清華大學(xué)微電子所所長魏少軍9日呼吁,當(dāng)前,AI領(lǐng)域芯片已“炒作”過熱,在目前還沒有出現(xiàn)AI通用算法的芯片,以及,AI殺手級應(yīng)用尚未出現(xiàn)的情況下,AI芯片未來發(fā)展還有長路要走。而推進(jìn)AI芯片需要軟件、硬件“雙輪驅(qū)動發(fā)展”,其中,軟件更是扮演核心的關(guān)鍵角色。
發(fā)展AI芯片不可或缺
魏少軍在9日全球AI芯片創(chuàng)新峰會上做出上述表示。他指出,當(dāng)前人工智能算法非常多,層出不窮并沒有統(tǒng)一,根據(jù)應(yīng)用不同,因應(yīng)算法也不同;從硬件芯片來說,需要具備AI深度學(xué)習(xí)引擎,從云端向終端遷移的過程,需要極高效能通用深度學(xué)習(xí)引擎。這也是GPU大行其道的原因,因?yàn)橹两窨磥?,GPU能實(shí)現(xiàn)很好的AI計(jì)算量。
盡管目前在AI領(lǐng)域,計(jì)算無處不在,但他話鋒一轉(zhuǎn),提出一個問題:盡管目前AI應(yīng)用涵蓋了生產(chǎn)領(lǐng)域、生活各個應(yīng)用層面,但究竟什么才是AI的“殺手級應(yīng)用”?與人們生活周遭真正不可或缺的日常AI應(yīng)用?至今,應(yīng)還沒答案。
他進(jìn)一步指出,智能軟件的作用一點(diǎn)不比芯片差,其實(shí)軟件更是核心,智能硬件要跟著軟件不斷的變化,芯片要能夠被軟件所定義動態(tài)的改變運(yùn)算任務(wù)。
AI運(yùn)算 軟硬件實(shí)時(shí)動態(tài)變化
他說,為了提振美國電子產(chǎn)業(yè),由美國國防部先進(jìn)計(jì)劃署 (DARPA)推動的電子產(chǎn)業(yè)振興計(jì)劃(ERI)針對后摩爾定律(post-Moore’s-law)時(shí)代的新材料、架構(gòu)與設(shè)計(jì)流程,在科技領(lǐng)域?qū)で笸黄?。其中設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),就提到“軟件定義硬件”(software define hardware),而所謂的“實(shí)時(shí)”指的是運(yùn)行300-1000納秒內(nèi)硬件隨著軟件而跟著變化。
他說,這部分清華大學(xué)比起國外早在十年多前就在做了。由于FPGA有其缺陷, 要做到軟件定義很難, 但是可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)需要硬件、軟件都動態(tài)進(jìn)行改變, 這方面不僅改變傳統(tǒng)計(jì)算結(jié)構(gòu),AI算法也不停變換,需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來定義硬件。
清華大學(xué)目前可重構(gòu)芯片Thinker就是基于此一出發(fā)點(diǎn),根據(jù)通用、專用版本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算,提高系統(tǒng)能效,目前有Thinker 1、Thinker 2及獲MIT極高評價(jià)的Thinker X 。
AI殺手級應(yīng)用還沒出現(xiàn)
他總結(jié)認(rèn)為,現(xiàn)在AI芯片已經(jīng)被過度“炒作”, 尤其媒體跟風(fēng)起到很大作用。實(shí)際上,目前還沒有出現(xiàn)像CPU一樣的AI通用算法芯片,AI殺手級應(yīng)用還沒出現(xiàn),未來還有很長一段路要走。
但是,未來AI通用芯片會出現(xiàn)嗎?如果出現(xiàn)了其架構(gòu)又為何?他認(rèn)為,如果沒有,那么目前大部分的業(yè)者恐怕都將成為最令人欽佩的“先烈”,因?yàn)橹皇轻槍ΜF(xiàn)有特定的垂直場景應(yīng)用開發(fā)IP核,最后多會被大公司所吸收。未來2-3年行業(yè)恐怕會進(jìn)入技術(shù)變革的一輪低潮期。
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原文標(biāo)題:魏少軍警語:AI芯片“炒作”過熱 恐將都成“先烈”!
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