國內AI芯片百家爭鳴，何以抗衡全球技術(shù)寡頭

　　本文分析了國內外AI芯片的格局和特點(diǎn)，作者認為，在AI芯片領(lǐng)域，國外芯片巨頭占據了絕大部分市場(chǎng)份額，不論是在人才聚集還是公司合并等方面，都具有絕對的領(lǐng)先優(yōu)勢。而國內AI初創(chuàng )公司則又呈現百家爭鳴、各自為政的紛亂局面;特別是每個(gè)初創(chuàng )企業(yè)的AI芯片都具有自己獨特的體系結構和軟件開(kāi)發(fā)套件，既無(wú)法融入英偉達和谷歌建立的生態(tài)圈，又不具備與之抗衡的實(shí)力。

　　如果說(shuō) 2016 年 3 月份 AlphaGo 與李世石的那場(chǎng)人機大戰只在科技界和圍棋界產(chǎn)生較大影響的話(huà)，那么 2017 年 5 月其與排名第一的世界圍棋冠軍柯潔的對戰則將人工智能技術(shù)推向了公眾視野。阿爾法狗(AlphaGo)是第一個(gè)擊敗人類(lèi)職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰勝?lài)迨澜绻谲姷娜斯ぶ悄艹绦?，由谷?Google)旗下 DeepMind 公司戴密斯 · 哈薩比斯領(lǐng)銜的團隊開(kāi)發(fā)，其主要工作原理是 “深度學(xué)習”。

　　其實(shí)早在 2012 年，深度學(xué)習技術(shù)就已經(jīng)在學(xué)術(shù)界引起了廣泛地討論。在這一年的 ImageNet 大規模視覺(jué)識別挑戰賽 ILSVRC 中，采用 5 個(gè)卷積層和 3 個(gè)全連接層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構 AlexNet，取得了 top-5(15.3%)的歷史最佳錯誤率，而第二名的成績(jì)僅為 26.2%。從此以后，就出現了層數更多、結構更為復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構，如 ResNet、GoogleNet、VGGNet 和 MaskRCNN 等，還有去年比較火的生成式對抗網(wǎng)絡(luò ) GAN。

　　不論是贏(yíng)得視覺(jué)識別挑戰賽的 AlexNet，還是擊敗圍棋冠軍柯潔的 AlphaGo，它們的實(shí)現都離不開(kāi)現代信息技術(shù)的核心——處理器，不論這個(gè)處理器是傳統的 CPU，還是 GPU，還是新興的專(zhuān)用加速部件 NNPU(NNPU 是 Neural Network Processing Unit 的簡(jiǎn)稱(chēng))。在計算機體系結構國際頂級會(huì )議 ISCA2016 上有個(gè)關(guān)于體系結構 2030 的小型研討會(huì )，名人堂成員 UCSB 的謝源教授就對 1991 年以來(lái)在 ISCA 收錄的論文進(jìn)行了總結，專(zhuān)用加速部件相關(guān)的論文收錄是在 2008 年開(kāi)始，而在 2016 年達到了頂峰，超過(guò)了處理器、存儲器以及互聯(lián)結構等三大傳統領(lǐng)域。而在這一年，來(lái)自中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所的陳云霽、陳天石研究員課題組提交的《一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )指令集》論文，更是 ISCA2016 最高得分論文。

　　在具體介紹 AI 芯片國內外之前，看到這里有部分讀者或許會(huì )產(chǎn)生這樣的疑惑：這不都是在說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和深度學(xué)習嗎?那么我覺(jué)得有必要對人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的概念進(jìn)行闡述，特別是 2017 年工信部發(fā)布的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計劃(2018-2020 年)》中，對發(fā)展目標的描述很容易讓人覺(jué)得人工智能就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，AI 芯片就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )芯片。

　　人工智能整體核心基礎能力顯著(zhù)增強，智能傳感器技術(shù)產(chǎn)品實(shí)現突破，設計、代工、封測技術(shù)達到國際水平，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )芯片實(shí)現量產(chǎn)并在重點(diǎn)領(lǐng)域實(shí)現規?；瘧?，開(kāi)源開(kāi)發(fā)平臺初步具備支撐產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的能力。

　　其實(shí)則不然。人工智能是一個(gè)很老很老的概念，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )只不過(guò)是人工智能范疇的一個(gè)子集。早在 1956 年，被譽(yù)為 “人工智能之父” 的圖靈獎得主約翰 · 麥卡錫就這樣定義人工智能：創(chuàng )造智能機器的科學(xué)與工程。而在 1959 年，Arthur Samuel 給出了人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域機器學(xué)習的定義，即“計算機有能力去學(xué)習，而不是通過(guò)預先準確實(shí)現的代碼”，這也是目前公認的對機器學(xué)習最早最準確的定義。而我們日常所熟知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、深度學(xué)習等都屬于機器學(xué)習的范疇，都是受大腦機理啟發(fā)而發(fā)展得來(lái)的。另外一個(gè)比較重要的研究領(lǐng)域就是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，國內具有代表的單位和企業(yè)是清華大學(xué)類(lèi)腦計算研究中心和上海西井科技等。

　　好了，現在終于可以介紹 AI 芯片國內外的發(fā)展現狀了，當然這些都是我個(gè)人的一點(diǎn)觀(guān)察和愚見(jiàn)，管窺之見(jiàn)權當拋磚引玉。