巨頭的新戰場(chǎng)，中國的“芯”希望

　　國內外新老AI芯片勢力百花齊放，也必將會(huì )為芯片市場(chǎng)帶來(lái)更多可能。

　　10月9日華為兩顆AI芯片問(wèn)世;

　　9月26日英偉達宣布推出全新的TensorRT 3人工智能推理軟件;

　　9月19日，阿里巴巴在杭州云棲大會(huì )上宣布，成立“平頭哥半導體有限公司”;

　　9月13日蘋(píng)果發(fā)布新款iPhone XS系列手機搭載A12仿生芯片;

　　8月31日華為發(fā)布AI加持的麒麟980芯片;

　　最近幾個(gè)月，“AI芯片”無(wú)疑成為科技界的一大熱門(mén)話(huà)題，顯卡大戶(hù)英偉達、CPU大佬英特爾、搜索界一哥谷歌、“平頭哥”阿里巴巴、“凌晨偷笑”的華為等科技公司都在專(zhuān)注于同一件事：AI芯片。

　　那么問(wèn)題來(lái)了，AI芯片究竟是什么芯片?目前哪家公司做的最好?為什么每家科技巨頭都在爭先恐后的研究它?我國在A(yíng)I芯片能否和國外巨頭一戰?AI銳見(jiàn)帶你一探究竟。

　　芯片縱有三千，AI只取一瓢!

　　隨著(zhù)人工智能、深度學(xué)習的春風(fēng)吹遍世界各地，各類(lèi)芯片的頭銜都與AI密不可分。知名市場(chǎng)調研公司ReportLinker預計，到2023年，全球人工智能(AI)芯片市場(chǎng)規模將達到108億美元，復合年均增長(cháng)率達到53.6%。AI芯片很可能是芯片界的一次變革。

　　其實(shí)芯片的種類(lèi)有千千萬(wàn)萬(wàn)，AI芯片只是其中的一部分，甚至有些專(zhuān)家認為目前不存在所謂的人工智能芯片。我們都知道芯片最重要的的工作就是處理數據，AI芯片也不例外，我們所熟知的CPU與GPU亦是如此。

　　人工智能是什么?簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人工智能分為機器學(xué)習和深度學(xué)習兩部分，無(wú)論是機器學(xué)習還是深度學(xué)習都需要構建算法和模型，以實(shí)現對數據樣本的反復運算和訓練，降低對人工理解功能原理的要求。所以，AI芯片通常要處理規模非常龐大的數據。

　   芯片類(lèi)型一覽

　　那傳統的CPU和GPU難道不能計算這些數據嗎?當然可以，但問(wèn)題也不少。CPU在處理AI算法時(shí)就比較緩慢，比如自動(dòng)駕駛的車(chē)輛需要識別復雜的路況信息，如果慢了幾秒就會(huì )發(fā)生嚴重的事故，時(shí)間就是生命。CPU就不太適合處理這些數據了。

　　GPU在處理數據時(shí)效率雖然提高很多，但黃教主的顯卡動(dòng)輒上萬(wàn)，而且功耗驚人。在幾年前，谷歌的人工智能阿爾法狗(Alpha Go)下一盤(pán)圍棋就動(dòng)用了1000個(gè)CPU和200個(gè)GPU，每分鐘的電費高達300美元，其網(wǎng)絡(luò )規模還只有人腦的千分之一。假設一盤(pán)圍棋的時(shí)間為兩小時(shí)，這就需要花費36000美元。

　　這種方式雖然可行，但成本太高。也就是谷歌這種大佬用得起，換作其它家中小型企業(yè)自然是望而卻步的。AI芯片還需廣泛應用于手機中，比如面部識別和語(yǔ)音識別。如果像GPU的功耗情況對于手機來(lái)說(shuō)是不現實(shí)的。

　　總結來(lái)說(shuō)，AI芯片的作用就是就是專(zhuān)注于處理機器學(xué)習和深度學(xué)習的海量數據，比起傳統的CPUGPU既能提高效率，又可以減少功耗。

　　兩大應用場(chǎng)景，面向云端與終端

　　當今AI芯片主要應用于兩大場(chǎng)景：面向大型服務(wù)器的云端和面向智能硬件的終端。

　　人工智能首先需要深度學(xué)習，深度學(xué)習就意味著(zhù)需要大量的數據和繁瑣的運算，在云端AI芯片能夠滿(mǎn)足當前算法訓練的要求。比如給一個(gè)系統成千上萬(wàn)種“狗”的圖片，并告訴這個(gè)系統這種生物是“狗”，系統經(jīng)過(guò)深度學(xué)習之后“知道”了什么是“狗”，之后這個(gè)系統就可以判斷一張圖片是不是“狗”了。

