來源：超天才網(wǎng)

作者：張耀寰

摘要：在人工智能如火如荼的今天,，芯片研發(fā)日益受到關(guān)注，算法必須依托芯片才能夠順利運(yùn)行,。誰壟斷了芯片技術(shù),，誰就掌控了行業(yè)話語權(quán)。芯片作為人工智能上游產(chǎn)業(yè)，是人工智能發(fā)展水平的標(biāo)志,。美國一直是技術(shù)和市場的領(lǐng)導(dǎo)者,，我們不妨看看美國同行在人工智能芯片上的作為。

在人工智能如火如荼的今天,，芯片研發(fā)日益受到關(guān)注,。芯片作為人工智能上游產(chǎn)業(yè)，是人工智能發(fā)展水平的標(biāo)志,。掌控核心芯片架構(gòu)的先發(fā)優(yōu)勢,，在此基礎(chǔ)上迅速建立生態(tài)體系是人工智能時(shí)代成功的關(guān)鍵。

芯片按照其功用有承擔(dān)電源輸出控制的,，有承擔(dān)音頻視頻處理的,，還有承擔(dān)多種復(fù)雜運(yùn)算的。在人工智能領(lǐng)域,，算法必須依托芯片才能夠順利運(yùn)行,。各個(gè)芯片在不同場景的計(jì)算能力不同，算法的處理速度,、能耗也有很大差異,。目前，全球知名芯片制造商都在大力研發(fā)適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的功能更強(qiáng),、算法更快,、體積更小、功耗更低的芯片,。在全球人工智能前沿領(lǐng)域,，我們可以把與深度學(xué)習(xí)需求相關(guān)的芯片分為GPU、FPGA,、ASIC等主要類型,。

縱觀全球AI領(lǐng)域，美國一直是技術(shù)和市場的領(lǐng)導(dǎo)者,，以下我們不妨看看美國同行在AI芯片上的作為,。

一、NVIDIA

NVIDIA作為GPU 行業(yè)的領(lǐng)頭羊,，在全球人工智能芯片領(lǐng)域具備明顯的先發(fā)優(yōu)勢,。NVIDIA創(chuàng)立于1993年1月，是美國一家以設(shè)計(jì)智能芯片組為主的無晶圓（Fabless）IC半導(dǎo)體公司,，也是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)廠商,。NVIDIA的GPU 是圖像處理的行業(yè)龍頭，GPU 芯片的同步并行運(yùn)算非常適用于人工智能的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。作為一家專業(yè)的圖形處理芯片公司,，Nvidia在1999年發(fā)明圖形處理器GPU,，從此GPU就深刻改變了世界。特別是在游戲領(lǐng)域,，NVIDIA 的GPU幾乎已經(jīng)成了游戲設(shè)備的標(biāo)配,。如今,，NVIDIA獲得超過7300個(gè)專利,，其中包括很多對現(xiàn)代計(jì)算有深刻影響的技術(shù)。德國大眾為旗下的奧迪汽車引入新式導(dǎo)航系統(tǒng),，并首次采用NVIDIATegra片上系統(tǒng)處理器,。相比于2009年初的多媒體交互系統(tǒng)(MMI)，新的Tegra核心導(dǎo)航系統(tǒng)更加出色,，不但功能上更強(qiáng)大,，效果更出色。2016 年8 月,，NVIDIA推出首臺深度學(xué)習(xí)超級計(jì)算機(jī)NVIDIA DGX-1,。2017 年4 月，NVIDIA宣布全新數(shù)據(jù)中心加速器Tesla P100 已經(jīng)供貨,，Tesla P100計(jì)算卡面向人工智能,、自動駕駛、氣候預(yù)測,、醫(yī)藥開發(fā)等專業(yè)領(lǐng)域,。2016年，NVIDIA的股價(jià)上漲了228%,，過去的5年內(nèi)累計(jì)上漲500%,。500億美元的市值將會持續(xù)給NVIDIA帶來40倍的市場收入，這幾乎是業(yè)內(nèi)擁有最高收益的公司,。

二,、Google

Google為其深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造基于ASIC 的專用Tensor Processing Unit 芯片。該TPU芯片也用于AlphaGo的系統(tǒng)中,。ASIC是專用集成電路 ,，具有體積更小、功耗更低,、性能提高,、保密性增強(qiáng)、成本低等優(yōu)點(diǎn),。TPU目前在Google主要用于：1.機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)RankBrain,，用于幫助Google處理搜索結(jié)果；2.街景StreetView,，用于提高地圖與導(dǎo)航的準(zhǔn)確性,；3.圍棋人工智能AlphaGo,，其最初版本使用48 個(gè)CPU+8 GPU，對戰(zhàn)樊麾時(shí)升級到1202 CPU+176 GPU,，對戰(zhàn)李世石時(shí)升級至TPU 版本,。

