直擊WAIC丨 AI算力需求驅動AI芯片:電路集成走向系統集成

      快訊 來源:21世紀經濟報道 2023-07-08 17:49:53

      21世紀經濟報道見習記者 孫燕 上海報道

      “前期是汽車芯片短缺,現在是智能算力芯片供不應求。”7月6日下午,上海市經信委主任吳金城在2023世界人工智能大會(WAIC)“從‘端’到‘云’,勇攀‘芯’高峰”芯片主題論壇上指出。


      【資料圖】

      隨著智能時代加速到來,高性能的智能芯片作為人工智能發展的硬件基礎,需求也愈加凸顯。據上海市集成電路行業協會會長張素心介紹,我國在人工智能芯片領域整體發展起步較晚,比較有代表性的企業,大部分是近年來才成立。

      從行業發展角度,張素心還建議,業界應正視發展過程中存在的問題,包括技術標準體系的建立、產業生態的協同發展、公共測試服務平臺等各個產業要素的建立。

      從電路集成到系統集成

      在燧原科技創始人、董事長兼CEO趙立東看來,大模型出現后,其參數量呈指數級增長,使得算力供不應求,未來對算力的需求更是海量。

      趙立東指出,2020年7月9日,英偉達的市值首次超過了英特爾,是歷史上芯片公司首次超越萬億市值,也是半導體行業里程碑式的標志之一。“英偉達代表了AI算力和智能算力中心方向,其產品和技術在這個領域遙遙領先,所以華爾街用真金白銀押寶這個技術和方向。”

      不斷增長的AI算力也驅動了AI芯片的研發。趙立東認為,如今的AI芯片需要高性能、高帶寬、高存儲、高通用性以及高效的分布式計算、集群互聯。換言之,這已不是單芯片,而是系統集群的概念。

      以全場景智能車為例,芯馳科技CTO孫鳴樂指出,未來座艙對汽車芯片提出了高性能、高安全、適用性強等特征,端側的DMS、語音交互等本地AI應用都離不開本地的算力。未來智能汽車或將變成基于中央計算的平臺,提供通用化的CPU算力、GPU算力、NPU算力,支撐未來的AI應用。

      對于AI芯片的技術發展之路,中國科學院院士、深圳大學校長毛軍發同樣認為,芯片只是手段,系統才是目的。“摩爾定律正面臨極限挑戰,轉折點正在臨近。微電子技術將從過去的電路集成走向未來的系統集成,這一變革性的發展路徑,為我國半導體技術變道超車提供了一個難得的歷史機遇。”

      從“端”到“云”

      對于本次論壇的特殊之處,上海市集成電路行業協會秘書長郭奕武介紹道,過去與會嘉賓以芯片企業為主,這次不僅有芯片企業,還邀請了相關終端企業,旨在從新的技術、新的產品、新的應用、新的生態、新的勢力五個方面發展。

      “在今天,AI無論是從訓練還是從推理里來看,大部分都還是在云端。但同時我們也看到,端側的人工智能越來越重要。”在高通全球副總裁兼高通AI研究院負責人侯紀磊看來,在端側大量部署生成式AI,對推進成本攤平能夠起到非常好的作用,也更具有隱私性。

      展望未來的應用場景,侯紀磊認為,中心云、邊緣云、終端側云之間相互協調、緊密聯合的方式能夠實現規模化的擴展;AI處理中心在一定程度上可以向邊緣化發展,這是將來支持生成式AI、大語言模型能夠全球化部署的重要手段。

      “我們認為,人工智能發展的第二個階段應該是邊緣訓練階段。”英特爾(中國)網絡與邊緣事業部CTO、英特爾高級首席AI工程師張宇表示。

      張宇進一步指出,邊緣人工智能的發展可能包括三個階段:第一個階段是邊緣的推理,第二個階段是邊緣的訓練,第三個階段是邊緣的自主學習。目前邊緣人工智能絕大多數應用處于邊緣推理階段,即用大量數據和極大算力在數據中心訓練一個模型,而后把訓練的結果推送到前端執行推理操作。

      對于實現邊緣訓練,張宇認為,需要有更加自動化的手段和工具去完成從數據標注到模型訓練,以及模型部署這一整套開發流程。另外,也應注意數據隱私保護問題。

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