　　所以，云端AI芯片的特點(diǎn)就是性能強大，能夠進(jìn)行大量運算，并且能夠靈活地支持圖片、語(yǔ)音、視頻等不同AI應用。

　　終端AI芯片則是面向消費者的智能硬件，AI芯片讓數據處理等操作實(shí)現“本地化”，脫離了“聯(lián)網(wǎng)”的限制。比如手機，將AI芯片整合在手機CPU中，高通、蘋(píng)果、華為都實(shí)現了這種整合AI芯片的手機CPU。

　　終端AI芯片的特點(diǎn)是體積小、功耗小、性能無(wú)需特別強大，通常只有一種或兩種AI功能。如今所說(shuō)的“智能家居”就離不開(kāi)終端芯片的功勞。像生活中常見(jiàn)的掃地機器人，智能音箱，手機里的語(yǔ)音助手等設備都配備了終端芯片。

　　云端英偉達一騎絕塵，終端市場(chǎng)群雄割據

　　云端AI芯片無(wú)論是從硬件還是軟件，已經(jīng)被各大巨頭控制。2018年5月，市場(chǎng)研究顧問(wèn)公司Compass Intelligence發(fā)布了關(guān)于A(yíng)I芯片最新調研報告。因為目前AI芯片在終端應用較少，所以榜單頭部的排名可以近似的認為就是云端AI芯片的目前市場(chǎng)格局。

　　從圖中看出，排名靠前的無(wú)疑就是英偉達、英特爾、IBM與谷歌。排行榜中共有七家中國人工智能芯片公司入圍榜單Top24。華為排名12，成中國大陸地區最強芯片廠(chǎng)商。其余六家中國公司分別為：聯(lián)發(fā)科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武紀、地平線(xiàn)。

　　英偉達：云端芯片·大佬

　　英偉達目前占據了全球云端AI芯片一半以上的市場(chǎng)，這僅僅是保守數字。GPU非常適合深度學(xué)習，而英偉達正好以GPU稱(chēng)霸世界，研究人工智能的科學(xué)家就沿著(zhù)GPU自然而然地找到了英偉達。

　　黃教主則立馬抓住了這個(gè)機會(huì )，動(dòng)用數千工程師、投入20億美元，短時(shí)間內研發(fā)出第一臺專(zhuān)門(mén)為深度學(xué)習而優(yōu)化的Pascal GPU。所以，在深度學(xué)習大行其道的今天，英偉達變身成了最大贏(yíng)家。

　　2018年9月26日，英偉達正式發(fā)布最新的TensorRT 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )推理加速器。目前使用英偉達的AI技術(shù)的公司有很多，其中包括國內的BAT、京東等公司，以及國外的亞馬遜、谷歌、Facebook等公司。

　　英偉達旗下產(chǎn)品線(xiàn)更是不在少數：自動(dòng)駕駛汽車(chē)、高性能計算、機器人、醫療保健、云計算、游戲視頻等眾多。

　　英特爾：瘋狂收購·不差錢(qián)

　　談到芯片和CPU，怎能少了PC界的老大英特爾。盡管英特爾自身的CPU不適合AI芯片，但人家不差錢(qián)啊!

　　英特爾在A(yíng)I芯片上可是下了血本。

　　為了加強在人工智能芯片領(lǐng)域的實(shí)力，英特爾以 167 億美元收購 FPGA 生產(chǎn)商 Altera ，以 153 億美元收購自動(dòng)駕駛技術(shù)公司 Mobileye，以4億美元收購深度學(xué)習初創(chuàng )企業(yè)Nervana Systems以及機器視覺(jué)公司 Movidius和為自動(dòng)駕駛汽車(chē)芯片提供安全工具的公司Yogitech。

　　但遺憾的是，目前還沒(méi)有成熟的產(chǎn)品面世。用英特爾自己的話(huà)說(shuō)，其要建立一個(gè)人工智能全棧式的解決方案，從而充分釋放AI的潛力。這可能是英特爾AI芯片遲遲沒(méi)有落地的原因吧。

　　谷歌：圍棋NO.1·阿爾法狗

　　谷歌在2016年宣布獨立開(kāi)發(fā)一種名為T(mén)PU的全新的處理系統。打敗眾多人類(lèi)圍棋大師的人工智能阿爾法狗采用的是谷歌自主研發(fā)的全定制化芯片(ASIC)TPU。

