发展人工智能芯片,中国不能“偏科”

2019-07-08 09:17:36 来源: 科技日报 作者: 刘园园

科技日报记者 刘园园

“只看设计架构层面,国内的人工智能芯片并不比国外差,但这是不够的。”在日前中科院物理所举行的“科学咖啡馆”科普沙龙上,清华大学电子工程?#21040;?#25480;汪玉指出,这相当于在沙子上盖楼,基础并不坚固。

科技日报记者随后采访了中科院半导体所类脑计算?#33455;?#20013;心副主任龚国良,他也表达了类似观点。


设计架构层面可圈可点

汪玉曾于2016年参与创立人工智能芯片公司深鉴科技,如今国内已涌现出更多做人工智能芯片的企业,他的感受是,做得“一点不比国外差,有的甚至更好?#34180;?/span>

这里所说的“好?#20445;?#20027;要涵盖设计架构层面。而设计架构成为国内人工智能芯片的强项,背后有一定的原因。

“传统的CPU和GPU芯片采用基于指令流的冯诺依曼式计算架构和计算模式来运行,而人工智能芯片多采用类脑或仿脑的架构方式,能够突破内存墙的计算瓶颈。”龚国良介绍,在语音识别、图像识别等运用深度神经网络算法的场景下,相比传统芯片,人工智能芯片具有显著优势。

由于与传统芯片存在上述差异,龚国良告诉科技日报记者,仅从设计架构来看,国内人工智能芯片能够很快跟进相关技术,与发达国家几乎处于同一水平。

从近期新闻可管窥国内人工智能芯片的火热进展。

6月20日,寒武纪推出第二代?#36139;?#20154;工智能芯片“思元270?#20445;?月21日,华为发布人工智能?#21482;?#33455;片“麒麟810?#20445;?月3日,百度发布远场语音交互芯片“鸿鹄?#34180;?/span>

龚国良介绍,华为、寒武纪等企业开发的人工智能芯片,大多为通用性芯片,可胜任多种人工智能应用场景。此外,不少高校和?#33455;?#38498;所也在研发人工智能芯片,它们多为专用性芯片,在特殊应用场景下性能较强。



产业链条?#28304;?#25507;肘短板

尽管国内人工智能芯片发展方兴未艾,且在设计架构方面可圈可点,但专家指出,总体上中国在芯片领域基础薄弱,?#28304;?#19981;少掣肘短板。

汪玉介绍,中国大陆制造芯片的最新设备和工艺比国际先进水平落后一到两代,因此一些人工智能芯片需要送到境外进行制造和封装,产业链完整度欠?#36873;?/p>

龚国良在接受采访时印证了上述情况。他告诉科技日报记者,?#21482;?#19978;所用的人工智能芯片就是典型例子,这些芯片往往需要采用最新工艺以降低功耗、提高集成度和计算性能,属于高端芯片,需求量非常大,但中国大陆尚不具备制造和封装条件。

国内人工智能芯片发展的弱项还有高速?#28044;?#20197;及专用的集成电路IP核。龚国良介绍,?#38498;?#32773;为例,它们具有比较高的计算性能,设计复杂,又与制造工艺休戚相关,要实现这样的设计模块通常需要多年沉淀积累。

“高速?#28044;?#21644;专用的集成电路IP核被?#21040;?#30475;作核心技术,使?#30431;?#20204;往往需要国外公司授权许可,而不具备这些技术的企业在短期内又很难得到许可。”龚国良说。

用汪玉的话概括,大致上国内人工智能芯片在需要聪明智慧的?#26041;?#20570;得不错,但在需要积累沉淀的?#26041;?#20570;得却不够好。

“整体而言,国内相关领域?#33455;科?#27493;较晚,确实需要积累和沉淀。”龚国良认为,长远来看,中国人工智能芯片领域应把握机会补上薄弱?#26041;冢?#23558;关键核心技术掌握在自己手中,以免受制于人。

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责任编辑:刘义阳
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