Google的TPU軟件引擎驅(qū)動著Google的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，硬件和軟件組成的網(wǎng)絡(luò)可以通過分析海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)如何完成特定任務(wù),。雖然GPU在設(shè)計(jì)上很適合用于運(yùn)行驅(qū)動深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的計(jì)算任務(wù),，但Google認(rèn)為如果使用定制芯片可以進(jìn)一步提高效率。Google結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的具體需求對TPU的規(guī)格進(jìn)行了調(diào)整,，用更少量事務(wù)就可以運(yùn)行每一步操作,。這意味著這樣的芯片每秒鐘都能執(zhí)行更多操作。

目前Google同時(shí)使用TPU和GPU運(yùn)行自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。

三,、Apple

Apple此前一直研發(fā)一款專門處理人工智能相關(guān)任務(wù)的芯片——Apple Neural Engine，芯片將能夠改進(jìn)Apple設(shè)備在處理需要人工智能任務(wù)時(shí)的表現(xiàn),，比如面部識別和語音識別等,。目前，Apple在其設(shè)備（iPhone 和 iPad）上主要使用的是 A 系列的處理器和功能強(qiáng)大的 GPU 來完成大量的計(jì)算任務(wù),。一款強(qiáng)大的,，專業(yè)的人工智能芯片可以讓Apple在本地設(shè)備上進(jìn)行更復(fù)雜的處理任務(wù)，同時(shí)進(jìn)一步保證了其隱私方面的優(yōu)勢,。iPhone X 采用定制的芯片來處理人工智能工作負(fù)載,。iPhone X采用的定制芯片是一個(gè)雙核的“A11生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎”(A11 bionic neural engine)芯片，每秒運(yùn)算次數(shù)最高可達(dá)6000億次,。該芯片使Face ID身份認(rèn)證功能能夠快速識別人臉,，從而解鎖iPhone X或進(jìn)行購物。iPhone A11配備專門神經(jīng)芯片意味著主芯片工作量將減低,，同時(shí)手機(jī)攝像頭對物體識別將成為能耗更低的應(yīng)用,，這是自iPhone7之后安裝FPGA芯片探索AI任務(wù)的主要目的。Apple將計(jì)算機(jī)生成的合成圖片作為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源,，這意味著終端將應(yīng)用計(jì)算機(jī)機(jī)視覺技術(shù)對于真實(shí)圖片進(jìn)行標(biāo)簽和注釋,，這無疑是人工智能應(yīng)用的巨大創(chuàng)新。

四,、Qualcomm

針對人工智能的時(shí)代大潮,，Qualcomm開發(fā)了神經(jīng)處理引擎。這是一個(gè)基于軟件開發(fā)的工具包（SDK）,，可幫助開發(fā)人員優(yōu)化其應(yīng)用程序,，可在Qualcomm驍龍Snapdragon 600和800系列處理器上運(yùn)行AI應(yīng)用程序。這意味著,，如果用戶正在構(gòu)建使用AI（例如圖像識別）的應(yīng)用程序,，則可以集成Qualcomm的SDK,，并且在具有兼容處理器的手機(jī)上運(yùn)行速度更快。Qualcomm公司2016年前首次宣布推出神經(jīng)處理引擎,，作為Zeroth平臺的一部分,。從2016年9月起，Qualcomm就一直在與幾個(gè)合作伙伴一起開發(fā)SDK,，并于近期宣布開放SDK,，供所有人使用。Qualcomm首款整合其SDK的公司是Facebook,，目前正在使用它來加速其移動應(yīng)用程序中的增強(qiáng)型現(xiàn)實(shí)過濾,。Qualcomm對外宣稱,，通過使用自身的神經(jīng)處理引擎,，F(xiàn)acebook的過濾器速度比通用CPU實(shí)現(xiàn)方案要快五倍以上。

