盘点人工智能芯片中的中国力量
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网络整理2018-01-04 16:34

编者按:人工智能时代已经来临,很大程度上得益于芯片技术多年的积累,所有人都看到了人工智能的前景和其潜在的爆发力,在这个史无前例机遇前,中国有哪些公司能脱颖而出,成为新一代弄潮儿?


  人工智能,特别是深度学习,这几年爆发性的发展,很大程度上得益于芯片技术多年的积累。如果不是芯片技术已经发展到了一定的高度,能够给大规模的机器学习提供足够的处理能力,就没有战胜人类顶尖棋手的 AlphaGo。过去十几年驱动芯片技术发展的主要是通信,多媒体和智能手机这些应用。而随着这些应用增长放缓,芯片技术发展已经逐步转向了AI领域,AI的驱动效应将在芯片技术上会有更明显的体现。

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  人工智能时代已经来临,所有人都看到了人工智能的前景和其潜在的爆发力,2016年以来也成为了芯片企业和互联网巨头们在芯片领域全面展开部署的一年。在竞争激烈的全球AI研究领域,中国的存在感正在加强,人工智能迅速成为中国创业公司最热门的领域,从2012年到2017年第三季度,投资人共向200多家人工智能公司注资了45亿美元。那么,在这个史无前例的巨大浪潮面前,中国芯片生力军中有哪些公司能脱颖而出,成为新一代弄潮儿?

  寒武纪

  寒武纪由创始人陈天石教授带领中科院团队成立于2016年,致力于打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司开创了深度学习处理器方向,研制了国际首个深度学习专用处理器芯片,显著提升了人工智能领域的运算效能。不同于谷歌采用的通用处理器,寒武纪芯片专门面向深度学习技术。模拟实验表明,“寒武纪”相对于传统执行x86指令集的芯片,有两个数量级(几百倍)的性能提升。

  8月,寒武纪完成一亿美元A轮融资,成为全球 AI 芯片领域第一个独角兽初创公司。

  目前,寒武纪系列已包含三种原型处理器结构:

  寒武纪1号,英文名DianNao,面向神经网络的原型处理器结构;

  寒武纪2号,英文名DaDianNao,面向大规模神经网络;寒武纪3号,英文名PuDianNao,面向多种机器学习算法。

  与谷歌人工智能对标,寒武纪的目标是要让1瓦以内功耗的摄像头、手机、甚至手表都能和AlphaGo一样“聪明”,并且希望具有更优的性能、更强大的计算能力,以及更低的功耗。目前寒武纪芯片产业化在即,预计2018年上市,市场表现值得期待。而华为和中科院计算所一直保持着非常密切的关系,成立了“中科院计算所-华为联合实验室”,华为麒麟970使用了寒武纪的技术。

  11月6日,寒武纪科技发布了三款智能处理器IP产品,分别为面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8、高性能且拥有广泛通用性的寒武纪1H16以及用于终端人工智能产品的寒武纪1M。同时,寒武纪还发布了专门为开发者打造的人工智能软件平台CambriconNeuWare。

  中星微电子

  说起国内的人工智能芯片,不得不提一下,今年6月20日,率先推出中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片中星微,这是全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片,并取名“星光智能一号”。这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上,最高能达到98%的准确率,超过人眼的识别率。研发“星光智能一号”耗时三年时间。中星微集团聚集了北京、广东、天津、山西、江苏、青岛、硅谷的研发力量,采用了先进的过亿门级集成电路设计技术及超亚微米芯片制造工艺,在TSMC成功实现投片量产。

  该NPU采用了“数据驱动”并行计算的架构,单颗NPU(28nm)能耗仅为400mW,极大地提升了计算能力与功耗的比例,可以广泛应用于高清视频监控、智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。目前“星光智能一号”出货量主要集中在安防摄像领域,其中包含授权给其他安防摄像厂商部分。未来将主要向车载摄像头、无人机航拍、机器人和工业摄像机方面进行推广和应用。

  地平线机器人

  Horizon Robotics(地平线机器人)由前百度深度学习研究院负责人余凯创办,致力于打造基于深度神经网络的人工智能“大脑”平台-包括软件和芯片,可以做到低功耗、本地化的解决环境感知、人机交互、决策控制等问题。其中,软件方面,地平线做了一套基于神经网络的OS,已经研发出分别面向自动驾驶的的“雨果”平台和智能家居的“安徒生”平台,并开始逐步落地。硬件方面,未来地平线机器人还会为这个平台设计一个芯片——NPU(Neural Processing Unit),支撑自家的OS,到那时效能会提升2-3个数量级(100-1000倍)。