人工智能芯片要關(guān)注的關(guān)鍵問(wèn)題是什么？

　　如今人工智能芯片已成為全球科技、產(chǎn)業(yè)和社會(huì )關(guān)注的焦點(diǎn)，學(xué)界力爭從各種不同的技術(shù)路線(xiàn)對AI芯片性能提升進(jìn)行探索，世界各地也涌現出了諸多各有側重點(diǎn)的AI芯片公司，從算法、架構、硬軟件等不同的維度去實(shí)現高能效的AI計算。AI芯片作為人工智能技術(shù)的硬件基礎和產(chǎn)業(yè)落地的載體，吸引了眾多巨頭和創(chuàng )企入局，整個(gè)芯片市場(chǎng)新品迭出、各類(lèi)AI芯片相繼面世。錦宏電路專(zhuān)業(yè)生產(chǎn)PCB線(xiàn)路板。

　　尤其需要注意的是，人工智能算法的更新?lián)Q代較為迅速，在固定架構中會(huì )存在很多風(fēng)險。一旦舊人工智能架構失靈，在新架構出現時(shí)，原本的固化架構很大程度上即刻失效。所以，架構的彈性成為業(yè)界需要聚焦的問(wèn)題。

　　近日，科技部、中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委、國家標準化管理委員會(huì )、工業(yè)和信息化部發(fā)布關(guān)于印發(fā)《國家新一代人工智能標準體系建設指南》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“《指南》”)的通知，以進(jìn)一步加強人工智能領(lǐng)域標準化頂層設計，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)和標準制定，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)健康可持續發(fā)展。

　　《指南》對行業(yè)總體要求、建設思路、建設內容等方面做了具體規定，智能語(yǔ)音、AI云等領(lǐng)域也迎來(lái)了新一輪發(fā)展機遇。對于A(yíng)I芯片來(lái)說(shuō)，設備需要連接網(wǎng)絡(luò )，因而決定了對物聯(lián)網(wǎng)芯片和人工智能芯片的需求。有關(guān)數據顯示，全球云端AI芯片市場(chǎng)規模預計2024年將達100億美元，邊緣AI芯片也同樣增長(cháng)強勁，未來(lái)幾年，年復合增長(cháng)率約為31%。

　　芯片設計、芯片架構的高壁壘行業(yè)中，RISC-V這股新勢力正在快速崛起、逐步壯大。指令集就像是一整套語(yǔ)言系統，CPU能夠讀懂并按照要求硬件、運行程序。而這套高效的語(yǔ)言規范，需要在設計CPU的時(shí)候都制定好。

　　從芯片架構來(lái)看，目前市場(chǎng)上絕大多數AI芯片都是采用傳統的指令集架構。傳統的指令集架構采用馮諾依曼計算方式，通過(guò)指令執行次序控制計算順序，并通過(guò)分離數據搬運與數據計算提供計算通用性。

　　發(fā)展至今，CPU主要有兩大指令集，復雜指令集(CISC)架構x86，精簡(jiǎn)指令集(RISC)架構陣營(yíng)有MIPS、ARM、和RISC-V。一般來(lái)看，RISC-V基于“精簡(jiǎn)指令集”原則的第五代指令集架構，并且對外開(kāi)源，由于中立、開(kāi)源、精簡(jiǎn)的屬性，且不太受一個(gè)國家政策的影響，因此被不少?lài)乙暈閺澋莱?chē)的機會(huì )。

　　有市場(chǎng)研究報告指出，在半導體的歷史上，X86、ARM作為主流架構一直都占有著(zhù)很大的市場(chǎng)。隨著(zhù)5G、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，而RISC-V作為新興架構，以其精簡(jiǎn)的體量，或許在未來(lái)的IoT領(lǐng)域中能取得突出的優(yōu)勢，其他的應用場(chǎng)景還包括存儲、電子、服務(wù)器等市場(chǎng)。

　　人工智能需要繁多的訓練、識別、數據分析、大量計算。所以，AI解決方案應針對不同的應用對網(wǎng)絡(luò )和性能參數，要求不同速度、能耗、延遲、準確性，芯片同樣如此。從設計到制造，AI芯片無(wú)疑凝聚了人類(lèi)智慧的結晶。而彈性架構的支撐，將為AI芯片功能完全釋放提供強大支柱。

　　此外，當前人工智能發(fā)展正處于第三波浪潮上，這波浪潮的一大特點(diǎn)就是與業(yè)務(wù)緊密結合的人工智能應用場(chǎng)景逐漸落地，擁有先進(jìn)算法和強大計算能力的企業(yè)成為了十分有力的推動(dòng)者。當前人工智能的主流技術(shù)路徑是深度學(xué)習，但無(wú)論是產(chǎn)業(yè)界或學(xué)術(shù)界，都認為深度學(xué)習尚存在一些局限性，在機器感知類(lèi)場(chǎng)景表現優(yōu)異，但在機器認知類(lèi)場(chǎng)景表現還有待提高。

　　眼下，人工智能服務(wù)器正在快速的成熟和完善中，結合整個(gè)人工智能技術(shù)和服務(wù)的發(fā)展，未來(lái)人工智能服務(wù)器會(huì )重點(diǎn)在低功耗設計、智能邊緣計算、軟硬件平臺融合等領(lǐng)域產(chǎn)生新的突破。