亞馬遜入局，AI芯片熱潮再起

人工智能芯片熱潮再起。近日，全球最大的云服務(wù)提供商亞馬遜AWS發(fā)布消息：Invent上發(fā)布了首款高性能機器學(xué)習加速芯片Inferentia。由騰訊領(lǐng)投的AI芯片企業(yè)燧原科技也于近日發(fā)布了首款云端AI訓練芯片邃思DTU及加速卡云燧T10。2019年人工智能技術(shù)加快滲透進(jìn)入實(shí)際應用當中，成為業(yè)內公認的AI落地之年。而其中關(guān)鍵在于A(yíng)I芯片，算力的支撐成為人工智能發(fā)展的“發(fā)動(dòng)機”。這也使得人工智能芯片市場(chǎng)有望快速成長(cháng)。

AI芯片開(kāi)發(fā)踴躍

全球最大的云服務(wù)提供商亞馬遜AWS發(fā)布了首款高性能機器學(xué)習加速芯片Inferentia。作為全球最大的云服務(wù)提供商，亞馬遜AWS此舉頗為引人關(guān)注。根據亞馬遜公布的指標，Inferentia芯片能夠提供128TOPS的算力，并支持INT-8和FP-16/bfloat-16計算類(lèi)型。亞馬遜同時(shí)公布了幾種搭載了Inferentia芯片的服務(wù)器配置，最高性能的版本可以搭載16顆Inferentia芯片，從而能提供高達2000TOPS的峰值算力。

實(shí)際上，關(guān)于亞馬遜自研AI芯片的情況早有消息傳出。2018年美國科技媒體The Information報道稱(chēng)，亞馬遜已經(jīng)開(kāi)始設計定制人工智能芯片，未來(lái)將用在其開(kāi)發(fā)的智能語(yǔ)音設備Echo之上，以幫助Alexa語(yǔ)音助手獲得更快的響應速度，從而提升整體的使用體驗。2015年，亞馬遜斥資3.5億美元收購以色列芯片制造商Annapurna Labs。Annapurna Labs設計開(kāi)發(fā)的芯片用于數據存儲設備、WiFi路由器、智能家居設備和流媒體設備之上。

燧原科技的產(chǎn)品同樣引人關(guān)注。燧原科技是騰訊投資的第一家國內AI芯片企業(yè)，成立不足一年半，就完成超過(guò)6.6億元的累計融資。目前燧原已同騰訊一起針對通用AI應用場(chǎng)景項目展開(kāi)密切合作，未來(lái)也將會(huì )擴展到更多AI應用場(chǎng)景。燧原科技CEO趙立東介紹，此次發(fā)布的邃思DTU采用格羅方德12nm FinFET工藝，480平方毫米主芯片上承載141億個(gè)晶體管，實(shí)現2.5D高級立體封裝，算力可達20TFLOPS，最大功耗225W。產(chǎn)品將于2020年第一季度上市。同時(shí)，燧原科技發(fā)布首款計算及編程平臺“馭算”，可支持開(kāi)源學(xué)習平臺TensorFlow進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

新應用驅動(dòng)AI芯片增長(cháng)

一家大型一家初創(chuàng )，一家國際一家國內，亞馬遜AWS與燧原科技先后發(fā)布AI芯片，顯示了AI芯片當前的火熱。實(shí)際上，近年來(lái)各類(lèi)勢力均在發(fā)力AI芯片，參與者包括傳統芯片設計、IT廠(chǎng)商、技術(shù)公司、互聯(lián)網(wǎng)以及初創(chuàng )企業(yè)等，產(chǎn)品覆蓋了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

安富利亞洲供應商及產(chǎn)品管理高級總監鐘僑海指出，當前人工智能技術(shù)正在快速落地，正在滲透進(jìn)入實(shí)際應用。這是AI芯片快速發(fā)展的原因之一。根據Fortunebusinessinsights的預測，2018年全球人工智能市場(chǎng)規模為206.7億美元，至2026年有望增長(cháng)到2025.7億美元。而Gartner則預測，2018年AI芯片市場(chǎng)約為42.7億美元規模，有望在2022年增長(cháng)至343億美元。

