M-TECH 2019中国AI芯片创新者大会圆满落幕,众大咖共论AI芯片发展和机遇

活动 作者:镁客网 2019-08-12 10:24 阅读:5828 评论:0

M-TECH 2019中国AI芯片创新者大会圆满落幕,众大咖共论AI芯片发展和机遇-爱尖刀

8月9日,由镁客网主办,南京建邺高新技术产业开发区协办,IC PARK支持的M-TECH 2019中国AI芯片创新者大会在北京成功举办。

围绕AI芯片的关键议题,来自半导体产业上下游的企业、AI初创公司、投资机构、权威的芯片评测机构等在内的行业人士各抒己见,给出了他们对技术、产业的思考。

本次大会由镁客网联合创始人申晨主持,在产业人士激辩AI芯片发展前,南京市建邺区人民政府副区长、建邺高新技术产业开发区党工委书记杨波上台发表致辞。他表示,南京市建邺区的地理位置优越、交通便利、文教资源集中、配套基础设施完善,目前正进一步聚焦金融和科技服务业(数字经济)+人工智能未来产业的“1+1”产业。

所以,“在AI产业建设方面,南京建邺区也出台了诸多扶持政策,提供从市场、资金、人才、金融法律服务等多维度的保障支持。”

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图 | 南京市建邺区人民政府副区长、建邺高新技术产业开发区党工委书记杨波

从芯片设计创新到评测服务,AI芯片的新挑战

AI芯片在一?#33268;?#30340;热潮后走向更务实的商业化应用,热?#21271;?#21518;,也暗藏着不少鱼龙混杂的产品。

中国信息通信?#33455;?#38498;去年就参与到了AI芯片的评估测试工作,推出了AIIA DNN benchmark——人工智能端侧芯片基准测试评估方案。中国信息通信?#33455;?#38498;副主任王蕴韬在活动现场总结了AIIA DNN benchmark的特点,“面向推断任务,基于端侧、首次区分整型与浮点。”不过,他也透露,端侧之外,AIIA DNN benchmark正同步推出基于云测的推断工作,目前首轮工作已经启动。

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图 | 中国信息通信?#33455;?#38498;副主任王蕴韬

在开展具体评测中,他们也发现了五大挑战:产品形态多样化、算法迭代太快、(端侧、训练)框架种类的分散化、应用场景碎片化以?#23433;?#35797;数据?#24149;?#20934;化。所以,为了鼓励更多开发者参与,目前AIIA DNN benchmark项目已经开源。

最后,王蕴韬强调道,“芯片,底层硬件做的再好,那些厉害的算法和软件团队也能达到相同效果。因此,软硬件协同是下一步产业发力的重点。”

评测之外,AI芯片也非常考验上下游产业链的配合。芯恩(青岛)集成电路资深研发副总、前中芯国?#39318;?#28145;副总裁季明华谈到了AI是如何加速集成电路设计,以及最适用于当前AI芯片发展的新的产业模式。

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图 | 芯恩(青岛)集成电路资深研发副总、前中芯国?#39318;?#28145;副总裁季明华

季明华表示,我们现在要将集成电路设计的软件放在云端,让电路设计者可以同步进行、共享数据。其次是工厂大数据和IP设计的融合,因为如果IP工艺的窗口不能重叠,?#35745;仿示?#20250;为零,所以当前的芯片设计十分考验产业链的配合度和速度。

“AI时代里,芯片推出来的时间要非常快,?#38405;?#35201;非常复杂。”所以,为了快速推出适用于AI时代的芯片,芯恩提出了CIDM模式。CIDM模式整合了芯片设计、工艺技术研发、制造、封?#23433;?#35797;等?#26041;冢?#20174;而让芯片制造快速响应需求,加速产品推出市场。

国内半导体产业的发展既要做到产业升级,从?#25237;?#33455;片发展到高端芯片,同时也要做到自主可控,NovuMind就提出了创新性的AI芯片IP设计思路:三维张?#32771;?#26500;NovuTensor。NovuMind中国区副总裁谢强表示,“这一轮AI芯片的通用?#22278;?#26159;体现在代码编程或者指令集,而是由数据体现。当前,云端的训练芯片已经趋近饱和,相比较下,?#35780;?#33455;片的市场机会更大。”

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图 | NovuMind中国区副总裁谢强

据悉,NovuTensor的独特构架能够在本地用4D张量卷积运算3D张量,通过更高的并行性减少数据运输,从而达到保持高?#38405;堋?#20302;延迟、低功耗的效果。

