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雖然目前已有不少AI芯片出現(xiàn),但都是在某些具體任務(wù)上具備超強的能力,仍處于對特定算法的加速階段,在通用性和適應(yīng)性上仍有較大差距。
2018年第三季度,清華系A(chǔ)I芯片初創(chuàng)公司清微智能完成近億元天使輪融資,成為知名科研團隊產(chǎn)品走向商業(yè)化的代表之一,其AI芯片產(chǎn)品采用了可重構(gòu)架構(gòu)來提升AI芯片的能效比和可編程性。
清微智能的核心技術(shù)源于清華大學(xué)微電子所魏少軍教授領(lǐng)導(dǎo)的可重構(gòu)計算團隊,其在新型計算架構(gòu)領(lǐng)域耕耘多年,Thinker系列AI芯片在國內(nèi)外具有廣泛影響。核心團隊成員來自清華大學(xué)和NVIDIA、SONY、高通等公司,在半導(dǎo)體行業(yè)具備多年經(jīng)驗。
面對競爭激烈的AI市場,清微智能的產(chǎn)品怎樣才能快速獲得市場認可?科學(xué)家們又是如何看待商業(yè)化過程中的種種問題?就此,雷鋒網(wǎng)與清微智能創(chuàng)始人尹首一博士展開了一次對話。
目前市面上的AI加速芯片,如GPU、FPGA和ASIC,都是在某些具體任務(wù)上具備超強的能力,難以在靈活性和計算效率上達到綜合優(yōu)勢。
尹首一博士指出,從應(yīng)用以及用戶體驗的角度出發(fā),要實現(xiàn)滿足AIoT需求的AI芯片必須滿足三個條件:
第一,可編程性,只有具備可編程性才能滿足不同IoT場景下的不同AI算法的需求;第二,對計算密集型和訪存密集型算法都非常友好,因為今天的AI算法就具備這樣的特點;第三,超高能效,某些場景下我們希望芯片能耗是毫瓦量級,有些場景甚至需要微瓦量級才能滿足長時間的IoT計算需求。他表示,一個真正理想的計算應(yīng)該是軟件和硬件的架構(gòu)一模一樣,軟件是什么樣的拓撲結(jié)構(gòu),硬件就應(yīng)該是怎樣的拓撲結(jié)構(gòu);軟件需要什么樣的運算,硬件需要存在這樣的運算資源,硬件功能和架構(gòu)能夠動態(tài)地按照軟件實時進行改變。
據(jù)悉,從2015年年開始,清華大學(xué)Thinker芯片團隊開始采用可重構(gòu)架構(gòu)的技術(shù)路線實現(xiàn)超高能效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算,在基本的乘法累加部件里實現(xiàn)不同位寬的自適應(yīng),很好地支持超低位寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);在基本處理單元層面實現(xiàn)電路級重構(gòu),支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的不同算子;在處理單元陣列實現(xiàn)架構(gòu)級重構(gòu),支持不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在商業(yè)模式上,清微智能將為邊緣設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)提供包括芯片、軟件、算法和系統(tǒng)的全棧式低功耗智能計算解決方案。
“以往那種只做一個部件,或者做比較局部的產(chǎn)品,可以拿來展示技術(shù),但在商業(yè)化的市場上很難長期生存。”尹首一博士表示,“清微智能的芯片會以SoC或者SIP的形式提供系統(tǒng)級完整方案。針對客戶需求提供算法、軟件、芯片等整套解決方案,讓客戶可以用最小的成本做出自己的產(chǎn)品?!?/p>
今年上半年,公司業(yè)務(wù)將圍繞語音領(lǐng)域開展,完成語音芯片“TX 210”的量產(chǎn)計劃,推出完整的芯片算法解決方案。下半年,公司將發(fā)布“TX510”等產(chǎn)品,進一步將會在智能家居、智能零售、智能安防、機器人等領(lǐng)域進行應(yīng)用。
輿論是鞭策行業(yè)發(fā)展的動力
雷鋒網(wǎng)觀察到,目前外界對國產(chǎn)芯片商業(yè)化的態(tài)度普遍較為苛刻,包容度不如商業(yè)航天等領(lǐng)域。
