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IC产业未来走向何方?从硬件提升转向AI“求解”

2019-08-20 09:49:21

伴随着人工智能时代的来临,传统IC产业也迎来了机遇和挑战双面并存的全新时期,2018年,半导体行业的市场规模已突破4000亿美元大关。据IC Insights前瞻产业研究院数据预测,到2023年,全球芯片行业市场规模将超过6000亿美元。

自年初以来芯片话题的热度居高不下,IC产业中的新、老玩家们在或激动或迷茫或紧张的情绪中,探索着芯片未来发展方向。在昨天开幕的Cadence全球巡回用户大会上,Cadence公司总裁Anirudh Devgan,清华大学教授魏少军,依图科技创始人、CEO朱珑,在谈到芯片未来时,都不约而同将影响芯片设计的重要因子指向了算法。

摩尔定律濒临失效

IC产业调整步伐向AI“求解”

过去几十年,芯片的发展都受到“摩尔定律”的指引。每18个月,晶体管密度增加一倍,算力、性能增加一倍,计算密度也增加一倍。可近年来,受限于物理材料的限制,摩尔定律正在趋缓,甚至濒临终结。

在这个行业共识之下,依靠缩短工艺制程来提升芯片效能的方法收效甚微。同时,AI的飞速发展,无论是训练还是推理,都对算力提出了极高的要求。为了迎合人工智能行业的发展节奏,IC产业也正在积极调整步伐,掀起了新一轮的“求变”之路。

在CDNLive大会上,Cadence公司总裁Anirudh Devgan首先提出了“smart by design”的观点,表示在人工智能时代下,要重新思考芯片底层设计和架构,以此来最大程度优化硬件性能。

Cadence公司总裁Anirudh Devgan先生演讲

同台发表主题演讲的魏少军博士和朱珑博士,则分别提出了“软件定义芯片”和“算法即芯片”的理念。虽然这3位嘉宾的表述不甚相同,但是从本质上说,都是一种以AI来驱动和赋能芯片产业变革的解决思路。

依图联合创始人、CEO朱珑博士

“对于AI芯片如果我们能准确判断产品用在哪里,预判对这个场景下最适合、最前沿的算法是什么,这样端到端的设计就能够给予芯片巨大优化空间。”依图科技CEO朱珑说。

依图是一家以算法起家的人工智能企业,它在今年5月发布了一款云端视觉推理AI芯片questcore™(中文名“求索”),在这款芯片上,集成了依图全球领先的视觉算法。

在性能方面,一块求索芯片能够支持50路摄像头智能视频分析的算力,一台1U服务器就可以支撑约200路摄像头进行实时视频全解析,其性价比是其上市前市面上其它解决方案的5到10倍。可以说,这是芯片领域一次标志性的尝试,也是依图将“算法与芯片设计强耦合”理念的一次成功落地。

清华大学教授魏少军也有相似观点。在他看来,算法是实现智能的核心,计算是实现智能的唯一途径。尽管现有芯片可以为智能应用提供必要的算力,但他们并非为智能而生,在计算效率、能耗和灵活度上存在某些缺陷。而架构创新或许是实现芯片智能化的唯一途径。

清华大学微电子所所长魏少军博士

半个世纪以来,IC产业在克服各种困难中不断发展壮大,如今似乎又走到了一个新的路口,人工智能时代为芯片行业打开了一个全新的思路和方向,以AI赋能芯片、“算法即芯片”的时代正在全面到来。

“智能密度”,加速智能文明到来的关键

近些年,人工智能技术与应用虽然在以几何级数的速度发展,但不可置否的是,人工智能还处在低阶智能的阶段,真正的智能文明还充满着无限的想象空间。对此,朱珑在他的演讲中表示,文明的变迁史就是一场基础设施的革命史,而在人工智能时代,基础设施的跃迁关键在于“智能密度”。

“智能密度”,从宏观维度上说,即单体智能要向群体智能进化,以智慧城市建设为例,摄像头数量从1个提升到1万个,那么可实现的应用空间则会更加广阔,才可以从“可记录”、“可识别”的低阶智能,发展到“可关联”、“可预测”,甚至“可规划”的高阶智能;从微观维度上,只有算力的大幅提升,才能带来具有高性价比的基础设施,而回到芯片话题上,则是芯片的单位面积智能算力。所以,只有当芯片、算法、算力协同发展,才能推动智能密度的提升,这是基础设施提升的关键,也是推动智能水平跃迁、加速智能文明到来的重中之重。

朱珑的这一观点在依图的AI芯片求索questcore™上得到了印证。以智慧城市管理为例,在空间、能源、成本都有限的情况下,依图实现了仅用1个机柜支撑1万路摄像头的智能视频全解析,让能耗、成本和空间都获得大幅度的减低和压缩,这无疑为一个城市的智能等级提升,提供了非常重要的基础设施。如此一来,就可以打开城市管理的更多场景、更多应用,让“1万路成为标配,50万路成为可能”。

责编 蒲祯

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