2020年世界人工智能大會云端峰會于7月10日開幕,本次大會上的“萬物智聯(lián) 芯火燎原”人工智能芯片創(chuàng)新主題論壇探討了AI芯片領(lǐng)域的新機(jī)遇,從市場、政策、應(yīng)用、方案等方面分享了人工智能的行業(yè)趨勢。
華東理工大學(xué)副校長,中國工程院院士 錢鋒:突破“堵點(diǎn)”“卡脖子”瓶頸,推進(jìn)集成電路產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展
錢鋒院士指出我們需要推動集成電路產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,才不會處處受制。
我國是世界第一制造大國,但并非制造強(qiáng)國。目前我國集成面臨著高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵問題,雖然在高速發(fā)展期,卻依然存在“短板”,“全而不強(qiáng)”,供應(yīng)鏈存在“斷鏈”的風(fēng)險。再者就是技術(shù)受制于人。
為此錢鋒院士也提出了四大對策:1.建立適合中國又能引領(lǐng)世界集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價值鏈、創(chuàng)新鏈“四鏈”協(xié)同的新模式和新機(jī)制。2.打通創(chuàng)新鏈,建立需求驅(qū)動的協(xié)同創(chuàng)新鏈。3.健全體制機(jī)制,集聚優(yōu)勢創(chuàng)新資源,構(gòu)建研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)和產(chǎn)學(xué)研平臺,激發(fā)單位和科技人員的創(chuàng)新活力。4. 夯實(shí)人才根基,打造既有很強(qiáng)創(chuàng)新能力又懂市場運(yùn)作的集成電路產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才梯隊(duì),促進(jìn)國家重大工程的建設(shè)和產(chǎn)業(yè)邁向價值鏈中高端。
清華大學(xué)微電子學(xué)研究所所長 魏少軍:世紀(jì)大變局下的中國芯片產(chǎn)業(yè)應(yīng)對之道
魏少軍教授提出國內(nèi)企業(yè)與科研需要把握科技進(jìn)步,知己知彼,加強(qiáng)研發(fā)投入。
“中國集成電路全面替代指日可待”這種說法是非常極端的,如果我們不清楚自己需要什么東西,很可能出現(xiàn)全面混亂。
我們該如何應(yīng)對呢?首先要正確認(rèn)識自己,中國已經(jīng)成為世界經(jīng)濟(jì)依存度非常高的國家,但我們對世界依存度卻在減小。信息基礎(chǔ)設(shè)施仍大量依靠國外技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)備,在這個過程中一定要調(diào)整。而AI方面需要發(fā)現(xiàn)應(yīng)用場景才能真正做好人工智能芯片,技術(shù)與資本雙輪驅(qū)動,敢于創(chuàng)新。
芯原股份創(chuàng)始人、董事長兼總裁 戴偉民:無處不在的AI:從云計(jì)算到邊緣計(jì)算
戴偉民博士認(rèn)為芯原作為IP廠商,在云計(jì)算到邊緣計(jì)算上能夠提供額外的助力。
人工智能整個產(chǎn)業(yè)鏈從生產(chǎn)到應(yīng)用,在云端主要是訓(xùn)練、推理、分析,而邊緣端首先要人機(jī)交互再做一些推理。
芯原希望開放創(chuàng)新保護(hù)隱私的AI技術(shù)生態(tài),現(xiàn)在很多國家和地區(qū)制定法律要保護(hù)隱私,唯一辦法就是有些處理要在終端。終端上也可以做訓(xùn)練,之后在集中到云上去做。這就牽扯到了硬件平臺開放的問題,此處的開放不一定是免費(fèi),但要盡可能開源,否則沒辦法形成這個生態(tài)。
IBS最近也提到芯原的設(shè)計(jì)能力擴(kuò)展到5nm,這是中國半導(dǎo)體設(shè)計(jì)能力競爭力增強(qiáng)的關(guān)鍵指標(biāo)。5nm的發(fā)展將會超過7nm,14nm很快會過渡到12nm。我們希望芯原能夠在中國AI浪潮中水漲船高,賦能整個產(chǎn)業(yè)鏈。
