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    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進
    發布時間:2020-07-18 20:31:08 瀏覽:[ ]次
    2020年世界人工智能大會云端峰會于7月10日開幕,本次大會上的“萬物智聯 芯火燎原”人工智能芯片創新主題論壇探討了AI芯片領域的新機遇,從市場、政策、應用、方案等方面分享了人工智能的行業趨勢。
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    華東理工大學副校長,中國工程院院士 錢鋒:突破“堵點”“卡脖子”瓶頸,推進集成電路產業高質量發展
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖1)
    錢鋒院士指出我們需要推動集成電路產業的高質量發展,才不會處處受制。
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    我國是世界第一制造大國,但并非制造強國。目前我國集成面臨著高質量發展的關鍵問題,雖然在高速發展期,卻依然存在“短板”,“全而不強”,供應鏈存在“斷鏈”的風險。再者就是技術受制于人。
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    為此錢鋒院士也提出了四大對策:1.建立適合中國又能引領世界集成電路產業發展的產業鏈、供應鏈、價值鏈、創新鏈“四鏈”協同的新模式和新機制。2.打通創新鏈,建立需求驅動的協同創新鏈。3.健全體制機制,集聚優勢創新資源,構建研發與成果轉化的新型研發機構和產學研平臺,激發單位和科技人員的創新活力。4. 夯實人才根基,打造既有很強創新能力又懂市場運作的集成電路產業領軍人才梯隊,促進國家重大工程的建設和產業邁向價值鏈中高端。
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    清華大學微電子學研究所所長 魏少軍:世紀大變局下的中國芯片產業應對之道
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    魏少軍教授提出國內企業與科研需要把握科技進步,知己知彼,加強研發投入。
    ?AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖2)
    “中國集成電路全面替代指日可待”這種說法是非常極端的,如果我們不清楚自己需要什么東西,很可能出現全面混亂。

    我們該如何應對呢?首先要正確認識自己,中國已經成為世界經濟依存度非常高的國家,但我們對世界依存度卻在減小。信息基礎設施仍大量依靠國外技術標準和設備,在這個過程中一定要調整。而AI方面需要發現應用場景才能真正做好人工智能芯片,技術與資本雙輪驅動,敢于創新。
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    芯原股份創始人、董事長兼總裁 戴偉民:無處不在的AI:從云計算到邊緣計算
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    戴偉民博士認為芯原作為IP廠商,在云計算到邊緣計算上能夠提供額外的助力。
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖3)
    人工智能整個產業鏈從生產到應用,在云端主要是訓練、推理、分析,而邊緣端首先要人機交互再做一些推理。

