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业内:做AI芯片中国不能“偏科”,不能重设计轻制造

【人工智能网】

CPU/GPU超车太难,中国AI芯片这5年突进

 

“只看设想架构层面,国内的人工智能芯片并不比外洋差,但这是不够的。”在日前中科院物理所举办的“科学咖啡馆”科普沙龙上,清华大学电子工程系传授汪玉指出,这相当于在沙子上盖楼,基本并不牢固。

 

科技日报记者随后采访了中科院半导体所类脑盘算研讨中心副主任龚国良,他也表达了相似看法。

 

设想架构层面可圈可点

 

汪玉曾于2016年介入建立人工智能芯片公司深鉴科技,现在国内已涌现出更多做人工智能芯片的企业,他的感觉是,做得“一点不比外洋差,有的以至更好”。

 

这里所说的“好”,重要涵盖设想架构层面。而设想架构成为国内人工智能芯片的刚强,背地有肯定的缘由。

 

“传统的CPU和GPU芯片采纳基于指令流的冯诺依曼式盘算架构和盘算形式来运转,而人工智能芯片多采纳类脑或仿脑的架构体式格局,可以打破内存墙的盘算瓶颈。”龚国良引见,在语音辨认、图像辨认等运用深度神经网络算法的场景下,比拟传统芯片,人工智能芯片具有明显上风。

 

因为与传统芯片存在上述差别,龚国良通知科技日报记者,仅从设想架构来看,国内人工智能芯片可以很快跟进相干手艺,与发达国家险些处于统一程度。

 

从近期消息可管窥国内人工智能芯片的炽热希望。

 

6月20日,寒武纪推出第二代云端人工智能芯片“思元270”;6月21日,华为宣布人工智能手机芯片“麒麟810”;7月3日,百度宣布远场语音交互芯片“鸿鹄”。

 

龚国良引见,华为、寒武纪等企业开辟的人工智能芯片,大多为通用性芯片,可胜任多种人工智能运用场景。另外,不少高校和研讨院所也在研发人工智能芯片,它们多为专用性芯片,在特别运用场景下机能较强。

 

产业链条仍存掣肘短板

 

只管国内人工智能芯片生长蒸蒸日上,且在设想架构方面可圈可点,但专家指出,总体上中国在芯片范畴基本薄弱,仍存不少掣肘短板。

 

汪玉引见,中国大陆制作芯片的最新装备和工艺比国际先进程度落伍一到两代,因而一些人工智能芯片须要送到境外举行制作和封装,产业链完全度欠佳。

 

龚国良在接收采访时印证了上述情况。他通知科技日报记者,手机上所用的人工智能芯片就是典范例子,这些芯片每每须要采纳最新工艺以降低功耗、进步集成度和盘算机能,属于高端芯片,需求量非常大,但中国大陆尚不具有制作和封装前提。

 

国内人工智能芯片生长的弱项另有高速接口以及专用的集成电路IP核。龚国良引见,以后者为例,它们具有比较高的盘算机能,设想庞杂,又与制作工艺风雨同舟,要完成如许的设想模块一般须要多年沉淀积聚。

 

“高速接口和专用的集成电路IP核被业界看做核心手艺,运用它们每每须要外洋公司受权允许,而不具有这些手艺的企业在短期内又很难得到允许。”龚国良说。

 

用汪玉的话归纳综合,大致上国内人工智能芯片在须要聪明智慧的环节做得不错,但在须要积聚沉淀的环节做得却不够好。

 

“整体而言,国内相干范畴研讨起步较晚,确切须要积聚和沉淀。”龚国良以为,久远来看,中国人工智能芯片范畴应把握时机补上薄弱环节,将症结核心手艺控制在本身手中,以避免受制于人。

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