疫情讓全球半導體行業(yè)的復蘇承壓，但新基建的引擎5G、AI 和智能計算等新一代高端芯片正在構(gòu)建全新生態(tài)。這是國際芯片巨頭尋找更多本地化合作的機會，更是中國芯片公司發(fā)展國產(chǎn)高端芯片的時代機遇。
2020年8月8日 2020 全球人工智能和機器人峰會（CCF-GAIR 2020）的AI芯片專場，來自學術界、產(chǎn)業(yè)界和投資界的6位大咖從AI芯片技術前沿、AI芯片的應用及落地、RISC-V芯片推動AI發(fā)展、新基建帶來的投資機遇共同探討新基建帶來的機遇。
CCF-GAIR 2020 峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網(wǎng)聯(lián)合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協(xié)辦。從 2016 年的學產(chǎn)結(jié)合，2017 年的產(chǎn)業(yè)落地，2018 年的垂直細分，2019 年的人工智能 40 周年，峰會一直致力于打造國內(nèi)人工智能和機器人領域規(guī)模最大、規(guī)格最高、跨界最廣的學術、工業(yè)和投資平臺。
AI芯片技術前沿
清華大學高濱：基于憶阻器的存算一體芯片技術形成新的計算系統(tǒng)
近幾年，AI的發(fā)展對算力需求每年都是幾個數(shù)量級的增加，此時，傳統(tǒng)計算機的三大基石難以跟上算力需求的增加，需要創(chuàng)新的技術，但創(chuàng)新技術依舊面臨巨大的挑戰(zhàn)。
清華大學副教授高濱
清華大學副教授高濱題為《基于憶阻器的存算一體芯片技術》的分享從現(xiàn)代技術的演變、人工智能發(fā)展對硬件的挑戰(zhàn)、存算一體技術的研究進展以及未來展望四個部分帶來分享。
現(xiàn)在各種各樣的計算系統(tǒng)本質(zhì)上都是圖靈機，有計算、存儲、I/O等模塊。這些傳統(tǒng)計算系統(tǒng)有三大基石：晶體管（構(gòu)成芯片最基礎的半導體器件）、布爾邏輯計算（給出一套計算規(guī)定）、馮諾伊曼架構(gòu)。
不過，一方面，隨著晶體管微縮面臨的各種物理挑戰(zhàn)越來越大，芯片算力的增加越來越難。另一方面，馮諾伊曼架構(gòu)的存算分離帶來了存儲墻問題。AI的發(fā)展面臨算力不足和能效低的挑戰(zhàn)。
要解決挑戰(zhàn)不僅需要從三個維度著手，更需要創(chuàng)新的技術。高濱表示：“器件層面，憶阻器可以把馮諾伊曼架構(gòu)里的處理、內(nèi)存、外存都融合在一起，構(gòu)建存算一體陣列，這也是存算一體最基本的要素。計算的范式層面，存算一體也從布爾邏輯計算變成了基于物理定律的模擬計算，架構(gòu)變成存算一體架構(gòu)。”
存算一體技術從硬件到軟件進行革新，形成了一個新的計算系統(tǒng)。但因為憶阻器的穩(wěn)定性、計算誤差累積等問題，2018年以前完整的存算一體芯片和系統(tǒng)并沒有突破。高濱所在的清華大學錢鶴、吳華強團隊在憶阻器、算法、架構(gòu)層創(chuàng)新，設計出全球首款全系集成的憶阻器存算一體芯片，用130納米的工藝制造出計算精度與28nm樹莓派CPU相當?shù)臏蚀_度，速度快20倍，能效也比GPU高3個數(shù)量級。
存算一體是打破AI計算瓶頸的熱門技術，但與其它創(chuàng)新技術一樣，AI計算的創(chuàng)新技術依舊面臨很多挑戰(zhàn)，包括基礎理論、材料器件、電路系統(tǒng)、軟件工具鏈、算法應用等。
AI芯片應用及落地
英特爾夏磊：智能X效應促進行業(yè)應用融合及迅速創(chuàng)新
