智东西(公众号:zhidxcom)
文 | Lina

写在前面:在成功举办国内首场AI芯片峰会「GTIC 2018全球AI芯片创新峰会」之后,智东西联合AWE、极果将于3月15日在AWE期间于上海举办「GTIC 2019全球AI芯片创新峰会」。届时,全球AI芯片领域的20+位技术大牛和产业大咖齐聚,将就AI芯片的生态构建、架构创新与应用落地进行阐述和讨论。大会前夕,智东西对大会嘉宾进行系列深度访谈,提前一睹他们的风采和对产业的真知灼见。本期访谈嘉宾为清华大学微电子所所长、中国半导体行业协会IC设计分会理事长魏少军教授。

“在未来2到3年内,(AI芯片行业)一定会碰到一个低潮,今天的一部分、甚至大部分的创业者将会成为技术变革的‘先烈’。”

2018年3月,在智东西主办的GTIC 2018全球AI芯片创新峰会上,魏少军教授曾经这样说道。在接下来的一年里,这句话曾被不同报道多次引用,广为流传。而在2018年剩下的日子里,行业发展也呈现出“冷热不均”:2018年下半年里,既有重量级企业陆续发布AI芯片产品,也有玩家新轮融资一拖再拖迟迟未能完成,又有明星创企及时转手“卖身上岸”,甚至还有企业被爆多次流片失败、成本飙升……

2019年,AI芯片产业状况将会如何?AI芯片的最佳落地场景是什么?什么行业才能赚到钱?AI芯片的衡量标准是什么?AI芯片的下一步该走往何方?……

清华魏少军: AI芯片公司要“深挖洞、广积粮、缓称王”

带着这些问题,智东西再次来到清华大学校园内,与清华大学微纳电子系主任、微电子所所长、我国半导体行业“男神”级人物魏少军教授进行了一场深入对话。

魏少军教授是国内集成电路产业的领军人物,是中国半导体行业协会IC设计分会理事长,并曾主导编写了《人工智能芯片技术白皮书(2018)》,从定义、脉络、标准以及发展趋势等方面对AI芯片进行了深入而专业的研究报告,填补了国内空白。

一、“2019年AI芯片将进入关键期,也必然会引发人们的进一步思考”

魏少军教授认为,回望2016-2018三年,AI芯片很热。这三年完成了教育市场、让大众认知AI芯片的历史任务。2016年前,大家对是不是有必要专门设计AI芯片还不清晰,但经过这三年技术和产业发展,这点现在没有疑问了。到2019年,随着AI芯片从概念普及进入应用落地,现在要面对的主要问题成了 “AI芯片应该走什么发展道路”、“AI芯片的创新应该集中在哪些方向”和“如何设计一颗有竞争力的AI芯片”等深层次问题。

AI芯片的发展从商业路线上说,必须得找准应用场景和杀手级应用。

跟所有处在风口的新技术一样,AI芯片必须找准不可替代的应用场景,找到一个每天都要用AI的落地应用。

云端AI芯片场景相对明确,然而过高的入局门槛使得这是一场巨头扎堆的战役。

终端AI应用则是目前AI芯片初创企业普遍集中的市场。当下各类终端AI芯片主要面向三类场景:智能家居/可穿戴设备/物联网所需的低功耗AI芯片、安防监控所需的视觉AI芯片、以及自动驾驶AI芯片。在具体应用场景中哪些是“非AI芯片不可”的?某个具体场景芯片的PPA(性能、功耗、面积)中哪一项是最关键的?这是必须思考清楚的问题。

而对于所有芯片来说,一定是越通用的场景、越大规模的出货量,才能做到边际成本越低、优势越明显。这就需要AI芯片的产品定义能覆盖尽可能多的细分场景,这对每家AI芯片创企都是考验。

魏少军教授认为,在经过了2016-2018年的热潮后,2019 AI芯片创业公司需要冷静地去思考一些基本问题。

对于未来发展,魏少军教授提出两点建议:

第一件事,“深挖洞、广积粮、缓称王”。应努力把企业的技术、市场、资金等家底做深做厚,芯片从来不是一个能够速成的产业,真正有志于芯片的企业,一定要经得起持久战;

第二件事,不能只埋头于技术研究,“技术本身不能当饭吃”。企业要研究用户在哪、应用在哪、用户的真实需求是什么,做好AI芯片的产品定义。

二、架构创新:AI芯片必经的前路与出路

2018年AI芯片老玩家努力前行,一批新玩家也闪亮登场,比如由清华大学Thinker团队孵化出的清微智能、以及探境科技、肇观电子、燧原科技、耐能等一批新兴AI芯片创企都获得了上亿元级别的融资。