對此,尹首一博士認為,核心問題確實還是在于大家要真正踏實的把產(chǎn)品做好,這一點永遠都是第一位的。
“其實在國內(nèi)的AI芯片領(lǐng)域,乃至更廣泛一點的整個芯片行業(yè),實際上最主要的問題還是供給能力不足。”他指出,“AI芯片從2016年開始就已經(jīng)有許多公司在做,然而今天在智能音箱上用的這些算法,大多數(shù)其實還是跑在CPU上,安防監(jiān)控中的人工智能算法也大多跑在GPU?!?/p>
AI芯片的發(fā)展經(jīng)過了近三年時間,大概有四五十家公司參與其中,但是AI芯片和其他各類芯片一樣,技術(shù)和產(chǎn)品落地都需要經(jīng)過時間的檢驗。“我覺得這個情況不會長期存在,前面幾年實際上是技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展,后面會逐漸過渡到需求推動發(fā)展,很快會有很多新場景出現(xiàn)?!币滓徊┦勘硎?,當(dāng)AI技術(shù)更加多樣化的落地到大家的生活中之后,對芯片的需求和帶動會更加明顯,會有更多不同類型的芯片能夠應(yīng)用起來?,F(xiàn)在的芯片行業(yè),大家對國產(chǎn)化的希冀遠比三年前要更強烈,這個基礎(chǔ)共識是明確的。企業(yè)的第一位任務(wù)是把產(chǎn)品做好,只要有實用的產(chǎn)品出現(xiàn)在市場,讓用戶能用了、用好了,就會實現(xiàn)正反饋,AI芯片這個產(chǎn)業(yè)將會真正發(fā)展起來。
莫要輕言超越大廠
提到AI芯片商業(yè)化,也許目前最廣為人知的當(dāng)屬NVIDIA。
自2006年推出G80架構(gòu)以來,一直在不遺余力的推廣其CUDA通用計算平臺。時至今日CUDA已經(jīng)非常成熟,形成了強大的生態(tài)系統(tǒng),這也為NVIDIA擴展其它基于GPU的事業(yè)提供了先天便利。
在AI大潮來臨后,CUDA生態(tài)過去的強大,能否繼續(xù)為其創(chuàng)造不可逾越的壁壘?在面對AI運算的新任務(wù)時,效率高算力強的自研AI芯片能否贏得與老牌強者掰手腕的機會?
對此,尹首一博士明確表示,CUDA本身就是NVIDIA核心優(yōu)勢的組成部分。不可否認的是,GPU占據(jù)了天時,現(xiàn)在基于CUDA的訓(xùn)練工具和優(yōu)化水平,已經(jīng)形成了一個事實上的標(biāo)準(zhǔn)。NVIDIA的GPU可以靈活的cost down,輕松覆蓋幾百瓦到幾十瓦的區(qū)間。雖然眼下GPU的能耗比并不是最優(yōu),但如果你的產(chǎn)品相比GPU并沒有顛覆性的進步,怎么會有用戶甘心情愿的在你這個不成熟的平臺上部署項目呢?
“只有有分量的、成規(guī)模的用戶遷移過來,產(chǎn)品才有可能真正商用,才能說基本上具備了和NVIDIA過過手的基礎(chǔ)?!?/p>
尹首一博士解釋道,早期大家基于CUDA環(huán)境進行開發(fā)的過程幫助NVIDIA發(fā)現(xiàn)并解決了各種問題,已經(jīng)逐漸把這套方案打磨到非常好用的水平?!叭粽f技術(shù)好壞,當(dāng)然是各有各的高招。”尹首一博士強調(diào),“然而沒有人配合你打磨方案的話,即便芯片技術(shù)再好,不經(jīng)過實際檢驗,很多問題都發(fā)現(xiàn)不了,也就沒有辦法讓它真正成熟乃至商用?!?/p>
對于這些生態(tài)已經(jīng)完善、在國際國內(nèi)的工業(yè)產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)形成共識的領(lǐng)域,有可能的路徑就是在現(xiàn)有生態(tài)里尋找技術(shù)創(chuàng)新的機會,如果能做得足夠好,經(jīng)過漫長的跟跑后,或許才能爭取到從參與者變成主導(dǎo)者的機會。
看開點,往前跑
很多人都聽過“站在風(fēng)口,連豬也能飛上天”這句洗腦名言。在AI大潮到來時,也的確有一些公司或團體,僅憑一句AI、一個口號就能拿到大筆融資。而從2018年下半年開始,我們明顯感到AI芯片開始越過Hype Cycle(技術(shù)成熟度曲線)第一個峰值的頂點,未來兩三年勢必面臨大考。作為旁觀者,我們不免擔(dān)心,在即將到來的關(guān)鍵期,AI芯片公司該如何保護并發(fā)展自己?
