenaza competitiva es la de un chip estándar de éxito.' Una fuente de la industria dijo que el caso. Desde este punto de vista, el chip AI de China acaba de comenzar, ríos y lagos desierto, La burbuja se va a romper.