9月15-17日,2020全球硬科技創(chuàng)新大會在西安高新國際會議中心隆重舉行。本次大會由科技部、中國科學院、中國工程院、上海證券交易所指導,科技部火炬中心、陜西省科技廳、陜西省地方金融監(jiān)管局、中共西安市委、西安市人民政府主辦,西安市科技局、西安市投資局、西安市金融工作局、西安高新區(qū)管委會承辦的。
在16日下午舉辦的人工智能創(chuàng)新峰會上,加拿大工程院院士杜如虛、億歐公司聯(lián)合創(chuàng)始人王彬、君義投資合伙人王東、高新興機器人CEO柏林、世邦魏理仕華西區(qū)戰(zhàn)略咨詢部資深董事何樂曄、上海商湯科技智能產業(yè)研究院主任劉志毅、金山云首席算法架構師兼人工智能產品中心負責人蘇馳、賽靈思人工智能業(yè)務資深總監(jiān)姚頌、新看點創(chuàng)始人兼CEO冷煜、銀星智能首席技術官閆瑞君、康力優(yōu)藍副總經理兼CMO副總經理趙博韜等領導和嘉賓齊聚一堂,圍繞人工智能的技術前沿和商業(yè)落地各抒己見,展開熱烈討論。
以下為姚頌演講原文,億歐在不改變嘉賓原意的基礎上,進行了編輯,以饗讀者。
大家好,我是Xilinx姚頌。2015年,從清華畢業(yè)后,便與導師汪玉老師一起聯(lián)合成立了深鑒科技,主要做AI硬件加速。兩年多時間里,深鑒科技進行了三輪融資,其中包括4家戰(zhàn)略投資。2008年,深鑒科技被Xilinx收購,成為 2012年迄今唯一被美國收購的中國高科技公司。
今天,我想與大家分享親身經歷的芯片行業(yè)變化和AI技術迭代。
AI需要芯片,芯片也需要AI
人工智能深度學習基礎算法,在上世紀80、90年代就已經被提出,此后人類對其進行了大量改進,過程中,很重要的一點是,大量數(shù)據得以積累。在1998年,人類難以運用海量數(shù)據,而芯片誕生后,才能運用積累的數(shù)據,AI技術才有了發(fā)展的可能。
回頭看整個芯片行業(yè)發(fā)展,芯片發(fā)展受到應用的驅動。從雷達,到臺式機、大型機,再到PC、手機、無線通訊,到現(xiàn)在的AI。應用本身對于芯片的發(fā)展具有巨大引領價值。
過去8年里,算法效率提升了44倍,即95%的準確度目標下,當前算法計算量只需原來的1/44;過去8年里,算法總計算量提升了30萬倍以上,可見,整個計算性能和算法性能之間,還存在一萬倍的差距,需要利用其他方式彌補,這就是芯片應該做的事情。
AI芯片核心解決的不是計算問題,而是存儲系統(tǒng)性能不佳導致的數(shù)據讀取耗時問題,解決方法就是——微架構設計,該設計能夠充分挖掘算法的局部性。舉例來說,某個數(shù)據需要復用30次時,采用微架構設計的芯片只用讀取一次,然后運行30次即可,由此便減少了芯片的讀取量。當前市面上大量的數(shù)字芯片,實際采用的都是這一思路。
數(shù)字芯片遇瓶頸,更加重視軟件和生態(tài)
不過,當前數(shù)字芯片技術也遇到了一定瓶頸,以存內計算、光計算為代表的的下一代計算方式越來越受到關注。
芯片設計一大特點是,必須走了一步才能知道下一步要解決什么問題,只能由少數(shù)幾個人串型解決問題。但是,相較通用芯片,專用芯片是非常容易制造的,而且芯片越專用,越容易做,并且性能性能越好。因此,造 AI芯片不是特別難。
AI芯片行業(yè)當前面臨的問題在于,原本想象的“顛覆式創(chuàng)新”機會可能并不存在。顛覆式創(chuàng)新意味著,如果新的技術,以特別簡單、便捷、低成本產出原有技術下的高端性能產品,性能增長超過用戶的需求,那么新技術一定能在某個時點取代原有技術。
中國芯片行業(yè)還存在另一個原生性問題,芯片問題很大程度上不需要靠芯片解決,而是靠軟件和生態(tài)解決,中國缺乏軟件和生態(tài)解決方案。英偉達在軟件生態(tài)上砸了很多錢,而不是在芯片上,但中國企業(yè)對這一點沒有足夠重視。
未來如何發(fā)展?
很多新的技術路線,比如光計算、量子計算,投入使用還需很長一段時間。因此,企業(yè)不用過于擔心新技術路線,而是應該考慮許多客戶逐漸開始自己做芯片,特斯拉自己做芯片、百度今年正式推出“昆侖”芯片、阿里推出“含光800”的芯片。
此外,云端市場非常擁擠。百度、阿里、騰訊都在做,英偉達已經在某些領域形成壟斷。但是,市場容量有那么大嗎?可能沒有,這個市場可能最終只有1-2家公司存活。
我認為,更大的市場空間在終端,當前終端由于功耗、散熱等問題難以應用到很多場景去,而AI芯片可以解決。需要關注的問題在于,每個場景都十分龐大,不同場景的需求差異巨大,一家公司很難同時兼顧,許多場景需求只能合并,而企業(yè)也只能在垂直領域深挖。
當前,自動駕駛、智慧安防、機器人等諸多場景,都需要AI芯片的支持。盡管,行業(yè)還在沉淀期,但我認為, AI芯片很快會在更多場景中發(fā)揮價值, AI很有價值,芯片很有價值,合在一起是更有價值的。
責任編輯:tzh
-
芯片
+關注
關注
454文章
50460瀏覽量
421980 -
AI
+關注
關注
87文章
30239瀏覽量
268482 -
人工智能
+關注
關注
1791文章
46896瀏覽量
237672 -
自動駕駛
+關注
關注
783文章
13694瀏覽量
166168
發(fā)布評論請先 登錄
相關推薦
評論