對此,尹首一博士表示,即便是在硅谷這種相對更成熟的環(huán)境下,其實也會有這種問題。“宏觀上來講,在一個行業(yè)剛開始起步的時候,市場上有一點泡沫其實是正常的,甚至可能是必然的?!彼J為,只要大家能持續(xù)關(guān)注這個產(chǎn)業(yè),總會有一些真正在做事的公司能夠把事情做好,那它自然就會吸引到新的資源,這個行業(yè)還是能發(fā)展。
不過他也坦言,微觀來講,若要具體到一家公司,商業(yè)化成功還需要一點點運氣。
“所謂天時地利人和,這是個非常感性的問題。歷史上我們也看到很多公司技術(shù)很好但運氣稍差,做企業(yè)本就是九死一生的事?!?/p>
他表示,現(xiàn)在大家面臨的一個很大的問題是產(chǎn)品定義。之前的兩三年時間里,大家對AI芯片這個產(chǎn)品形態(tài)有了初步的認識,對終端的AI算力需求形成了共識。未來幾年的歷史使命,就是真正做好產(chǎn)品,為AI的殺手級應(yīng)用量身定制芯片。
在采訪的最后,尹首一博士總結(jié)道,尋求發(fā)展唯一的辦法就是找到合適的路徑,自己快點往前跑,讓技術(shù)和產(chǎn)品能夠盡早落地,解決了實際的問題才有機會和資格去談后面的事?!爸挥挟?dāng)AI芯片越來越普遍,大部分產(chǎn)品都帶有AI能力的時候,AI芯片市場才能算是走到了一個標(biāo)志性的階段,智能化社會才會真正到來?!?/p>
上一篇:關(guān)于神武手游源生之靈的獲取方法詳解與攻略
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2016年前后,以深度學(xué)習(xí)為核心的AI技術(shù)浪潮帶動了AI芯片的產(chǎn)生,而隨著智能物聯(lián)網(wǎng)時代的到來,AI計算又從云走向邊緣節(jié)點,對終端AI芯片低延時、低功耗、性價比的述求日益提升。雖然目前已有不少AI芯片
源生之靈概述在神武手游中,源生之靈是種極為珍貴的資源,它對于玩家的角色成長和戰(zhàn)力提升有著舉足輕重的作用。源生之靈的獲取不僅需要玩家掌握定的游戲技巧,還需要定的耐心和毅力。本文將詳細解析源生之靈的獲取方
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加入 Level 5 并開始負責(zé)核心軟件開發(fā)工作時,我們的團隊只有 5 名軟件工程師和 5 名硬件工程師。不過,大家肩上卻扛著一個重量級的挑戰(zhàn):打造一輛自動駕駛汽車。18 個月后,我們已經(jīng)擁有 300
在游戲的世界里,三國志系列一直以來都擁有著眾多的粉絲和忠實玩家,而三國志 12beta 網(wǎng)絡(luò)對戰(zhàn)版的出現(xiàn),更是給這個經(jīng)典系列帶來了新的活力和挑戰(zhàn)。
在刺客信條起源中,藍隊流氓支線任務(wù)是一段充滿挑戰(zhàn)與趣味的冒險。以下詳細介紹如何完成這一支線任務(wù)。任務(wù)開始,你會在亞歷山大城的某個區(qū)域接到關(guān)于藍隊流氓的任務(wù)線索。你需要找到藍隊流氓的聚集地。他們通常會出
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專訪清微智能尹首一:理想中的計算設(shè)計應(yīng)隨著軟件的發(fā)展而演變
雖然目前已有不少AI芯片出現(xiàn),但都是在某些具體任務(wù)上具備超強的能力,仍處于對特定算法的加速階段,在通用性和適應(yīng)性上仍有較大差距。
2018年第三季度,清華系A(chǔ)I芯片初創(chuàng)公司清微智能完成近億元天使輪融資,成為知名科研團隊產(chǎn)品走向商業(yè)化的代表之一,其AI芯片產(chǎn)品采用了可重構(gòu)架構(gòu)來提升AI芯片的能效比和可編程性。
清微智能的核心技術(shù)源于清華大學(xué)微電子所魏少軍教授領(lǐng)導(dǎo)的可重構(gòu)計算團隊,其在新型計算架構(gòu)領(lǐng)域耕耘多年,Thinker系列AI芯片在國內(nèi)外具有廣泛影響。核心團隊成員來自清華大學(xué)和NVIDIA、SONY、高通等公司,在半導(dǎo)體行業(yè)具備多年經(jīng)驗。