AI的發(fā)展需要突破性技術，更需要產(chǎn)業(yè)化落地。英特爾的首席工程師、人工智能技術中國首席架構(gòu)師夏磊在《指數(shù)級技術創(chuàng)新，加速AI應用落地》的主題演講中表示，我們進入到了萬物智能化的時代，對計算的能力和性能提出了更高的要求。英特爾提出了“智能 X 效應”，指的是隨著大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡連接技術、5G的發(fā)展，AI可以把數(shù)據(jù)的互聯(lián)和處理效應疊加起來，以乘法倍乘效應，促進行業(yè)應用的融合及迅速創(chuàng)新。
英特爾的首席工程師，人工智能技術中國首席架構(gòu)師夏磊
英特爾是通過六大技術支柱（制程&封裝、XPU架構(gòu)、內(nèi)存&存儲、互聯(lián)、安全、軟件）的支持，希望通過指數(shù)級的創(chuàng)新實現(xiàn)并驅(qū)動“智能X時代”。當然，英特爾也會提供更智能的連接、更智能的存儲、更智能的計算。
夏磊用三個具體的例子分享英特爾如何實現(xiàn)這一目標。在醫(yī)療領域，英特爾與匯醫(yī)慧影合作，利用匯醫(yī)慧影的AI算法，對于肺炎病灶的檢出率和準確率達到96%；結(jié)合高效處理器和輕量級網(wǎng)絡模型等技術，提升算法效率，500+幅CT影像2-3秒即可完成診斷。
在“云-邊-端”智能工廠領域，英特爾與某著名大型電池制造企業(yè)的缺陷檢測與分析系統(tǒng)應用于生產(chǎn)流水線，通過邊緣和云端的完整架構(gòu)實現(xiàn)，生產(chǎn)質(zhì)量達到1PPM，即每百萬個產(chǎn)品缺陷率小于1。
在新興的5G通信，英特爾也與韓國SK Telecom一起探索，基于第二代至強可擴展處理器平臺的端到端架構(gòu)，利用AI技術，通過預測網(wǎng)絡質(zhì)量來檢測異常和實時管理網(wǎng)絡質(zhì)量。
地平線黃暢：AI芯片需要一個更包容和開放的標準
一套統(tǒng)一的評價體系，對于行業(yè)的發(fā)展有著深遠的意義。歷史上有很多常用的性能評估指標，進入到支持AI計算的時代，TOPS便成為普遍的標準之一。但AI芯片應用場景眾多，目前尚未達成一套統(tǒng)一的評價標準。地平線聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術副總裁黃暢帶來《構(gòu)建與時俱進的性能標準，讓AI芯片算力可感知》的主題演講，分享地平線對AI芯片性能評估的思考，并提出一個新的方法用以評估芯片的AI真實性能——MAPS (Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed，在精度有保障范圍內(nèi)的平均處理速度)。
地平線聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術副總裁黃暢
黃暢認為，TOPS主要體現(xiàn)芯片的峰值算力，與實際使用過程中的利用率差異較大，AI Benchmark滯后于算法演進，難以統(tǒng)一評估AI任務的“準”和“快”。
源于對當前現(xiàn)狀“選定模型比誰快”的思考，地平線認為需要一個更包容、更開放的評估標準，將AI芯片的理論峰值計算效能、有效利用率與AI算法效率結(jié)合在一起，并據(jù)此提出新的性能評估標準MAPS，即針對應用場景的特點，在精度有保障的前提下，包容所有與算法相關的選擇，評估芯片對數(shù)據(jù)的平均處理速度。通過動態(tài)關注芯片完成AI任務的速度和精度，MAPS實現(xiàn)了對‘多快’和‘多準’的可視化演示。
目前，這一評價體系還需要不斷完善和發(fā)展，地平線希望以此為業(yè)界同行提供一個評估芯片AI真實性能的全新視角。黃暢也表示所有的研究都要確定正確的目標，AI芯片需要與時俱進的性能標準，無論是在性能評價體系上，還是在AI芯片設計上，地平線都在不斷產(chǎn)生價值，作出貢獻。
