币云注册网址 - AI芯片多点开花 中国军团弯道超车可期

作者:匿名
时间:2020-01-10 15:34:53
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币云注册网址,在人工智能芯片领域,中国制造商最近报道了许多好消息。

《中国商报》记者梳理发现,近期推出了多款国产ai芯片及相关产品,包括8月23日推出的华为Rising 910、基于Rising 910于9月19日推出的atlas300、atlas800和atlas900,以及9月25日推出的阿里巴巴首款自主研发的ai芯片“Contains Light 800”。9月19日,另一家人工智能芯片公司——探索技术(Exploration Technology)也推出了语音人工智能芯片“声音旋风611”。据了解,该芯片售价不到2美元,性价比极高,并已大规模生产供应。

公开数据显示,自2014年人工智能芯片启动以来,中国已有100多家人工智能芯片公司。公开宣布引入人工智能芯片的国内公司不仅包括传统芯片力量华为海斯、联华、紫光展锐、瑞新威等。,还包括阿里巴巴、百度、勘探技术、寒武纪、地平线等众多公司。中国军队很可能在人工智能芯片领域的拐角处超车。

几位行业专家告诉记者,近年来,在人工智能、大数据和云计算等政策支持和市场需求的推动下,中国集成电路产业发展迅速,综合实力增强,规模不断扩大。相关预测显示,2018年中国集成电路销售收入将达到6532亿元,到2019年底将超过7700亿元。

然而,一家人工智能芯片公司的首席执行官提醒记者,"当流媒体成功时,许多人工智能芯片会向公众发布"。事实上,从成功的流媒体到真正的大规模生产还有很长的路要走,有时可能需要1-2年。人工智能芯片在中国现阶段面临诸多挑战,如泡沫多、人才少、登陆难等。这条路不平坦。

独立突破

值得注意的是,由于应用场景的空间很大,人工智能芯片的类型也不同。

例如,9月25日,阿里巴巴推出了“含光800”,这是一款人工智能推理芯片。8月23日,华为推出了人工智能培训芯片阿森松岛910。9月19日,环境探索技术推出“声音旋风611”,这是一款具有计算和推理功能的通用人工智能语音识别芯片。

业内人士告诉记者,人工智能训练芯片主要是通过大量标记数据在平台上“学习”,并在一定时间内形成具有特定功能的神经网络模型。人工智能推理芯片利用训练好的模型输入新数据,通过计算得到各种结论。Ai通用芯片主要用于满足语音识别和图像识别的需求。

消息来源还透露,该训练芯片对计算力和精度要求较高,同时也具有一定的通用性,因为它需要使用各种算法进行训练。推理芯片更注重综合能力,包括计算能力、能耗、延时、成本等因素;应用芯片更加重视适应场景,对商业着陆和性价比有更高的要求。

全球范围内,人工智能培训芯片主要由Avida、谷歌和华为等公司竞争。人工智能推理芯片在中国有更多的市场参与者,如阿里巴巴、百度和比特大陆,在应用人工智能芯片领域有更多的初创企业,如环境探索技术和上塘技术。

每个都有自己的优势。

目前,国有制造商在各自的领域有不同的优势。

例如,华为股价上涨910点时可以达到256点,是Avida teslav100点的两倍。华为官方声明称,910的人工智能计算能力是世界同类顶级人工智能芯片的两倍,训练速度比最新最强的芯片高出50%~100%。

阿里巴巴的“light 800”相当于10个gpu,峰值性能为78,000 ips,每秒能够处理78,000张照片,是目前同类ai芯片行业最高性能的4倍。最高能效为500ips/w,是第二名的3.3倍。

探索技术的人工智能语音芯片(ai voice chip of Exploration Technology)不仅实现了大规模生产和供应,而且具有极高的性价比——单个芯片成本不到2美元,这无疑降低了在B端拥抱物联网的成本,并将极大地促进人工智能语音识别在各种应用场景中的登陆和商业使用。相比之下,另一家宣布将进入量产阶段的人工智能芯片公司此前曾表示,其语音模块的价格将从100元左右逐渐降至50元以内。

差异化竞争

特别是华为已经宣布不会独立销售Ascent系列芯片,主要以云服务的形式向用户提供人工智能能力,同时也向公开市场提供图集系列卡、培训卡、培训集群等产品。阿里巴巴不会独立向外界出售人工智能芯片,还将以阿里云服务的形式为用户服务。

因此,目前市场上测试的主要应用人工智能芯片不仅包括包括环境探测技术在内的多种语音识别人工智能芯片,还包括上堂技术和易图技术等图像设备人工智能芯片。显然,这个领域不仅充满了巨人,而且还有新的球员可以进入。只有具有差异化竞争能力的产品才能被市场认可。

目前,主流的人工智能计算平台包括基于cpu/gpu的计算平台和谷歌处理器(googletpu),它们仍然基于传统的冯·诺依曼架构或冯·诺依曼架构的扩展。然而,基于神经网络的人工智能算法具有高并发性、高耦合性和高差异性的特点,对存储带宽提出了更高的要求。然而,大规模数据交换,尤其是芯片和外部ddr存储器之间的数据交换,也大大增加了功耗。这些与存储相关的带宽瓶颈和功耗瓶颈被业界称为“存储墙”问题。

因此,人工智能芯片的设计还必须关注人工智能计算的“三高”特征,然后根据特定领域的需要,在计算能力、资源、计算类型等方面进行权衡,进行特定的架构设计。

据了解,探索技术(Exploratorium Technology)独立开发的sfa(存储优先级)架构是一种以存储调度为核心的计算架构,其核心能力是能够在存储之间移动的过程中计算数据。正是由于sfa架构的特殊优势,TDS语音识别的PPA(ai芯片的核心设计指标之一)远远高于行业平均水平。

公开信息显示,卢勇和冒险科技的核心创业团队拥有近20年的工作经验,一直在世界知名半导体公司马维尔(marvell)负责研发。在以往的研发经验中,卢勇开发了hdmi芯片和硬盘控制芯片,广泛应用于电视和机顶盒中。

卢勇介绍说,该技术目前有20多个B-终端用户,涉及智能空调、空气净化器和智能垃圾桶等10多个产品类别。“我拥有数亿芯片产品的研发经验,我相信中国至少有一半的家用电器将配备环保技术产品。”

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