产业链条仍存掣肘短板,而设计架构为何能成为国内 AI 强项?

2019-07-08 14:43:40 来源:科技日报
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“只看设计架构层面,国内的人工智能芯片并不比国外差,但这是不够的。”在日前中科院物理所举行的“科学咖啡馆”科普沙龙上,清华大学电子工程系教授汪玉指出,这相当于在沙子上盖楼,基础并不坚固。
 
记者随后采访了中科院半导体所类脑计算研究中心副主任龚国良,他也表达了类似观点。
 
设计架构层面可圈可点
汪玉曾于2016年参与创立人工智能芯片公司深鉴科技,如今国内已涌现出更多做人工智能芯片的企业,他的感受是,做得“一点不比国外差,有的甚至更好”。
 
这里所说的“好”,主要涵盖设计架构层面。而设计架构成为国内人工智能芯片的强项,背后有一定的原因。
 
“传统的CPU和GPU芯片采用基于指令流的冯诺依曼式计算架构和计算模式来运行,而人工智能芯片多采用类脑或仿脑的架构方式,能够突破内存墙的计算瓶颈。”龚国良介绍,在语音识别、图像识别等运用深度神经网络算法的场景下,相比传统芯片,人工智能芯片具有显著优势。
 
由于与传统芯片存在上述差异,龚国良告诉科技日报记者,仅从设计架构来看,国内人工智能芯片能够很快跟进相关技术,与发达国家几乎处于同一水平。
 
从近期新闻可管窥国内人工智能芯片的火热进展。
 
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,华为发布人工智能手机芯片“麒麟810”;7月3日,百度发布远场语音交互芯片“鸿鹄”。
 
龚国良介绍,华为、寒武纪等企业开发的人工智能芯片,大多为通用性芯片,可胜任多种人工智能应用场景。此外,不少高校和研究院所也在研发人工智能芯片,它们多为专用性芯片,在特殊应用场景下性能较强。
 
产业链条仍存掣肘短板
尽管国内人工智能芯片发展方兴未艾,且在设计架构方面可圈可点,但专家指出,总体上中国在芯片领域基础薄弱,仍存不少掣肘短板。
 
汪玉介绍,中国大陆制造芯片的最新设备和工艺比国际先进水平落后一到两代,因此一些人工智能芯片需要送到境外进行制造和封装,产业链完整度欠佳。
 
龚国良在接受采访时印证了上述情况。他告诉科技日报记者,手机上所用的人工智能芯片就是典型例子,这些芯片往往需要采用最新工艺以降低功耗、提高集成度和计算性能,属于高端芯片,需求量非常大,但中国大陆尚不具备制造和封装条件。
 
国内人工智能芯片发展的弱项还有高速接口以及专用的集成电路IP核。龚国良介绍,以后者为例,它们具有比较高的计算性能,设计复杂,又与制造工艺休戚相关,要实现这样的设计模块通常需要多年沉淀积累。
 
“高速接口和专用的集成电路IP核被业界看作核心技术,使用它们往往需要国外公司授权许可,而不具备这些技术的企业在短期内又很难得到许可。”龚国良说。
 
用汪玉的话概括,大致上国内人工智能芯片在需要聪明智慧的环节做得不错,但在需要积累沉淀的环节做得却不够好。
 
“整体而言,国内相关领域研究起步较晚,确实需要积累和沉淀。”龚国良认为,长远来看,中国人工智能芯片领域应把握机会补上薄弱环节,将关键核心技术掌握在自己手中,以免受制于人。
 
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