五,、Intel

Intel是 PC 時(shí)代計(jì)算芯片領(lǐng)域毫無爭議的超級霸主,，而智能手機(jī)時(shí)代到來后，Intel失去了在智能手機(jī)領(lǐng)域里的話語權(quán),。2016年11月,，Intel花費(fèi)4億元收購一家創(chuàng)業(yè)公司Nervana。Intel稱,，與圖形芯片相比,，Nervana 技術(shù)可以使深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)運(yùn)行速度提升100 倍，計(jì)劃2017 年銷售集成Nervana 技術(shù)的芯片,，在深度學(xué)習(xí)市場挑戰(zhàn)NVIDIA優(yōu)勢,，Intel計(jì)劃在自己的處理器中整合Nervana 芯片和軟件。同時(shí),，Intel收購FPGA生產(chǎn)商巨頭Altera,，研發(fā)基于FPGA技術(shù)的人工智能芯片。

六,、IBM

2004年,，IBM開始研究“大腦”芯片。2009年,，IBM計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠模擬貓的大腦,。從2008 年IBM開始研究能模擬人類大腦的芯片項(xiàng)目。2011年,，IBM開發(fā)出原型芯片,，它有256個(gè)數(shù)字神經(jīng)元，能夠識別模式,。2014 年推出首個(gè)基于SyNAPSE 打造的TrueNorth芯片,，該芯片內(nèi)置,。100 萬個(gè)模擬神經(jīng)元和2.56 億個(gè)模擬神經(jīng)突觸。2016 年5 月,，IBM 發(fā)布了一項(xiàng)量子計(jì)算云服務(wù),，每個(gè)人都可以使用其5 量子位量子計(jì)算機(jī)。TrueNorth的能耗很低,，現(xiàn)有服務(wù)器安裝的是傳統(tǒng)芯片,，比如GPU、CPU和FPGA,，它們也可以識別圖像和語音,。TrueNorth 芯片與眾不同的是同時(shí)具有傳統(tǒng)的同步部分（接口和時(shí)序）和異步部分（大腦式架構(gòu)）。由于使用異步邏輯,，功耗僅為70mW,，而同結(jié)構(gòu)的54 億個(gè)并聯(lián)晶體管會消耗50-100W。為了使神經(jīng)元構(gòu)成任意至任意的連接結(jié)構(gòu),，芯片上有龐大的交叉開關(guān),，用于將芯片上54億個(gè)晶體管的神經(jīng)元連在一起。不久前,，IBM 宣布將在今年年內(nèi)推出全球首個(gè)商業(yè)“通用”;量子計(jì)算服務(wù)IBM Q,，為50 量子bit 的計(jì)算機(jī)，比之前推出的5 量子位計(jì)算機(jī)大10 倍,，且可以勝任許多傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法完成的工作,，據(jù)稱其將加速藥品開發(fā)以及科學(xué)新發(fā)現(xiàn)。

IBM還在開發(fā)量子計(jì)算機(jī),，其它一些機(jī)構(gòu)和企業(yè)也在開發(fā)人腦模擬芯片,，比如惠普（Hewlett Packard Enterprise）、斯坦福大學(xué),、德國海德堡大學(xué),、英國曼徹斯特大學(xué)。

七,、Microsoft

微軟把重心放在FPGA人工智能芯片上,，目前FPGA 已經(jīng)被應(yīng)用在Bing搜索的支持上，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動新的搜索算法,，執(zhí)行速度比傳統(tǒng)的芯片會快很多倍,，只需要24ms 就可以實(shí)現(xiàn)搜索，規(guī)避了以往長達(dá)四秒搜索空白的尷尬,。其FGPA 同樣能夠支持微軟的云計(jì)算服務(wù)Azure,，未來微軟全球的數(shù)百萬部的服務(wù)器將會應(yīng)用FPGA。同時(shí)微軟推出基于FPGA 技術(shù)的視覺芯片A-eye,，使得攝像頭具有視覺理解能力,。FPGA 的輸入到輸出之間并沒有計(jì)算過程,，只是通過燒錄好的硬件電路完成信號的傳輸，因此運(yùn)行速度非常高,，可達(dá)CPU 的40 倍,。目前的攝像頭主要完成記錄、存儲等功能,，在攝像頭上加入A-Eye 視覺芯片,，就可以讓攝像頭具有視覺理解能力。A-Eye 可以廣泛應(yīng)用在智能安防,，嬰兒和老人看護(hù),，戰(zhàn)場機(jī)器人，汽車和無人機(jī)等各種需要視覺智能的領(lǐng)域,。

我們應(yīng)該看到,，在人工智能領(lǐng)域，誰壟斷了芯片技術(shù),，誰就掌控了行業(yè)話語權(quán),！

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