AI开始进入大规模应用的下一步究竟是什么

从 Hot Chips 32 看最新 AI 产品趋势

Hot Chips，全球高性能芯片领域最负盛名的业界盛会！虽受疫情影响，本届 Hot Chips 会议报告质量依然非常之高，涵盖范围也非常之广。在 Tutorial 部分，有来自于 Google TPU 团队、Cerebras、百度的机器学习训练专题，也有来自于 Google、IBM 等的量子计算专题。会议正式内容分为 8 个 Section，包括服务器处理器、移动处理器、边缘计算和传感、GPU 和游戏架构、FPGA 和可重构架构、网络和分布式系统、机器学习训练，以及机器学习推理。受限于文章篇幅，本文将主要讨论和机器学习相关部分的产品与趋势。

趋势一

互联网公司自行开发的芯片明显增多。百度有昆仑，阿里有含光。未来自己的客户到底在哪里，公司出路在哪里？留给创业公司的空间还有多少？

百度是 Hot Chips 的常客：在主任架构师欧阳剑的带领下，其基于 FPGA 开发的 Software-Defined Accelerator（SDA，软件定义加速器）、面向于多种实际应用的 XPU 都已经在 Hot Chips 进行过报告。本次百度展示了去年在三星使用 14nm 工艺流片的昆仑芯片。

阿里巴巴在最近几年也在基础架构、芯片开发上投入巨大。去年阿里巴巴达摩院团队的张健松博士在 Hot Chips 发布了基于 FPGA 的新一代语音合成芯片 Ouroboros，今年阿里更是有两个报告入选，其中就包括由焦阳（骄旸）领导开发的含光 800 NPU。

同是互联网公司开发的 AI 芯片，百度昆仑和阿里含光 800 差异非常大，但各有优势。百度昆仑重点强调通用性，其峰值性能 256 INT8 TOPS/150W 的指标虽然不那么突出，但是能够支持搜索引擎、计算机视觉、NLP、语音识别等多种模型。含光 800 性能指标非常突出，使用台积电 12nm 工艺，实现了 825 INT8 TOPS/280W 的能效比，但是因为没有外接存储，其所能使用的模型有限，目前披露的数据基本都是针对 ResNet-50 的。

无论两颗芯片的差异如何，值得注意的是，阿里与百度，包括很多互联网公司都有在布局云端 AI 芯片：

腾讯一方面战略投资了由曾在 AMD 任职多年、也曾在锐迪科（RDA）担任 CEO 的赵立东师兄创立的燧原科技；而另一边，腾讯也在悄悄招兵买马，布局自己的 AI 芯片；

字节跳动极其低调地战略投资了一家 AI 芯片公司，该公司也于今年初获得了红杉中国的 A 轮融资。至此老互联网三巨头 BAT 和新兴互联网公司中最大的字节跳动，都已经有了自己的 AI 芯片嫡系部队。而这其中任何一家自身对 AI 芯片的需求，成本和收益之比都不足以支撑一颗 7nm 芯片的开发。

在云端 AI 芯片市场，除了英伟达这样的垄断者，也有英特尔、赛灵思这样的资深巨头玩家加入。国内除了上述提到的互联网公司自研或关系紧密的企业之外，还有寒武纪、壁仞、登临等企业参与到竞争之中。尽管快手、拼多多、美团、滴滴这样在近些年快速上升的互联网企业还没有看到公开的 AI 芯片布局，但是也不排除他们在未来通过战略投资等方式进行布局。中国云端 AI 芯片的市场正在被快速瓜分，在未来，即便存在有第三方独立 AI 芯片企业的机会，整个市场也可能只能支撑一家这样的公司——所有相关的企业都必须思考，未来自己的客户到底在哪里，公司出路在哪里？

趋势二

下一代计算技术得到更多关注。单纯架构上的变化，很难实现简单、便捷、低成本。模拟计算，存内计算，量子计算，光子计算， 谁将成为“破坏性创新”的源泉？

在2018年之后，基于传统数字集成电路的 AI 芯片研发进展开始变得缓慢，已经很难见到特别新鲜的想法和前所未有的微架构了。一方面，这是因为面向视觉和语音识别等领域的深度算法迭代幅度开始变小，没有那么多新的问题需要去解决。另一方面，AI 芯片也无非是一个特殊领域的 ASIC，很多解决过往问题的思路都可以迁移过来，好的金矿也率先都被挖出来了。因此，在过去两年，我们看到数字 AI 芯片的进步更多是和业务结合（如互联网公司造芯、特斯拉的自动驾驶芯片），或者利用一些新的平台型技术（如 HBM、Chiplet、Wafer-Scale Chip），微架构也在升级，但没有特别突出的大变化。

