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点亮人工智能时代需专“芯”     发布日期:2017-09-08    编辑:     去年“阿尔法狗”战胜韩国棋手李世石,需要耗电数万瓦、依赖体积巨大的云服务器。一年多后,一个小小的人工智能芯片,就可让手机、手表甚至摄像头都能和“阿尔法狗”一样“聪明”。
    2017年柏林国际消费电子展上,华为推出麒麟970人工智能手机芯片,内置神经元网络单元(NPU),通过人工智能深度学习,让手机的运行更加高效。
    现有芯片种类繁多,为何还要人工智能芯片?随着手机智能应用越来越多,传统芯片要么性能不够,要么效率不足,难以支撑人工智能所需的大规模神经网络运转。
    目前迅猛发展的人工智能,上层的应用都依赖于底层核心能力,而这个核心能力就是人工智能处理器。如果在芯片上不能突破,人工智能应用就不可能真正成功。可以说核心芯片是人工智能时代的战略制高点。
    用于图像处理的GPU芯片因海量数据并行运算能力,被最先引入深度学习。2011年,当时在谷歌就职的吴恩达将英伟达的GPU应用于“谷歌大脑”中,结果表明12个GPU可达到相当于2000个CPU的深度学习性能。之后多家研究机构都基于GPU来加速其深度学习神经网络。
    然而,随着近两年人工智能技术的迅速发展,GPU在三个方面显露出局限性:无法充分发挥并行计算优势,硬件结构固定不具备可编程性,运行深度学习算法能效不足。
    全球科研界和企业于是竞相开发更加适用的人工智能芯片,尤其是适用于移动通信时代的芯片。
    华为公司与中国科学院计算技术研究所“寒武纪”项目团队共同开发的麒麟970人工智能手机芯片,首次集成NPU,将通常由多个芯片完成的传统计算、图形、图像以及数字(数位)信号处理功能集成在一块芯片内,节省空间、节约能耗,同时极大提高了运算效率。
    据预测,类脑计算芯片市场将在2022年前达到千亿美元规模,其中消费终端将是最大市场,占据98.17%,其他需求包括工业检测、航空、军事与国防等领域。
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