RISC-V芯片推動AI發(fā)展
睿思芯科王衛(wèi)：自由創(chuàng)新是RISC-V最大的優(yōu)勢
算力、算法和數(shù)據(jù)是在談論AI芯片時不得不提及的話題，三者共同促進AI芯片的發(fā)展，但目前在算力提升的道路上正面臨摩爾定律失效等挑戰(zhàn)，提升算力需求需要急需新思路。深圳睿思芯科副總裁王衛(wèi)從RISC-V的角度出發(fā)，帶來《領域?qū)偌軜?gòu)促進人工智能發(fā)展》的主題演講。
深圳睿思芯科副總裁王衛(wèi)
王衛(wèi)認為，RISC-V可以通過向量的擴展指令集運算從硬件上加速矩陣運算，正好符合當下深度學習對矩陣運算的高算力需求。RISC-V是提升算力的新途徑。
能耗比是AI芯片的一項重要指標，適用于數(shù)據(jù)中心的AI芯片可以用水冷等高成本的方式降低能耗，但面向邊緣和終端，則需要采用不同的設計思路。尤其是新基建下物聯(lián)網(wǎng)的布局，功耗與成本將是AI芯片發(fā)展的重要參考要素。新興應用場景也對AI芯片的創(chuàng)新提出要求。
王衛(wèi)指出，相比于開源和低成本，從芯片體系結(jié)構(gòu)的角度，RISC-V指令集中有著較為細致分工的不同功能模塊，模塊化結(jié)構(gòu)可以由客戶自由排列組合，定制成面向?qū)賾脠鼍暗?，最有用最?yōu)化的命令。自由創(chuàng)新是RISC-V最大的優(yōu)勢。
尤其是，越復雜的應用對生態(tài)系統(tǒng)的依賴性越大，即邊緣應用對生態(tài)的依賴程度低。尚未構(gòu)建完整生態(tài)的RISC-V，會更早應用于邊緣，推動邊緣人工智能的發(fā)展。
新基建帶來的投資機遇
耀途資本楊光：芯片是抓住新基建機會的最小單元
耀途資本創(chuàng)始合伙人楊光從投資人的角度，在《數(shù)字新基建，半導體如何乘風破浪？》的主題演講中指出，新基建作為一個大賽道能夠給半導體行業(yè)帶來大量基礎設施場景。
耀途資本創(chuàng)始合伙人楊光
新基建中的5G、數(shù)據(jù)中心、AI一直被認為是半導體發(fā)展最關鍵的機遇，但正如沒有人能夠精確預測到4G讓短視頻井噴，也沒有人能夠在現(xiàn)在這個時點對預測5G等新基建引爆的殺手級應用是消費側(cè)的AR，還是行業(yè)側(cè)的自動駕駛或是智慧工廠。
楊光認為，雖然目前無法預測5G的“殺手級應用”，但任何行業(yè)的發(fā)展都是基礎先行，更強的網(wǎng)絡，更強的帶寬，更多數(shù)據(jù)中心建設將是未來幾年里的發(fā)展趨勢，由此可以窺探半導體的發(fā)展和投資機遇。
“5G基建核心還是要看基站里的供應鏈，這里面涉及基帶芯片、天線、功效、濾波器，這是半導體最大的機會所在。基站往后，還有傳輸設備、核心網(wǎng)，包括跟網(wǎng)絡交換、光傳輸和計算相關的，會有很多機會。”楊光表示，由于5G的頻譜發(fā)生了變化，射頻前端的功放器件需要新的材料，以氮化鎵為代表的新技術將有更多的應用場景，耀途投資了GaN PA的至晟微。
除了在5G領域，涵蓋計算、存儲和網(wǎng)絡三大板塊的數(shù)據(jù)中心也在蓬勃發(fā)展。計算方面有寒武紀、耀途資本投資的壁仞科技和瀚博半導體等企業(yè)入局，存儲方面有閃存的長江存儲和內(nèi)存的長鑫存儲，以及存儲控制器領域有耀途資本投資的得一微電子等龍頭企業(yè)，網(wǎng)絡傳輸領域的光模塊里核心的電芯片和光芯片也有替代需求，耀途資本投資的硅光芯片公司賽勒科技就在這個賽道，總體來說目前國產(chǎn)核心器件依然匱乏，替代才剛剛開始。
新一代的信息基礎建設誕生眾多新機會，芯片是抓住機會的最小單元。
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