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點(diǎn)亮人工智能時(shí)代需?!靶尽?/h1>

2017-09-07 07:05 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:深圳特區(qū)報(bào) 來(lái)源:深圳特區(qū)報(bào)
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據(jù)新華社北京9月6日電 去年“阿爾法狗”戰(zhàn)勝韓國(guó)棋手李世石,需要耗電數(shù)萬(wàn)瓦、依賴體積巨大的云服務(wù)器。一年多后,一個(gè)小小的人工智能...

  據(jù)新華社北京9月6日電 去年“阿爾法狗”戰(zhàn)勝韓國(guó)棋手李世石,需要耗電數(shù)萬(wàn)瓦、依賴體積巨大的云服務(wù)器。一年多后,一個(gè)小小的人工智能芯片,就可讓手機(jī)、手表甚至攝像頭都能和“阿爾法狗”一樣“聰明”。

  隨著中國(guó)企業(yè)率先推出市場(chǎng)化的人工智能手機(jī)芯片,這樣的手機(jī)之“芯”正掀起全球熱潮。它將帶來(lái)怎樣的影響,傳統(tǒng)芯片命運(yùn)幾何?

●專“芯”專用

  2017年柏林國(guó)際消費(fèi)電子展上,華為推出麒麟970人工智能手機(jī)芯片,內(nèi)置神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單元(NPU),通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí),讓手機(jī)的運(yùn)行更加高效。

  芯片又叫集成電路,按照功能可分為很多種,有的負(fù)責(zé)電源電壓輸出控制,有的負(fù)責(zé)音頻視頻處理,還有的負(fù)責(zé)復(fù)雜運(yùn)算處理。目前市場(chǎng)上的手機(jī)芯片有指紋識(shí)別芯片、圖像識(shí)別芯片、基帶芯片、射頻芯片等近百種。

現(xiàn)有芯片種類繁多,為何還要人工智能芯片?

  隨著手機(jī)智能應(yīng)用越來(lái)越多,傳統(tǒng)芯片要么性能不夠,要么效率不足,難以支撐人工智能所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)轉(zhuǎn)。

  例如,“谷歌大腦”用了上萬(wàn)個(gè)通用處理器“跑”了數(shù)天來(lái)學(xué)習(xí)如何識(shí)別貓臉;“阿爾法狗”和李世石下棋時(shí)使用了上千個(gè)中央處理器(CPU)和數(shù)百個(gè)圖形處理器(GPU),平均每局電費(fèi)近3000美元。對(duì)于絕大多數(shù)智能需求來(lái)說(shuō),基于通用處理器的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)成本高、功耗高、體積大、速度慢,難以接受。

  術(shù)業(yè)有專攻。專業(yè)人士指出,普通的處理器就好比瑞士軍刀,雖然通用,但不專業(yè)。廚師要做出像樣的菜肴,就必須使用專業(yè)的菜刀,而專門的深度學(xué)習(xí)處理器就是這把更高效、更快捷的“菜刀”。

●“芯”夠強(qiáng)才能走得遠(yuǎn)

  目前迅猛發(fā)展的人工智能,上層的應(yīng)用都依賴于底層核心能力,而這個(gè)核心能力就是人工智能處理器。如果在芯片上不能突破,人工智能應(yīng)用就不可能真正成功。可以說(shuō)核心芯片是人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。

  人工智能目前采用的深度學(xué)習(xí)算法,有海量的數(shù)據(jù)運(yùn)算需求,對(duì)傳統(tǒng)架構(gòu)和系統(tǒng)提出了極大挑戰(zhàn)。

  深度學(xué)習(xí),就是通過(guò)算法給機(jī)器設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn),是模仿大腦神經(jīng)元之間傳遞、處理信息的模式,從多個(gè)角度和層次來(lái)觀察、學(xué)習(xí)、判斷、決策。近年來(lái),這種方法已應(yīng)用于許多領(lǐng)域,比如人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等,是人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向之一。

  用于圖像處理的GPU芯片因海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算能力,被最先引入深度學(xué)習(xí)。2011年,當(dāng)時(shí)在谷歌就職的吳恩達(dá)將英偉達(dá)的GPU應(yīng)用于“谷歌大腦”中,結(jié)果表明12個(gè)GPU可達(dá)到相當(dāng)于2000個(gè)CPU的深度學(xué)習(xí)性能。之后多家研究機(jī)構(gòu)都基于GPU來(lái)加速其深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

  然而,隨著近兩年人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,GPU在三個(gè)方面顯露出局限性:無(wú)法充分發(fā)揮并行計(jì)算優(yōu)勢(shì),硬件結(jié)構(gòu)固定不具備可編程性,運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法能效不足。

  全球科研界和企業(yè)于是競(jìng)相開發(fā)更加適用的人工智能芯片,尤其是適用于移動(dòng)通信時(shí)代的芯片。預(yù)測(cè),類腦計(jì)算芯片市場(chǎng)將在2022年前達(dá)到千億美元規(guī)模,其中消費(fèi)終端將是最大市場(chǎng),占據(jù)98.17%,其他需求包括工業(yè)檢測(cè)、航空、軍事與國(guó)防等領(lǐng)域。

  在新的計(jì)算時(shí)代,核心芯片將決定基礎(chǔ)架構(gòu)和未來(lái)生態(tài)。因此,谷歌、微軟、超威等全球信息技術(shù)和通信制造巨頭都投入巨資,加速人工智能芯片的研發(fā)。

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