与此同时,国内外众多行业巨头也开始跨界造起了云端AI芯片,比如华为、阿里、百度、Facebook等等,不一而足。

在冯诺伊曼架构的“内存墙”(数据存取速度赶不上计算速度)、芯片灵活性与高能效不可兼得等问题凸显的当下,这些涌现的AI芯片新兴玩家普遍都有一个特点 —— 开始注重AI芯片的架构创新,体系结构的新老架构开始交替。

清华魏少军: AI芯片公司要“深挖洞、广积粮、缓称王”
▲清华微电子所所长魏少军教授在GTIC 2018全球AI芯片创新峰会上的演讲

无论是清微智能的可重构计算架构、华为的云/端统一达芬奇架构、还是探境科技的存储优先架构、包括处于研究前沿的存算融合架构,无一不集中于新型架构的设计与技术创新,也因此获得了资本市场的初步认可。

站在2019年的这个时点上,AI芯片的架构创新除了关注神经网络计算,更要关注全芯片的架构创新。魏少军教授以安防AI芯片为例谈了他的看法。安防AI芯片是一个系统级别的问题,除了NPU,还包括处理曝光、白平衡、视频编解码的ISP、Encoder等等,并不仅仅是做好一个NPU模块就能解决的。除了神经网络计算还需要很多计算密集型的模块,这些模块用什么计算架构,也是整个AI芯片的核心问题。解决这个问题,就不仅是NPU的计算架构要创新,传统计算架构也得创新,这才是AI芯片架构创新的真正内涵。

因此,只有全面的架构创新才能引领下一代AI芯片的创新。

三、5年后可能会出现AI通用芯片

而随着架构创新的进一步发展,根据市场规律,未来很可能会出现一种能够适用于不同AI应用的通用AI芯片,类似CPU、GPU、DSP等等。

魏少军教授说,现在我们还在用AI应用来定义AI算法,接着用AI算法来定义AI芯片。于是,现在出现了语音AI芯片、视觉AI芯片、自动驾驶AI芯片等适用于不同的AI应用场景。

纵观芯片发展历史,从专用走向通用是一条基本规律 —— 正如上文提过的,一定是越通用的场景、越大规模的出货量,才能做到边际成本越低、性价比越高。

因此,未来可能会出现一种通用的AI芯片,能够适用于各种各样的AI算法,并且能跨越图像、语音等各种AI应用场景。

不过,这种芯片出现的前提是AI算法的冻结——至少是针对某一大类的算法冻结了。目前AI算法依旧在快速发展当中,深度学习的神经网络有好几十种,加上变形后网络有上百种,要说冻结算法现在还很早。

魏少军教授说,乐观估计,5年后可能会出现这样的通用AI芯片。

而且,这种通用AI芯片很可能并不会出现于芯片巨头企业当中,而更可能从新兴创业玩家中诞生。大公司虽然有着明显的软件、工具链、生态资源优势,但是它们有着自己固有的包袱,很难从架构上完全弃旧迎新。

四、半导体的新热点:5G、8K

随着芯片先进制程成本飙升、第三次全球半导体并购潮声势减弱,全球半导体产业也步入了一个新的下行周期,整体增长较之前年趋势开始放缓。

不过,半导体市场从来都是风起云涌,没有停歇的时候。即便在下行周期里,依旧有众多跨界玩家与创业公司在快速涌入新兴领域。

魏少军教授认为,除了AI芯片,下一轮芯片的新兴热点还可能出现在5G与8K/16K显示领域。

我国5G在2020年商用已经是接近板上钉钉的事实,工信部信息通信发展司副司长陈立东也曾表示,目前我国5G研发试验第三阶段测试工作基本完成,5G基站与核心网设备已达到预商用要求。

随着5G到来的,将会是是更高清的视频传输(8K/16K)、更大的手机储存容量、以及车联网、MR等一系列全新的5G相关应用,这些场景都将会需要全新的处理器,做到更高、更快、更省电。

结语:AI芯片站在新起点,架构创新才是硬道理

转眼间,“AI芯片”这个概念已经火了2年。

2017是AI芯片热度爆发之年,在2017年的最后4个月里,多款AI芯片对市场进行密集而火热的轰炸。到了2018上半年,中兴事件让人民大众深切的感受到了“缺芯之痛”,芯片已经是中国产业升级必须跨越的门槛,全民参与热度空前高涨。随着2018年的结束,AI芯片发展将进入新阶段,第一季玩家亮相已经结束,享受到短暂胜利的愉悦的同时也感受到发展的不易。这也许就是AI芯片发展必须经过的过程,不经风雨怎能见彩虹?其实,第二季AI芯片大战才刚刚开始,有效的技术创新和准确的市场定位将是制胜的武器。而2019年是AI芯片行业的重要节点。


 

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