中國科技網為“芯動力”打call|機遇與高手并存，中國AI芯片該如何突圍

中國·南京

6月6日，由工業和信息化部人才交流中心主辦，南京江北新區IC智慧谷承辦，南京江北新區人力資源服務產業園、南京江北新區產業技術研創園、江蘇省半導體行業協會、上海科技大學、悅普人工智能集團協辦的“芯動力”人才計劃——2018年人工智能芯片技術和應用研討會在南京江北新區舉行。當天吸引來自人工智能芯片及相關領域的高校、企業、研究院所、投融資機構的相關從業者、研究員200余人前來參加。

6月11日，中國科技網刊登了“芯動力”人才計劃——2018年人工智能芯片技術和應用研討會的相關報道。

隨著人工智能受到熱捧，人工智能的三駕馬車：算法、數據和算力，成為繞不開的話題。在大數據和深度學習算法輪番上場之后，算力的重要依賴——人工智能芯片，成為產業的新風口。一時間，沉寂已久的硬件廠商似乎看到了春天已在招手。

在高手如林的競爭對手面前，中國芯片企業該如何抓住人工智能的機遇成功突圍？

6月6日，由工業和信息化部人才交流中心主辦、南京江北新區IC智慧谷承辦的“芯動力”人才計劃——2018年人工智能芯片技術和應用研討會在南京江北新區舉行。

作為工業和信息化部人才交流中心針對集成電路產業專門推出的一項人才計劃，“芯動力”人才計劃猶如一棵大樹，國內乃至國際集成電路的專家、院校及投融資機構等資源附著在其繁茂的枝干上，構建出良好的產業人文生態環境。此次研討會更是緊跟熱點，名家云集，來自中美英等國的高校、企業界技術大咖深入淺出地解讀了當前人工智能的前沿技術和熱門話題。

忽如一夜春風來，人工智能芯片爆發

從深藍到Alpha Go，人工智能逐漸被人們熟知。智能手機、智能家居、智能出行等設備和應用場景，已經進入到人們的生活中；指紋識別、人臉識別、實景增強等人工智能的技術，也成為了日常使用電子設備必不可少的技術。

作為人工智能技術的核心，人工智能芯片也備受關注。

過去，一提起芯片就會聯想到CPU，其實CPU只是一種通用芯片，因為其“萬精油”的屬性，導致它具有很好的通用性，但在某些特定領域，性能和功耗就沒有啥優勢了。

如今，人工智能的應用場景細分市場越來越多，專門為某些應用場景定制的芯片適用性明顯高于通用芯片。這樣一來，就給一些初創公司帶來了機會。比如人工智能視覺芯片、自動駕駛芯片等。

正是看到了人工智能為芯片產業帶來的巨大商機，國外大廠紛紛推出了自己的人工智能芯片，Intel推出了眾核CPU，英偉達推出了專門用于人工智能的GPU，阿爾特拉推出了用于人工智能的FGPA。此外，谷歌也推出了TPU，IBM推出了“真北”，原本造電動汽車的特斯拉也宣傳要開發自己的人工智能芯片。

在國外大廠跑馬圈地的同時，國內也不甘落后。中科院計算所推出了寒武紀芯片，中星微也開發了星光智能一號。2017年底，地平線推出了自己的人工智能視覺處理器，華夏芯也發布了自己的“松江”和“北極星”。深鑒科技將于今年下半年推出自己的“聽濤”芯片。

軟硬雙雄的對決，算法與芯片誰更強

人工智能芯片的崛起并非偶然。那么，在人工智能領域，軟件算法與硬件芯片，究竟誰才是主宰產業發展的王者？把這個弄明白，可以幫助許多人工智能創業者厘清思路。

圓桌論壇上,美國圣母大學計算機科學與工程系副教授史弋宇（左一）、南京凱鼎電子科技有限公司 CEO王琦（左二）、科大訊飛研究院副院長王士進（左三）、深鑒科技芯片研發副總裁陳忠民（左四）圍繞“我國人工智能芯片面臨的機遇和挑戰”主題進行了討論。

“我帶的頭三個博士生，剛畢業都去了硬件公司，去年我卻在谷歌遇到他們三個。”美國圣母大學計算機科學與工程系副教授史弋宇說起這個話題忍不住要吐槽。

近年來互聯網產業大行其道，以深度學習為代表的人工智能算法成為熱點，導致許多人認為軟件主宰了人工智能技術的發展，“很多學生不管學什么的，都想著要去做軟件的公司，一是因為待遇高，還有就是上手快。”史弋宇說到。

但專家們表示，人工智能、大數據、云計算快速發展的背后，還是需要芯片作為支撐。

史弋宇認為，人工智能芯片還會持續地火爆，“許多AI芯片是為某些特定場景服務，比如無人駕駛，隨著AI應用的場景越來越多，需要專用的AI芯片也越來越多，對它的性能要求也會提高，還會形成應用的生態圈，帶動芯片的需求不斷擴大”。

“我們提交一個產品出去，客戶體驗才是根本，那么為了提高客戶體驗，算法和芯片缺一不可。”深鑒科技芯片研發副總裁陳忠民認為，算法與芯片互為促進將是一個長期的現象。

技術與人才現缺口，生態系統仍荒蕪

在CPU主導的時代，我國的芯片產業落后太久。隨著人工智能技術的興起，我們已在AI芯片領域與發達國家同步起跑。

這種情況下，一些中國AI芯片宣稱“全球領先”。但是專家認為，性能高低并不是最重要的，真正應該關注的是這些芯片與應用結合得是否緊密。

“就單個運算核心來說，（中外）都做的差不多。”陳忠民說，但是AI芯片的指令集都是自定義的，當用戶去用的時候就必須學會使用這一家硬件廠商的工具，所以必須重視工具鏈的開發和推廣，“就好比把車造出來了，但是沒有教會別人怎么開，這會非常影響你的芯片有沒有人買單。”

