M-TECH 2019中国AI芯片创新者大会圆满落幕,大咖共论AI芯片发展

8月9日,由南京建业高新技术产业开发区联合主办的镁客网,由IC PARK支持的M-TECH 2019中国AI芯片创新大会在北京成功举办。

围绕AI芯片的关键问题,来自半导体行业上游和下游的行业专业人士,AI创业公司,投资机构和权威芯片评估机构都有自己的观点,并对技术和行业给出了自己的看法。

会议由Magnesium Guest Network的联合创始人沉晨主持。在业界对人工智能芯片的发展进行辩论之前,南京建业区人民政府副主任,建业高新技术产业开发区党委书记杨波发表了讲话。他说,南京建District区地理位置优越,交通便利,文化教育资源集中,配套基础设施齐全。它现在专注于金融和技术服务业(数字经济)+人工智能未来产业的“1 + 1”产业。

因此,“在人工智能产业建设方面,南京建业区也出台了多项扶持政策,为市场提供支持,资金,人才,金融法律服务等多方面的支持。”

图|南京建District区人民政府副主任,建业高新技术产业开发区党委书记杨波

在一波AI芯片之后,AI芯片进入了一个更实用的商业应用程序。在热潮的背后,还有许多混合产品。

中国信息通信研究院去年参与了AI芯片的评估和测试,并推出了AIIA DNN基准测试人工智能终端芯片基准评估程序。中国信息通信研究院副院长王运琪在活动现场总结了AIIA DNN基准的特点。 “对于推断的任务,基于端点,整数和浮点之间的第一个区别。”不过,他还透露,除了端到端,AIIA DNN基准测试同时启动基于云的推理工作,第一轮工作已经开始。

图|王云伟,中国信息通信研究院副院长

在具体评估中,他们还发现了五个主要挑战:产品形式多样化,算法迭代过快,(端点,培训)框架类型的分散化,应用场景碎片化和测试数据基准测试。因此,为了鼓励更多的开发人员参与,目前的AIIA DNN基准测试项目一直是开源的。

最后,王云钊强调“芯片,底层硬件运行良好,那些强大的算法和软件团队可以达到同样的效果。因此,软件和硬件协作是下一个行业的重点。”

除评估外,AI芯片还测试了上下游产业链的合作。 Xinen(青岛)IC研发部高级副总裁兼中芯国际副总裁季明华谈到人工智能如何加速IC设计以及最适合当前AI芯片开发的新行业模式。

图| Ji Ming,研发高级副总裁,中芯国际高级副总裁,青岛(Jingdao)IC

纪明华说,我们现在需要将集成电路设计软件放在云端,这样电路设计人员就可以同步和共享数据。其次,工厂大数据与IP设计的融合,因为如果IP工艺窗口不能重叠,产率将为零,所以目前的芯片设计是对产业链合作和速度的考验。

“在人工智能时代,芯片推出非常迅速,性能非常复杂。”因此,为了快速推出适合AI时代的芯片,该公司提出了CIDM模式。 CIDM模型集成了芯片设计,工艺技术开发,制造,封装和测试等,使芯片制造能够快速响应需求并加速产品发布。

国内半导体产业的发展必须从低端芯片升级到高端芯片,同时必须是可自我控制的。 NovuMind提出了一种创新的AI芯片IP设计理念:三维张量架构NovuTensor。 NovuMind中国区副总裁谢强表示,“这一轮AI芯片的多功能性并未反映在代码编程或指令集中,而是反映在数据上。目前,云训练芯片已经接近饱和。相比之下,推理筹码市场机会更大。“

| NovuMind中国副总裁牛强

据悉,NovuTensor独特的架构可以通过4D张量卷积在本地计算4D张量,并通过更高的并行度减少数据传输,从而实现高性能,低延迟和低功耗。

谢强在现场展示了配备自主开发芯片的开发板。由于IP设计的创新,其功耗比可以得到优化。 “我们去年推出的28nm测试芯片可以使用台积电的7nm工艺实现与Apple A12 NPU相同的AI计算能力。”

