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人工智能芯片完成技術(shù)新突破,產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用形態(tài)仍是重要課題

五度易鏈 2018-11-19 2415 158

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 人工智能芯片的技術(shù)研究是基于人工智能系統(tǒng)對(duì)芯片技術(shù)進(jìn)行技術(shù)改進(jìn),近日,美國(guó)普林斯頓大學(xué)的研究人員推出了新的人工智能芯片,該芯片通過對(duì)芯片的數(shù)據(jù)處理位置進(jìn)行改進(jìn),提高了芯片的數(shù)據(jù)處理速度,并減少了芯片的功率消耗。

【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】

【研究報(bào)告 | 人工智能行業(yè)研究報(bào)告】

  人工智能芯片的技術(shù)研究是基于人工智能系統(tǒng)對(duì)芯片技術(shù)進(jìn)行技術(shù)改進(jìn),近日,美國(guó)普林斯頓大學(xué)的研究人員推出了新的人工智能芯片,該芯片通過對(duì)芯片的數(shù)據(jù)處理位置進(jìn)行改進(jìn),提高了芯片的數(shù)據(jù)處理速度,并減少了芯片的功率消耗。

  芯片采用了標(biāo)準(zhǔn)的編程語(yǔ)言,在一些對(duì)手機(jī)的反應(yīng)速率要求和功率要求較高的應(yīng)用中,都將發(fā)揮自己的產(chǎn)品特色。

  針對(duì)芯片的技術(shù)改進(jìn)方面,研究人員針對(duì)芯片的節(jié)能和性能的重要性也發(fā)表了自己的看法,研究人員表示,由于現(xiàn)階段的人工智能程度多搭建在有電池驅(qū)動(dòng)的設(shè)備上,所以降低芯片的功耗也是研究中的重要課題,而這項(xiàng)特點(diǎn)也代表了人工智能芯片對(duì)可編程語(yǔ)言的需求。

  傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式是,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)地址位于內(nèi)存,中央處理器要先讀取內(nèi)存中的數(shù)據(jù)才能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)的不同地址的讀取過程中,即有大量的功率被消耗。而新的芯片的研究方向是通過統(tǒng)一芯片的數(shù)據(jù)處理地址和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)地址,達(dá)到降低芯片功耗的需求。

  當(dāng)然,如果要實(shí)現(xiàn)這樣的研究目的,需要我們對(duì)芯片的架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),才能突破摩爾定律的極限,在這次的研究中,研究人員采用的是電容器器件,電容器器件相對(duì)于晶體管,能夠提供更密集的計(jì)算空間,將電容器與芯片上的靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(SRAM)的傳統(tǒng)單元配對(duì)。電容器和SRAM的組合用于對(duì)模擬(非數(shù)字)域中的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。這種內(nèi)存電路可按照芯片中央處理單元的指令執(zhí)行計(jì)算。

  近年來,PC 行業(yè)已經(jīng)開始逐年衰退,智能手機(jī)行業(yè)也隨著市場(chǎng)的逐漸飽和進(jìn)入瓶頸期。在這種情況下,人工智能無疑是最受媒體和資本熱捧的寵兒。

  正是因此,國(guó)外大廠紛紛推出了自己的人工智能芯片。就目前而言,人工智能芯片主要以 ASIC、FPGA、CPU、GPU、DSP 為主,像寒武紀(jì)和地平線就是屬于 ASIC,阿爾特拉的人工智能芯片屬于 FPGA,英偉達(dá)的人工智能芯片屬于 GPU,星光智能一號(hào)屬于 DSP,英特爾的方案屬于 CPU。

  在這些人工智能芯片中有一個(gè)規(guī)律,那就是芯片的通用性與用來跑人工智能的性能和功耗成反比。像 CPU 這樣的芯片,由于應(yīng)用的廣泛程度,導(dǎo)致這種芯片具有很好的通用性,但在某些特定領(lǐng)域,性能和功耗相對(duì)于其他幾種芯片都沒有啥優(yōu)勢(shì)。

  將傳統(tǒng)的面向數(shù)字信號(hào)處理的 DSP 處理器架構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算器方面的修改之后,也可以用來跑人工智能,而且可以借助現(xiàn)有的成熟技術(shù)。不過在應(yīng)用領(lǐng)域上有一定局限性——可以用于卷積神經(jīng)網(wǎng)(CNN),但對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等處理語(yǔ)音和自然語(yǔ)言的網(wǎng)絡(luò)則無能為力。換言之,就是這種 DSP 主要用于機(jī)器視覺領(lǐng)域,但難以應(yīng)用到語(yǔ)音識(shí)別、文本處理和自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域。用 DSP 做人工智能芯片的做法,在人工智能細(xì)分市場(chǎng)還是具備一定商業(yè)上的潛力的。

  當(dāng)然,提高芯片的性能和功率是發(fā)展芯片技術(shù)的重要研究課題,但是產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用形態(tài)仍是當(dāng)前芯片產(chǎn)業(yè)需要明確的問題。


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