業內人士認為，英偉達的GPU成為主流，原因就在于生態做得好，開發方便。從使用友好度、開發難易度以及移植算法等生態系統來說，我們與發達國家還有差距。

史弋宇則指出，我國在芯片的某些領域仍然落后較多，如高速ADC/DAC部件的核心技術還掌握在美國，并禁止出口，將來有可能成為產業瓶頸。

而且，國內的芯片人才荒也已顯現，“就這么多半導體的畢業生，做芯片的人從哪里來？”南京凱鼎電子科技有限公司CEO王琦說，全國半導體產業還缺40萬工程師，“短期內市場有需要去做芯片，但是（人才）限制又使我們無法滿足市場的需求。”

“芯”“干”寶貝

圓桌論壇火花四濺，專家們在專題演講中還分享了各自領域的精華。

南京大學電子科學與工程學院特聘教授王中風在《VLSI Optimization for DSP and Deep Learning》的演講中介紹了VLSI信號處理，從高速設計、低功耗設計兩方面闡述了渦輪解碼的VLSI優化，并講解了深度學習和深度神經網絡的VLSI優化，總結出在現代集成電路設計中，對信號處理系統的超大規模集成電路的優化可以極大地提高功率或速度；DNNs是深度學習的基礎；在實際應用中，非常需要DNNs的有效實現。

英國帝國理工學院教授、英國皇家工程院院士Wayne Luk在《可重構系統的發展：從研究到實踐》的演講中介紹了人工智能技術如何提高應用效率、定制計算、可重構技術，通過微軟與亞馬遜舉例說明了硬件加速云服務器，并指出從研究到實踐的三個轉化方向為人工智能功能需求到可定制硬件和軟件計算架構、計算架構到可定制科研平臺：硬件和軟件自動化設計及優化工具、科研平臺到生態系統：加快AI應用開發降低成本。

中國科學院研究生院教授吳南鍵在《人工智能視覺系統芯片研究及發展趨勢》的演講中從圖像傳感器、存儲器、處理器、神經網絡等方面介紹了異質集成，分析了數據帶寬、工作功耗等。

復旦大學信息科學與工程學院院長鄭立榮做了題為《物聯網邊緣計算與片上智能系統》的演講。

美國加州大學洛杉磯分校教授何磊在《AI芯片體系結構和趨勢》的演講中分享了深度學習和AI芯片以及大公司的AI Chips戰略，從CPU、GPU、FPGA、ASIC及類腦芯片(NPU)闡釋了AI產業中主處理器，舉例說明了AI Chip的三大應用領域：培訓、云端推理、邊緣端推理，并對統一AI以及未來AI芯片進行了展望。

南京凱鼎信息科技有限公司CEO王琦在《人工智能和EDA的互相促進和發展》的演講中指出，人工智能是EDA涅槃重生的機會，EDA和人工智能可以互相促進，從半導體IC工藝、IP設計、芯片設計制造、大系統設計等方面闡釋了半導體產業趨勢與挑戰，并舉例說明了人工智能在布局布線上的應用、機器學習在模擬設計中的應用，分析了視覺處理的算法演進等。

深鑒科技芯片研發副總裁陳忠民在《Hardware / Software co-design for Efficient Deep Learning Inference》的演講中闡釋了AI時代的發展是由算法、數據和算力驅動，分析了專用AI計算硬件的發展邏輯、應用場景對專用AI計算硬件的需求，闡釋了為什么AI硬件需要高能效，如何提升計算效率、降低功耗，并從軟硬件協同設計分享了深鑒的AI推理解決方案。

科大訊飛研究院副院長王士進在《人工智能技術最新進展以及面向人工智能的深度學習平臺介紹》的演講中指出，人工智能的趨勢是關鍵技術硬件化、技術方法集成化、算法框架開源化、AI服務專業化，從深度學習、大數據、計算能力等方面介紹了迄今為止工業界人工智能成功的經驗，從計算智能、感知智能、認知智能舉例說明了人工智能三階段，分享了認知智能在口語翻譯、知識推理、常識推理方面的突破及人工智能創新應用。王士進還指出了企業應用深度學習的痛點包括數據安全與低成本開源學習平臺的使用無法兼容；僅利用開源框架簡單搭建，大規模部署性能，平臺穩定性難以保證；企業自行建設學習平臺難度較大。

美國圣母大學計算機科學與工程系副教授史弋宇在《Chip.ai v.s. Net.ai: Scaling for Edge Inference of Deep Neural Networks》的演講中舉例分析了人工智能的普遍應用、人工智能硬件、人工智能芯片的挑戰，闡述了性能差距、能源效率差距等，提出了彌補差距的補救措施，并舉出了成功的量子化的例子。同時提出了幾個問題：為什么即使是二進制的網絡，那些最量化的，位寬減為1的網絡，在某種程度上仍能運行良好？為了保持同樣的精度，重量量化引起的開銷是多少？如何確定最優比特數以獲得最佳壓縮結果？

專家講得了干貨，也解得了困惑。

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現場互動頻頻，每位專家演講結束，參會嘉賓都爭先恐后的提問。

“芯”“芯”相印

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會議開始前，專家交流學術研究、業界動態，暢聊未來規劃。他們來自四面八方，因為一顆“芯”聚到了一起，從此“芯”“芯”相印。

“芯”“芯”之火

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研討會結束后，專家和參會人員都各懷“芯”事，不舍離場，專家們強大的磁場吸引著大家前來交流學術，探討業務，洽談合作……