Horizon Smart Solutions和Chip Division总经理张永谦谈到了由于数据规模和复杂性的快速增长,计算能力已经成为人工智能开发的瓶颈。在这种情况下,边缘计算势在必行。

图|张永谦,Horizon Smart Solutions and Chips Division总经理

他说:“由于边缘芯片的成本和功耗要求很高,因此算法和芯片必须深度集成。”

目前,地平线也从单一计算芯片演变为多种情景的完整解决方案。例如,张永谦,“我们的Turn-key解决方案可以在4周内使用。定制的软硬组合。该解决方案对客户也非常有利。它的资源投入很低,风险很低,而且上市时间很快。“

除了计算机视觉,语音也是这一AI芯片浪潮最典型的应用方向。精神CMO龙梦珠表示,物联网的发展和智能设备市场的爆发,语音专用的AI芯片是时代潮流,它可以实现“端到端计算,及时响应,数据和隐私安全” ,个性化和离线网络。

图|思博伦CMO Dragon Dream Bamboo

Long Mengzhu以Spirit推出的第一代AI芯片TH1520为例,强调软硬件协同设计和算法+芯片深度集成。她说,“传统半导体产业与人工智能的最大区别在于更新周期完全不同。算法的周期短而快,芯片的相位很长。但基于现有的芯片链,芯片比以往任何时候都要多。它会更容易。“

在今年的AI芯片创新大会上,我们首次建立了“战斗”链接,邀请AI芯片行业人士进入舞台,进行一对一的积极和消极的辩论。在现场,每个人都从他们持有的角度开始了激烈的辩论。我们还简要地摘录了辩论中各方的观点。

战斗1:每个人都可以使用AI芯片吗?

中国信息通信研究院副院长王运琪表示,从技术角度来看,芯片可以由大家完成,从最初的芯片设计到芯片的开发,电影,包括最终验证等。有一整套标准化和技术支持。但做得好,做得好是两回事。 AI芯片适合所有人,但不是每个人都可以做得很好。

周鑫科技CEO陈鑫认为,专业人士做专业的事情。该芯片具有多种物理需求和相应的技术,而芯片需要考虑其目标市场的经济效益,并非每个人都能拥有良好的技术资源和资金支持。

对战2:生态是AI芯片公司的终极出路吗?

Huaren Zhiju的创始人刘仁表示,生态学不是AI芯片公司的终极出路,但它必须在细分的应用场景中找到出路。

精神CMO龙梦珠认为,AI芯片实际上是一种商品,最后它可以实现,所以生态不一定是AI芯片的未来,AI公司的使命不是芯片的使命,我们做AI芯片是为了继续生态链。

对战3:AI芯片是否会改变底层包装设计产业链?

Xinen(青岛)IC研发部高级副总裁季明华表示,AI芯片需要更高的性能,因此封装会发生变化。 “当有新的需求时,未来会有变化。这只是时间的变化。“

Deep View Spot的联合创始人王昕认为,从设计,包装到最终应用的芯片产业链的大部分布局都是逐步发展的。 AI芯片在原有的产业链中逐步发展,并没有改变或打破产业链。框架。

战斗4:可以在一般方向上开发专用的AI芯片吗?

Rui Shizhijue SVP,联合创始人肖伟表示,目前的算法是多余的。当删除无用参数时,流线型AI模型必须是不规则模型,并且该模型不得使用专用芯片。要做到这一点,未来的CPU +混合计算更适合人们掌握AI算法核心技能后的解决方案。

NovuMind中国区副总裁谢强认为,AI芯片只能用于AI芯片,人工智能每次都会改变。没有芯片可以解决所有问题。只有由“CPU + GPU + AI芯片+ 5G芯片”组成的系统才是通用系统,而芯片则不是。

更多优质内容,请继续关注镁客网

移动百度

——