电子发烧友网报道(文/李弯弯)在人工智能三轮驱动因素中,数据方面,中国具有先天优势;在算法方面,虽然与国外有差距,但是却存在明显的赶超之势;而在算力(包括软件生态)方面,却存在明显的差距。
中国是全球最大的AI算力市场,IDC数据显示,中国人工智能基础设施市场规模在2021年达到60亿美元,然而90%以上的市场被海外主流厂商瓜分。在高性能算力芯片上,中国明显落后世界先进水平,89%的市场份额被国际大厂占据。
近几年在AI算力赶超方面,不少厂商致力于云端AI训练和推理芯片的架构创新和生态建设,比如燧原科技、天数智芯等。
燧原科技开发云端AI算力产品和生态,包括AI训练和推理。燧原科技创始人、董事长、CEO赵立东此前在某论坛上谈到,技术路线上,公司致力于原始创新而不是简单仿制跟进,以建立长期核心竞争力;产品定位于高技术门槛;市场策略兼顾行业应用场景聚焦和市场规模。
目前燧原已经推出两款AI训练芯片邃思1.0和邃思2.0。去年与浪潮合作,联合发布了“钱塘江”智算中心解决方案,160台服务器的集群,集成第一代训练卡1280张,在之江实验室已经部署,并上线运行。
同时该公司去年还发布了AI推理芯片,应用于在内容理解(图片分类、OCR文字识别)、智能交互(人脸核身、语音文字转写)、智能会议(语音降噪、会议记录)。
在赵立东看来,AI算力发展,需要从这几个方面着手:1、硬件架构必须创新,要拥抱开放生态;2、需要合作共赢,优势互补,多元化产品形态和合作模式,要进一步拓宽;3、需要政府与行业协会的牵引,建设相关标准和测试平台,如此才能共用,才是生态。
天数智芯在通用GPU方面取得突出成绩,该公司基于通用GPU的天垓100于去年实现量产,到如今一年时间,已经累计触达客户300多家,业务覆盖20多个行业,累计订单额度超过2亿。另外天数智芯不久前表示,公司即将推出首款AI推理通用GPU智铠100。
天数智芯CTO吕坚平博士此前在某论坛上谈到,万物皆可由GPU来算。从新兴应用的计算需求来看,AI训练推理,图形渲染以及科学通用计算皆以大量可并行处理的乘加计算为主。而GPU的特点是,采用以单指令多线程为基础的众核架构,特别适合大规模并行乘加处理。
通用GPU是目前AI计算架构赢家。2018年图灵奖得主John Hennessy及David Patterson教授此前指出,判别计算架构赢家的三个准则:一是软件的进步启发架构创新,二是提升软硬件界面缔造架构创新机会,三是市场最终摆平架构论争。
吕坚平表示,AI算法创新等同于软件进步;没有适当配置的通用算力将穷于应付层出不穷的崭新算法;通用GPU是唯一被广泛采用开发新AI算法的软硬件平台。
AI训练芯片必定要通用。原因是,目前非通用GPU的AI训练芯片,一是无法满足研发前沿AI算法所需,二是无法顺利跑通AI学术大会最新出炉的NN模型,甚至基准测试。
AI推理芯片也需要通用。后摩尔时代,制作芯片耗时,耗资金,风险高,为特定AI算法优化的专用推理芯片:1、无法服务各行各业细分领域;2、不适用于算法多元的复杂场景,如安防、自动驾驶等;3、无法支持非AI算法,在很多应用场景中,支援非AI算法也很重要。
什么是真的通用,比如某个应用,需要数十个工程师,花一年半载才能适配到某颗芯片,这就不能算是通用,经济效益不高。真通用体现在四个方面:一是开发易迁移;二是性能可预期;三是应用广覆盖;四是全栈可定制。
天数智芯通用GPU应用行业广、覆盖场景多,包括安防领域的车辆识别应用、智能视频监控、安防机器人;自动驾驶的环境感知处理、车云协同系统、线路管理;医疗的医药研发、辅助诊疗、医学影像;智能家居的智能家电、家庭安保、健康管理等。
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原文标题:加速AI算力发展,架构创新和生态建设是关键
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