人工智能的應用首先是在云端服務(wù)器市場(chǎng)展開(kāi)，這也是當前AI芯片開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)。不過(guò)隨著(zhù)市場(chǎng)的不斷拓展，人工智能將向邊緣以及終端領(lǐng)域擴展。未來(lái)一段時(shí)間，邊緣計算將成為AI芯片發(fā)展最快的新領(lǐng)域。對此，清華大學(xué)電子工程系教授汪玉表示：“在發(fā)展過(guò)程中， AI芯片首先是受到了云端服務(wù)器市場(chǎng)的關(guān)注和應用，國際公司如Google的TPU、亞馬遜的Inferentia、英特爾的SpringCrest，國內公司如寒武紀的MLU100、百度的昆侖、華為的升騰、比特大陸的算豐，都是面向云計算所開(kāi)發(fā)”不過(guò)，隨著(zhù)邊緣計算的發(fā)展，面向邊緣計算的AI芯片也開(kāi)始受到越來(lái)越多的重視?！靶碌倪吘墕⒂?，數據密集型應用和工作負載將由AI提供支持。AI將用于分析和解釋來(lái)自這些應用程序的數據，以幫助人們(在某些情況下，其他機器)實(shí)時(shí)做出關(guān)鍵決策?！蓖粲癖硎?。

鐘僑海也表示，人工智能在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域正在迅速展開(kāi)。在人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)上，安富利已經(jīng)開(kāi)發(fā)出許多相關(guān)的成功案例，如智能制造系統、智能農業(yè)系統、智慧城市系統等?！澳壳皡^分人工智能在云服務(wù)和邊緣側的市場(chǎng)份額還比較難。但是，很多用戶(hù)都希望在他們原有的物聯(lián)網(wǎng)系統當中能夠加上人工智能的功能。此外，越來(lái)越多的企業(yè)希望有他們自己的云，他們自己的云可以做訓練，他們自己的云可以做數據的分析，這些事情他們可能不希望通過(guò)公有云來(lái)做。因此，可以預計未來(lái)人工智能在邊緣側的市場(chǎng)將會(huì )越來(lái)越大?！?/p>

架構彈性成為關(guān)注焦點(diǎn)

雖然前景看好，但是AI芯片在應用落地同樣存在挑戰。鐘僑海認為，人工智能落地還將面臨三個(gè)挑戰：第一，人工智能需要繁多的訓練、數據分析、識別、大量計算。所以，AI解決方案應針對不同的應用對網(wǎng)絡(luò )和性能參數，要求不同速度、延遲、能耗、準確性。第二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)需要大量的數據以訓練模型，在大量的運算中有數十億次乘積累加運算以及幾十兆字節參數，故需要大量運算符、自定義數學(xué)及存儲器層次結構。第三，人工智能算法的更新?lián)Q代較為迅速，在固定架構中會(huì )存在很多風(fēng)險，一旦舊人工智能架構失靈，在新架構出現時(shí)，原本的固化架構很大程度上即刻失效。所以，架構的彈性成為業(yè)界需要聚焦關(guān)注的問(wèn)題。

汪玉提出建議，目前AI芯片設計面臨著(zhù)太多種的樞架，如TF 、Pytorch、Caffe、Mxnet等。同時(shí)現存的芯片平臺也有很多，如CPU、GPU、FPGA、ASIC等。這就給AI芯片的設計開(kāi)發(fā)帶來(lái)了極大的挑戰。如果能有公司設計開(kāi)發(fā)出一款中間層性質(zhì)的平臺產(chǎn)品，由它來(lái)向上支持不同類(lèi)型的設計框架，向下支持各種芯片平臺，并最終服務(wù)于各個(gè)人工智能公司，將大大降低AI芯片設計中的復雜度，提高工作效率。這其中蘊含著(zhù)巨大的商機。汪玉也呼吁應當加強產(chǎn)學(xué)研的結合，以技術(shù)為基本出發(fā)點(diǎn)，營(yíng)造出有利于創(chuàng )新發(fā)展的環(huán)境。通過(guò)這一系列的努力，中國完全可以抓住新一輪由5G商用所趨動(dòng)的邊緣計算市場(chǎng)商機。