谢强在现场展示了搭载了它们自研芯片的开发板,由于IP设计的创新,所以它的功耗比可以做到最佳。“去年我们推出的28nm的测试芯片,能够和采用台积电7nm制程的苹果A12 NPU达到同等AI计算能力。”

谈AI芯片的应用:算法+芯片深度融合

地?#36739;?#26234;能解决方案与芯片事业部总经理张永谦谈到了由于数据?#32771;?#21644;复杂度的?#26412;?#22686;长,算力成为AI发展的瓶?#20445;?/strong>在这样的情况下,边?#23548;?#31639;势在必行。

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图 | 地?#36739;?#26234;能解决方案与芯片事业部总经理张永谦

他表示,“因为边缘侧对芯片的成本、功耗的要求非常?#37327;蹋?#25152;以算法和芯片一定要深度融合。”

张永谦举例,“我们推出的Turn-key方案,4周就能出样机。而定制化的软?#27493;?#21512;的方案,对客户来说好处也非常明显,它的资源投入非常低,风险也低,上市时间也快。”

计算机视觉之外,语音也是这波AI芯片热潮中最为典型的一个应用方向。思必驰CMO龙梦竹表示,物联网的发展,以及智能设备市场的爆发,语音专用AI芯片是大势所趋,它可以实现“端侧计算、及时响应、数据与隐私安全、个性化和网络离线。”

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图 | 思必驰CMO龙梦竹

龙梦竹以思必驰推出的第一代AI芯片TH1520为例,强调了软硬件协同设计以及算法+芯片深度融合。她表示,“传统的半导体产业与人工智能最大的区别在于更新周期完全不一样,做算法的周期短而快,做芯片的阶段性周期非常长。但基于现有的芯片链条,做芯片比以往会更容易一些。”

四轮battle交锋,关于AI芯片最犀利的观点碰撞

在今年的AI芯片创新者大会中,我们首次设置了“Battle?#34987;方冢?#36992;请AI芯片产业人士上台进行一对一的正反方辩论,现场大家从所持角度展开了激?#19994;?#36777;论,我们也简略摘录了辩论过程中所任持方的观点。

· Battle 1:AI芯片是人人可做的吗?

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中国信息通信?#33455;?#38498;副主任王蕴韬表示,从技术角度来说,芯片是人人都可以做的,从芯片最开始的设计到芯片的研发、流片,包括最后的验证等等?#24149;方冢?#30446;前业内?#21152;?#19968;整套的规范化和技术的支撑。但做和做好是两件事,AI芯片是人人可做,但不是人人都能做好。

宙心科技CEO陈更新认为,专业的人做专业的事情。芯片有各种各样的物理性需要与之相应的技术,而且做芯片还需要考虑它的目标市场经济效益,不是所有人都能拥有很好的技术资源和资金支持。

· Battle 2:生态是不是AI芯片公司的终极出路?

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华仁智聚创始人刘力表示,生态并不是AI芯片公司的终极出路,但是一定要在细分的应用场景下?#19994;?#20986;路。

思必驰CMO龙梦竹认为,AI芯片?#23548;示?#26159;一个商品,最后是落到能否变现上,所以生态也不一定AI芯片的未来,AI公司的使命也不是芯片的使命,我们做AI芯片是为了延续生态的一环。

· Battle 3:AI芯片会改变底层的封装设计产业链吗?

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芯恩(青岛)集成电路资深研发副总季明华表述称,AI芯片要求有更高的?#38405;埽?#25152;以封装上会发生改变。“未来有新需求的时候一定会改变,这中间只是一个时间点的变化。”

深视光点联合创始人王鑫则认为,芯片产业?#21019;由?#35745;、封装到最后应用的?#23395;?#22823;部分都是渐变式发展,AI芯片还是在原有产业链上逐步发展,并没有改变、突破产业链的框架。

· Battle 4:专用的AI芯片能否朝着通用方向发展?

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睿视智觉SVP、联合创始人肖潇表示,现在的算法是有冗余的,当没用的参数被去掉、精简后的AI模型一定是非规则模型,而这一模型必定不能用专用的芯片去做,未来CPU+混合计算是更适合的解决方案。

NovuMind中国区副总裁谢强则认为AI芯片只做AI芯片相关工作,而AI每经历一段时间就会发生改变。没有一颗芯片可以做到解决所?#24418;?#39064;,只有“CPU+GPU+AI芯片+5G芯片”组成?#21335;低?#25165;是通用?#20302;常?#32780;芯片不是。


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