而更本质的问题在于，大家原本寄希望于 AI 芯片领域诞生“破坏性创新”或者“颠覆式创新”的机会，目前看起来很难实现。如图 1 所示，破坏性创新是指一种简单、便捷、成本低的新型技术，虽然早期达不到客户需求的性能，但其会逐步提升，直到满足客户需求、形成对传统技术的颠覆。而芯片领域，流片成本越来越高，在 7nm 节点达到了 1 亿美金以上，如果没有大量订单支撑摊薄成本一般企业根本无法承受。因此，在 AI 芯片领域变成了：公司越大，芯片卖得越多，芯片越便宜。单纯架构上的变化，很难实现简单、便捷、低成本，难以成为“破坏性创新”的源泉。

图 1. 破坏性创新模型（图源：《创新者的解答》）

在这种情况下，越来越多的新技术路线得到关注，比如模拟计算，存内计算（in-memory computing），光计算等等。在去年的 Hot Chips，来自于一家法国创业公司 Upmem 和普林斯顿大学贾弘洋博士的两篇存内计算报告被录用就是有力的佐证。

本次 Hot Chips 的 Tutorial 选择了一条未来极其重要的计算路线：量子计算。4 个报告其中有两个来自于去年实现了“量子霸权（Quantum Supremacy）”的 Google 量子计算团队，还有两个报告分别来自 IBM 团队和 Intel 团队。但尽管量子计算得到很大的关注，但距离实用还非常遥远，个人认为至少在 10 年以上。如图 2，来自于 Intel 量子计算团队的 James S. Clarke 所言，实现了 50 个 qubit，只是完成了概念验证，未来要实现商用，如进行密码破解，需要实现超过 100 万个 qubit，这里还有很长的路要走。

图 2. 解决不同问题需要的量子计算系统规模 （图源：James S. Clarke）

孵化自 MIT 的 Lightmatter 团队介绍的光子计算方案，相比而言更加接近实用。利用一种 MEMS 工艺制造的 Mach Zehnder 干涉仪（简称 MZI），光子计算将传统的乘法转化为光路的相位调制与干涉，可以在几乎不耗能的情况下完成计算。但是，MZI 本来还是会对信号有一定的损耗，因为如果光路经过多个级联的 MZI，光路损耗的程度可能使得最终结果出错，也因此没法做到特别大的计算阵列。同时，光子计算还存在的一个问题是，仍然需要去解决 memory wall，因为 MZI 只是代替了乘法器。

值得一提的是，MIT 光子计算团队实际上孵化了两家创业企业，除了 Lightmatter，还有其中的华人团队创立的 Lightelligence（也被称为 LightAI，曦智科技）。在这里也希望 Lightelligence 能够越做越好。

趋势三

Keynote 再次回到 AI 算法与应用。AI 开始进入大规模应用的下一步究竟是什么，机器人，AR，亦或是脑机接口？

Hot Chips 作为芯片行业最巅峰的盛会，其 Keynote 的选择，也代表了行业里大家当前最关注的方向。

2017 年的 Hot Chips，Google 著名的架构师，有诸多传奇和段子的“程序员之神”Jeff Dean，在大会做了“Recent Advances in Artificial Intelligence via Machine Learning and the Implications for Computer System Design （基于机器学习的人工智能最新进展及其对计算机系统设计的影响）”，足够说明 AI 真正地进入了主流应用，大家都开始关注 AI 最新的进展以及如何去针对性进行系统设计。

2018 到 2019 年的几个 Keynote 都和 AI 没有什么关系。2018年芯片行业重大的新闻是 Intel CPU 被发现了 Spectre 和 Meltdown 两个重大的漏洞，因此 Keynote 邀请了 John Hennessy 教授专门讲解两个漏洞以及处理器的安全性问题；同年，赛灵思新任总裁兼 CEO Victor Peng 就任，推出了 ACAP （Adaptive Computing Acceleration Platform， 自适应计算加速平台） 架构，也受到极大关注，因此也受邀到大会做 Keynote。2019 年，大家最关心的问题是摩尔定律是否还能延续，也因此邀请了 AMD CEO Lisa Su 与斯坦福大学教授、时任台积电研究 VP 的黄汉森教授分别介绍他们的观点。

