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高性能的智能芯片是人工智能發(fā)展的硬件基礎(chǔ)。

(資料圖片僅供參考)

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

隨著智能時(shí)代加速到來，高性能的智能芯片作為人工智能發(fā)展的硬件基礎(chǔ)，需求也愈加凸顯。據(jù)上海市集成電路行業(yè)協(xié)會(huì)會(huì)長張素心介紹，我國在人工智能芯片領(lǐng)域整體發(fā)展起步較晚，比較有代表性的企業(yè)，大部分是近年來才成立。

從行業(yè)發(fā)展角度，張素心還建議，業(yè)界應(yīng)正視發(fā)展過程中存在的問題，包括技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系的建立、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的協(xié)同發(fā)展、公共測試服務(wù)平臺(tái)等各個(gè)產(chǎn)業(yè)要素的建立。

從電路集成到系統(tǒng)集成

在燧原科技創(chuàng)始人、董事長兼CEO趙立東看來，大模型出現(xiàn)后，其參數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長，使得算力供不應(yīng)求，未來對(duì)算力的需求更是海量。

趙立東指出，2020年7月9日，英偉達(dá)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(dǎo)體行業(yè)里程碑式的標(biāo)志之一。“英偉達(dá)代表了AI算力和智能算力中心方向，其產(chǎn)品和技術(shù)在這個(gè)領(lǐng)域遙遙領(lǐng)先，所以華爾街用真金白銀押寶這個(gè)技術(shù)和方向。”

不斷增長的AI算力也驅(qū)動(dòng)了AI芯片的研發(fā)。趙立東認(rèn)為，如今的AI芯片需要高性能、高帶寬、高存儲(chǔ)、高通用性以及高效的分布式計(jì)算、集群互聯(lián)。換言之，這已不是單芯片，而是系統(tǒng)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(duì)汽車芯片提出了高性能、高安全、適用性強(qiáng)等特征，端側(cè)的DMS、語音交互等本地AI應(yīng)用都離不開本地的算力。未來智能汽車或?qū)⒆兂苫谥醒胗?jì)算的平臺(tái)，提供通用化的CPU算力、GPU算力、NPU算力，支撐未來的AI應(yīng)用。

對(duì)于AI芯片的技術(shù)發(fā)展之路，中國科學(xué)院院士、深圳大學(xué)校長毛軍發(fā)同樣認(rèn)為，芯片只是手段，系統(tǒng)才是目的?！澳柖烧媾R極限挑戰(zhàn)，轉(zhuǎn)折點(diǎn)正在臨近。微電子技術(shù)將從過去的電路集成走向未來的系統(tǒng)集成，這一變革性的發(fā)展路徑，為我國半導(dǎo)體技術(shù)變道超車提供了一個(gè)難得的歷史機(jī)遇?！?/p>

從“端”到“云”

對(duì)于本次論壇的特殊之處，上海市集成電路行業(yè)協(xié)會(huì)秘書長郭奕武介紹道，過去與會(huì)嘉賓以芯片企業(yè)為主，這次不僅有芯片企業(yè)，還邀請(qǐng)了相關(guān)終端企業(yè)，旨在從新的技術(shù)、新的產(chǎn)品、新的應(yīng)用、新的生態(tài)、新的勢力五個(gè)方面發(fā)展。

“在今天，AI無論是從訓(xùn)練還是從推理里來看，大部分都還是在云端。但同時(shí)我們也看到，端側(cè)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(fù)責(zé)人侯紀(jì)磊看來，在端側(cè)大量部署生成式AI，對(duì)推進(jìn)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(yīng)用場景，侯紀(jì)磊認(rèn)為，中心云、邊緣云、終端側(cè)云之間相互協(xié)調(diào)、緊密聯(lián)合的方式能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；臄U(kuò)展；AI處理中心在一定程度上可以向邊緣化發(fā)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(rèn)為，人工智能發(fā)展的第二個(gè)階段應(yīng)該是邊緣訓(xùn)練階段?！庇⑻貭枺ㄖ袊┚W(wǎng)絡(luò)與邊緣事業(yè)部CTO、英特爾高級(jí)首席AI工程師張宇表示。

張宇進(jìn)一步指出，邊緣人工智能的發(fā)展可能包括三個(gè)階段：第一個(gè)階段是邊緣的推理，第二個(gè)階段是邊緣的訓(xùn)練，第三個(gè)階段是邊緣的自主學(xué)習(xí)。目前邊緣人工智能絕大多數(shù)應(yīng)用處于邊緣推理階段，即用大量數(shù)據(jù)和極大算力在數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練一個(gè)模型，而后把訓(xùn)練的結(jié)果推送到前端執(zhí)行推理操作。

對(duì)于實(shí)現(xiàn)邊緣訓(xùn)練，張宇認(rèn)為，需要有更加自動(dòng)化的手段和工具去完成從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型訓(xùn)練，以及模型部署這一整套開發(fā)流程。另外，也應(yīng)注意數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題。

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