　　TPU是專(zhuān)門(mén)為機器學(xué)習應用而設計的專(zhuān)用芯片。TPU特別適合谷歌自家的TensorFlow系統。在2018谷歌開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，谷歌已經(jīng)發(fā)布了TPU 3.0。谷歌旗下的Waymo自動(dòng)駕駛公司采用的正是TPU。

　　2018年2月13日，谷歌正式宣布，向谷歌云客戶(hù)開(kāi)放張量處理器TPU beta版服務(wù)，每小時(shí)6.5美元。

　　對于選擇在谷歌云平臺上運行機器學(xué)習模型的客戶(hù)來(lái)說(shuō)，這算是個(gè)好消息，但谷歌這次開(kāi)放的TPU數量有限且按時(shí)收費，每小時(shí)成本為6.50美元。

　　蘋(píng)果：仿生加持·A12芯片

　　從去年的iPhone X使用的A11處理器開(kāi)始，蘋(píng)果公司在處理器的AI中大做文章。在今年剛剛發(fā)布的iPhone XS系列使用的A12芯片更是披上了“仿生”的神秘面紗。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，蘋(píng)果的“仿生”只是在其CPU中配備了新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )引擎。A12仿生處理器相當于模仿了人類(lèi)大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

　　當然，目前的仿生芯片還處于一個(gè)比較初級的階段，多為概念而已，體驗上并不會(huì )有太大的變化。

　　這些功能體現在：智能省電優(yōu)化，Face ID 3D人臉識別，AR表情，相機一鍵換背景等都離不開(kāi)仿生芯片的功勞。

　　根據最新消息，蘋(píng)果公司正在支付3億美元現金購買(mǎi)Dialog半導體公司的一部分。該交易預計將于2019年初完成，待監管部門(mén)批準。

　　寒武紀：中國·獨角獸之一

　　寒武紀科技成立于2016年，其擁有終端AI芯片和云端AI芯片兩條產(chǎn)品線(xiàn)。華為的麒麟970采用的正是寒武紀開(kāi)發(fā)的NPU。

　　2018年5月發(fā)布的寒武紀MLU100智能芯片，適用于視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等多種類(lèi)型的云端人工智能應用場(chǎng)景。寒武紀目前已經(jīng)完成B輪融資，整體估值為25億美元。

　　華為：順勢而為·AII In AI

　　就在今年蘋(píng)果發(fā)布會(huì )召開(kāi)的同時(shí)，華為余承東深夜發(fā)微博：穩了。余總信心滿(mǎn)滿(mǎn)也許是因為華為自己的麒麟980芯片。早在去年，麒麟970就已經(jīng)搭載了NPU。NPU也屬于全定制化芯片(ASIC)，因為定制，所以專(zhuān)業(yè)。

　　而今年的麒麟980更是搭載了雙NPU，華為表示，麒麟980的全新雙核NPU比麒麟970的NPU快2.2倍，每分鐘可實(shí)現4500次推斷。NPU的功能就是負責AI運算，在大幅提高手機AI性能的同時(shí)降低了AI任務(wù)功耗，體現在在語(yǔ)音助手、智能識物、省電等功能上，和蘋(píng)果A12芯片功能類(lèi)似。

　　10月10日，華為發(fā)布了AI發(fā)展戰略與全棧全場(chǎng)景AI解決方案，并發(fā)布了兩款AI芯片：Ascend 910和Ascend 310，一款面向云端，一款面向終端。

　　當然，華為并不會(huì )單獨銷(xiāo)售這兩款AI芯片，而是以芯片為基礎開(kāi)發(fā)AI加速模組，AI加速卡，AI服務(wù)器，AI一體機，以及面向自動(dòng)駕駛和智能駕駛進(jìn)行銷(xiāo)售。這次發(fā)布的兩款芯片都會(huì )在2019年第二季度上市，究竟實(shí)力如何我們拭目以待。

　　這是AI芯片最好的時(shí)代，也是最壞的時(shí)代

　　根據Gartne報告分析稱(chēng)，AI芯片在2017年的市場(chǎng)規模為48億美元，2020年預計達到146億，其中云端應用可望達到105億。目前AI芯片云端市場(chǎng)被英偉達牢牢占據，終端市場(chǎng)群雄并起。

　　當然，AI芯片全球起步時(shí)間幾乎相差無(wú)幾， 國內外新老AI芯片勢力百花齊放，也必將會(huì )為芯片市場(chǎng)帶來(lái)更多可能。