今年的 Keynote，Hot Chips 邀请了 DeepMind 的杰出工程师 Dan Belov 做了题为”AI Research at Scale - Opportunities on the Road Ahead （ 大规模的人工智能研究——未来的机遇 ）”的报告，为大家介绍未来 AI 研究可能带来的新机会。Dan Belov 的报告，完全没有提计算机视觉、语音识别等已经进入规模应用阶段的算法，而重点给大家介绍了强化学习及其在机器人领域、围棋、图形学等领域应用的进展。Dan 指出，从 2012 年的 AlexNet 到现在，算法效率提升了 44 倍（即达到同样精度的计算量），而算法的总计算量规模提升了 30 万倍，我们还有很多工作要做才能填补这近 10000 倍的差距，因此我们还需要关注全系统设计、考虑经济性问题、在软件架构领域应用更多机器学习的最新技术。

图 3. 黄汉森教授在 Hot Chips 2019的 Keynote 报告 （图源：姚颂）

回到一个更本质的问题，如黄汉森教授在去年的 Hot Chips Keynote 中所说（见图 3），半导体技术的发展很大程度上由重要的应用驱动，因为我们需要去理解和预测未来的新应用——这也是为什么会邀请做算法的企业 DeepMind 来一个芯片的行业峰会做 Keynote 的原因。从 20 世纪 40 年代的无线电，到 70 年代的计算机，到 90 年代的 PC 和互联网，到 21 世纪前 20 年的手机与移动设备，再在现在这个时间点，移动的市场趋于饱和，AI 开始进入大规模应用，理所当然大家也都在思考，下一步究竟是什么？是机器人，是 AR，亦或是脑机接口？

结语

AI 芯片不是技术游戏。

曾经创业的经历让我有机会接触到各行各业的创业者与投资人。曾经听过一位投资人分享互联网交易平台的逻辑和壁垒：对于这类平台，一方连接的是供给方，一方连接的是需求方，当经过发展，供需双方的数量达到了一定的临界值之后，平台就不需要再付出特别大的成本而可以获得用户规模的自然增长，如图4所示。平台几乎可以说是模式最牢固、收益最高的商业模型了，如大家熟知的淘宝、微信、大众点评、美团外卖、拼多多、抖音、快手，都是这一类。

图 4. 供给和需求侧达到一定规模，互联网应用开始自然增长 （图源：姚颂）

而对于 AI 芯片，大家总是讨论技术，但实际上要做的远远不止技术。从 2017年起，我在所有公众报告中就在强调软件的重要性，强调不止要让芯片性能很好，还要让用户可以极其简单的用起来新的芯片。而我也经常引述有赞创始人白鸦对于产品的金字塔模型，提到对于 AI 芯片产品来说，要让用户“离不开”，最重要的是开源生态、是社区。到现在，我越来越感觉到，AI 芯片的竞争，最根本的，就是类似于互联网平台的生态竞争，如图 5 所示，当有了足够多的开源项目，在用户初次接触 AI 芯片时，就有更高的几率使用你的芯片，而之后他又可能继续贡献更多的开源项目，实现正循环。也因为此，赛灵思越来越重视软件生态，越来越重视开发者，推出了 Vitis 这样面向所有类型开发者的软件平台，并且把开发者生态作为重点领域持续推进。

图 5.AI 芯片生态开拓与互联网平台的类似性（图源：姚颂）

目前，AI 芯片领域开发者生态的领导者是英伟达：据最新一次发布会上英伟达创始人、CEO 黄仁勋披露，已经有 180 万 AI 开发者使用英伟达 GPU；而AI的初学者，我相信 99% 以上都会选择买一块 GPU、下载开源代码进行尝试。那 AI 芯片的初创企业，其他的大型芯片企业还有机会吗？我脑海中蹦出来两个点：

第一，在钢琴推广上，听过一句话叫“一个郎朗胜过一万名钢琴老师”。第二，同是平台，不同平台的稳固程度是不一样的：如淘宝，每个商家都有自己的供应链、有自己在营销上的投入成本，因而会更为稳固；而滴滴，接入的个人司机，在切换平台上没有太多成本，因此哪里补贴高，司机就去哪个平台接单。

赛灵思也仍在 AI 开发者生态领域努力，欢迎大家加入，也欢迎大家一起讨论。

THE END

关于作者

姚颂：现任赛灵思人工智能业务高级总监，负责公司在全球领域的人工智能业务拓展和生态建设。加入赛灵思之前，姚颂为深鉴科技（ 2018 年 7 月并入赛灵思公司）联合创始人、首席执行官，带领团队自主研发了高效的深度学习平台，致力于为智能安防与数据中心等行业提供集算法、软件、芯片为一体的人工智能方案。