面對競爭激烈的AI市場,清微智能的產(chǎn)品怎樣才能快速獲得市場認可?科學(xué)家們又是如何看待商業(yè)化過程中的種種問題?就此,雷鋒網(wǎng)與清微智能創(chuàng)始人尹首一博士展開了一次對話。
目前市面上的AI加速芯片,如GPU、FPGA和ASIC,都是在某些具體任務(wù)上具備超強的能力,難以在靈活性和計算效率上達到綜合優(yōu)勢。
尹首一博士指出,從應(yīng)用以及用戶體驗的角度出發(fā),要實現(xiàn)滿足AIoT需求的AI芯片必須滿足三個條件:
第一,可編程性,只有具備可編程性才能滿足不同IoT場景下的不同AI算法的需求;第二,對計算密集型和訪存密集型算法都非常友好,因為今天的AI算法就具備這樣的特點;第三,超高能效,某些場景下我們希望芯片能耗是毫瓦量級,有些場景甚至需要微瓦量級才能滿足長時間的IoT計算需求。他表示,一個真正理想的計算應(yīng)該是軟件和硬件的架構(gòu)一模一樣,軟件是什么樣的拓撲結(jié)構(gòu),硬件就應(yīng)該是怎樣的拓撲結(jié)構(gòu);軟件需要什么樣的運算,硬件需要存在這樣的運算資源,硬件功能和架構(gòu)能夠動態(tài)地按照軟件實時進行改變。
據(jù)悉,從2015年年開始,清華大學(xué)Thinker芯片團隊開始采用可重構(gòu)架構(gòu)的技術(shù)路線實現(xiàn)超高能效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算,在基本的乘法累加部件里實現(xiàn)不同位寬的自適應(yīng),很好地支持超低位寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);在基本處理單元層面實現(xiàn)電路級重構(gòu),支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的不同算子;在處理單元陣列實現(xiàn)架構(gòu)級重構(gòu),支持不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在商業(yè)模式上,清微智能將為邊緣設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)提供包括芯片、軟件、算法和系統(tǒng)的全棧式低功耗智能計算解決方案。
“以往那種只做一個部件,或者做比較局部的產(chǎn)品,可以拿來展示技術(shù),但在商業(yè)化的市場上很難長期生存。”尹首一博士表示,“清微智能的芯片會以SoC或者SIP的形式提供系統(tǒng)級完整方案。針對客戶需求提供算法、軟件、芯片等整套解決方案,讓客戶可以用最小的成本做出自己的產(chǎn)品?!?/p>
今年上半年,公司業(yè)務(wù)將圍繞語音領(lǐng)域開展,完成語音芯片“TX 210”的量產(chǎn)計劃,推出完整的芯片算法解決方案。下半年,公司將發(fā)布“TX510”等產(chǎn)品,進一步將會在智能家居、智能零售、智能安防、機器人等領(lǐng)域進行應(yīng)用。
輿論是鞭策行業(yè)發(fā)展的動力
雷鋒網(wǎng)觀察到,目前外界對國產(chǎn)芯片商業(yè)化的態(tài)度普遍較為苛刻,包容度不如商業(yè)航天等領(lǐng)域。
對此,尹首一博士認為,核心問題確實還是在于大家要真正踏實的把產(chǎn)品做好,這一點永遠都是第一位的。
“其實在國內(nèi)的AI芯片領(lǐng)域,乃至更廣泛一點的整個芯片行業(yè),實際上最主要的問題還是供給能力不足。”他指出,“AI芯片從2016年開始就已經(jīng)有許多公司在做,然而今天在智能音箱上用的這些算法,大多數(shù)其實還是跑在CPU上,安防監(jiān)控中的人工智能算法也大多跑在GPU?!?/p>