    芯原希望開放創新保護隱私的AI技術生態,現在很多國家和地區制定法律要保護隱私,唯一辦法就是有些處理要在終端。終端上也可以做訓練,之后在集中到云上去做。這就牽扯到了硬件平臺開放的問題,此處的開放不一定是免費,但要盡可能開源,否則沒辦法形成這個生態。
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    IBS最近也提到芯原的設計能力擴展到5nm,這是中國半導體設計能力競爭力增強的關鍵指標。5nm的發展將會超過7nm,14nm很快會過渡到12nm。我們希望芯原能夠在中國AI浪潮中水漲船高,賦能整個產業鏈。
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    恩智浦半導體公司大中華區主席 李廷偉:智慧合作共贏
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    恩智浦專注于工業/IOT、汽車、手機和5G四大市場領域,在性能、連接性和功能整合方面提供了自己的方案設想。
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    恩智浦所開發的AI邊緣計算主要靠感知和處理來創新,在硬件和軟件中加入AI來計算,然后通過有線和無線連接去執行。
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖4)
    汽車隨著電氣化、自動化的發展,需要開發應用場景來引領技術超前發展。汽車實現自動駕駛需要感知,也就靠激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等,這對安全性有非常高的要求。如此多的汽車傳感器數據如果沒有AI的話,一味強調計算只會使功率指數增長。
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    Synaptics高級副總裁、IOT部門總經理 Saleel Awsare:給智能家居賦予邊緣AI
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    Synaptics的AI應用專注于智能家居端,通過差異化競爭提供了更高成本效益的產品。
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖5)
    邊緣AI存在著三大關鍵挑戰:1.隱私與安全性,我們用神經網絡進行處理,在邊緣設備上維護你的隱私。根據內容安全的要求,我們也提供安全性保障,設備的安全性處理都在邊緣進行。2.更快的響應時間,幫助用戶降低延時,避免每個行為都訪問云端。3.能源效率,我們與智能家居設備制造商合作時,建立邊緣AI的需求主要是因為他們不想大量建造新的數據中心。如果處理多數放在邊緣進行的話,就可以節約能源和成本。
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    太一科技創始人以及CEO 解渤:中醫人工智能之路
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    新冠疫情下中醫也發揮了獨特的作用,太一科技通過人工智能的方法,用遠程醫療與互利網將中醫的潛力挖掘出來,與全球人民共享。
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖6)
    我們與芯原科技合作開發了一個人工智能芯片的設計,把脈診儀本地AI數據處理都放到這一芯片中去。這樣傳輸量、準確度和加壓與反饋的處理過程都很容易,可以用最快速的方法實時操作。經過算法模型計算后,我們還原成3D結果圖,方便脈象的直觀展示。
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    高通產品管理副總裁 Ziad Asghar:人工智能引擎改變端測的計算能力
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    高通產品管理副總裁Ziad Asghar認為AI改變了移動終端、工業物聯網和汽車等領域的體驗,人工智能處理技術只有規?;?,才能從低端的物聯網應用普及到IVI和XR運算的高端應用。
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖7)
    為了將邊緣側的人工計算能力進一步改善,我們采用了高通第五代人工智能引擎。我們采用了異構計算的方式,針對不同的精度級別、不同的功耗級別和不同延遲級別優化不同的模塊。
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    我們還應用了一些創新性的想法,比如深度學習帶寬壓縮,切實減少了我們的產品中數據交流所需的功耗。使用第五代的高通人工智能引擎,我們可以將峰值性能提升到每秒15萬億次。
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    黑芝麻智能科技聯合創始人COO 劉衛紅:AI感知計算平臺賦能未來智能出行
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    黑芝麻智能科技以華山2號芯片,在智能駕駛領域覆蓋了L2到L4的布局。
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖8)
    智能駕駛的發展使汽車電子架構產生了巨大變化,原來是單獨的ECU分布控制,逐漸轉向ECU集成。而智能駕駛每升一級都對算力有大量提升,L3時所需算力大概30TF,L5則需要500TF以上。
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    智能駕駛芯片面臨的另外一個挑戰是技術門檻很高,特別是高算力低功耗的芯片,從產品的設計、驗證復雜性到產品的功耗、可靠和安全設計,在設計時也要考慮車規級的ISO2621規定。
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    三星電子高級副總裁 MoonSoo Kang:硅解決方案助力AI行業
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    三星電子高級副總裁 MoonSoo Kang指出具有競爭力的人工智能芯片不僅需要先進的制程技術,還要有優秀的設計IP。
    AI芯片如何擺脫受制,邊緣與云端、算力與算法、制程與IP齊頭并進(圖9)
    多樣化的AI應用程序需要多樣化的計算需求和技術要求,同時面臨著不同的邊界條件和需要克服的技術障礙。硅片技術的最新趨勢是異質整合,這與半導體行業的傳統方向-也就是越來越多的內容集成到單個芯片中的方向截然相反。
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    這種趨勢基于兩個原因。首先,高端制程的邏輯工藝變得越來越昂貴。先進工藝的硅片制造成本越來越高,而先進技術節點的芯片設計成本也隨之迅速增加。其次,并非設計的所有部分都以相同的方式體驗高級技術節點的好處。模擬設計不會隨著先進技術節點的發展而縮小??紤]到更高的晶圓成本,采用先進技術節點的模擬零件變得越來越昂貴。

    本文由電子發燒友整合,素材來源于人工智能大會云端峰會。
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