AI芯片的發(fā)展經(jīng)過了近三年時間,大概有四五十家公司參與其中,但是AI芯片和其他各類芯片一樣,技術(shù)和產(chǎn)品落地都需要經(jīng)過時間的檢驗。“我覺得這個情況不會長期存在,前面幾年實際上是技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展,后面會逐漸過渡到需求推動發(fā)展,很快會有很多新場景出現(xiàn)?!币滓徊┦勘硎?,當(dāng)AI技術(shù)更加多樣化的落地到大家的生活中之后,對芯片的需求和帶動會更加明顯,會有更多不同類型的芯片能夠應(yīng)用起來?,F(xiàn)在的芯片行業(yè),大家對國產(chǎn)化的希冀遠比三年前要更強烈,這個基礎(chǔ)共識是明確的。企業(yè)的第一位任務(wù)是把產(chǎn)品做好,只要有實用的產(chǎn)品出現(xiàn)在市場,讓用戶能用了、用好了,就會實現(xiàn)正反饋,AI芯片這個產(chǎn)業(yè)將會真正發(fā)展起來。
莫要輕言超越大廠
提到AI芯片商業(yè)化,也許目前最廣為人知的當(dāng)屬NVIDIA。
自2006年推出G80架構(gòu)以來,一直在不遺余力的推廣其CUDA通用計算平臺。時至今日CUDA已經(jīng)非常成熟,形成了強大的生態(tài)系統(tǒng),這也為NVIDIA擴展其它基于GPU的事業(yè)提供了先天便利。
在AI大潮來臨后,CUDA生態(tài)過去的強大,能否繼續(xù)為其創(chuàng)造不可逾越的壁壘?在面對AI運算的新任務(wù)時,效率高算力強的自研AI芯片能否贏得與老牌強者掰手腕的機會?
對此,尹首一博士明確表示,CUDA本身就是NVIDIA核心優(yōu)勢的組成部分。不可否認的是,GPU占據(jù)了天時,現(xiàn)在基于CUDA的訓(xùn)練工具和優(yōu)化水平,已經(jīng)形成了一個事實上的標(biāo)準(zhǔn)。NVIDIA的GPU可以靈活的cost down,輕松覆蓋幾百瓦到幾十瓦的區(qū)間。雖然眼下GPU的能耗比并不是最優(yōu),但如果你的產(chǎn)品相比GPU并沒有顛覆性的進步,怎么會有用戶甘心情愿的在你這個不成熟的平臺上部署項目呢?
“只有有分量的、成規(guī)模的用戶遷移過來,產(chǎn)品才有可能真正商用,才能說基本上具備了和NVIDIA過過手的基礎(chǔ)?!?/p>
尹首一博士解釋道,早期大家基于CUDA環(huán)境進行開發(fā)的過程幫助NVIDIA發(fā)現(xiàn)并解決了各種問題,已經(jīng)逐漸把這套方案打磨到非常好用的水平?!叭粽f技術(shù)好壞,當(dāng)然是各有各的高招。”尹首一博士強調(diào),“然而沒有人配合你打磨方案的話,即便芯片技術(shù)再好,不經(jīng)過實際檢驗,很多問題都發(fā)現(xiàn)不了,也就沒有辦法讓它真正成熟乃至商用?!?/p>
對于這些生態(tài)已經(jīng)完善、在國際國內(nèi)的工業(yè)產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)形成共識的領(lǐng)域,有可能的路徑就是在現(xiàn)有生態(tài)里尋找技術(shù)創(chuàng)新的機會,如果能做得足夠好,經(jīng)過漫長的跟跑后,或許才能爭取到從參與者變成主導(dǎo)者的機會。
看開點,往前跑
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對此,尹首一博士表示,即便是在硅谷這種相對更成熟的環(huán)境下,其實也會有這種問題。“宏觀上來講,在一個行業(yè)剛開始起步的時候,市場上有一點泡沫其實是正常的,甚至可能是必然的?!彼J為,只要大家能持續(xù)關(guān)注這個產(chǎn)業(yè),總會有一些真正在做事的公司能夠把事情做好,那它自然就會吸引到新的資源,這個行業(yè)還是能發(fā)展。
不過他也坦言,微觀來講,若要具體到一家公司,商業(yè)化成功還需要一點點運氣。
“所謂天時地利人和,這是個非常感性的問題。歷史上我們也看到很多公司技術(shù)很好但運氣稍差,做企業(yè)本就是九死一生的事?!?/p>
他表示,現(xiàn)在大家面臨的一個很大的問題是產(chǎn)品定義。之前的兩三年時間里,大家對AI芯片這個產(chǎn)品形態(tài)有了初步的認識,對終端的AI算力需求形成了共識。未來幾年的歷史使命,就是真正做好產(chǎn)品,為AI的殺手級應(yīng)用量身定制芯片。
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