恩智浦半導(dǎo)體公司大中華區(qū)主席 李廷偉:智慧合作共贏
恩智浦專注于工業(yè)/IOT、汽車、手機(jī)和5G四大市場領(lǐng)域,在性能、連接性和功能整合方面提供了自己的方案設(shè)想。
恩智浦所開發(fā)的AI邊緣計(jì)算主要靠感知和處理來創(chuàng)新,在硬件和軟件中加入AI來計(jì)算,然后通過有線和無線連接去執(zhí)行。
汽車隨著電氣化、自動化的發(fā)展,需要開發(fā)應(yīng)用場景來引領(lǐng)技術(shù)超前發(fā)展。汽車實(shí)現(xiàn)自動駕駛需要感知,也就靠激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)等,這對安全性有非常高的要求。如此多的汽車傳感器數(shù)據(jù)如果沒有AI的話,一味強(qiáng)調(diào)計(jì)算只會使功率指數(shù)增長。
Synaptics高級副總裁、IOT部門總經(jīng)理 Saleel Awsare:給智能家居賦予邊緣AI
Synaptics的AI應(yīng)用專注于智能家居端,通過差異化競爭提供了更高成本效益的產(chǎn)品。
邊緣AI存在著三大關(guān)鍵挑戰(zhàn):1.隱私與安全性,我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理,在邊緣設(shè)備上維護(hù)你的隱私。根據(jù)內(nèi)容安全的要求,我們也提供安全性保障,設(shè)備的安全性處理都在邊緣進(jìn)行。2.更快的響應(yīng)時間,幫助用戶降低延時,避免每個行為都訪問云端。3.能源效率,我們與智能家居設(shè)備制造商合作時,建立邊緣AI的需求主要是因?yàn)樗麄儾幌氪罅拷ㄔ煨碌臄?shù)據(jù)中心。如果處理多數(shù)放在邊緣進(jìn)行的話,就可以節(jié)約能源和成本。
太一科技創(chuàng)始人以及CEO 解渤:中醫(yī)人工智能之路
新冠疫情下中醫(yī)也發(fā)揮了獨(dú)特的作用,太一科技通過人工智能的方法,用遠(yuǎn)程醫(yī)療與互利網(wǎng)將中醫(yī)的潛力挖掘出來,與全球人民共享。
我們與芯原科技合作開發(fā)了一個人工智能芯片的設(shè)計(jì),把脈診儀本地AI數(shù)據(jù)處理都放到這一芯片中去。這樣傳輸量、準(zhǔn)確度和加壓與反饋的處理過程都很容易,可以用最快速的方法實(shí)時操作。經(jīng)過算法模型計(jì)算后,我們還原成3D結(jié)果圖,方便脈象的直觀展示。
高通產(chǎn)品管理副總裁 Ziad Asghar:人工智能引擎改變端測的計(jì)算能力
高通產(chǎn)品管理副總裁Ziad Asghar認(rèn)為AI改變了移動終端、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和汽車等領(lǐng)域的體驗(yàn),人工智能處理技術(shù)只有規(guī)模化后,才能從低端的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用普及到IVI和XR運(yùn)算的高端應(yīng)用。
為了將邊緣側(cè)的人工計(jì)算能力進(jìn)一步改善,我們采用了高通第五代人工智能引擎。我們采用了異構(gòu)計(jì)算的方式,針對不同的精度級別、不同的功耗級別和不同延遲級別優(yōu)化不同的模塊。
我們還應(yīng)用了一些創(chuàng)新性的想法,比如深度學(xué)習(xí)帶寬壓縮,切實(shí)減少了我們的產(chǎn)品中數(shù)據(jù)交流所需的功耗。使用第五代的高通人工智能引擎,我們可以將峰值性能提升到每秒15萬億次。
黑芝麻智能科技聯(lián)合創(chuàng)始人COO 劉衛(wèi)紅:AI感知計(jì)算平臺賦能未來智能出行
黑芝麻智能科技以華山2號芯片,在智能駕駛領(lǐng)域覆蓋了L2到L4的布局。
智能駕駛的發(fā)展使汽車電子架構(gòu)產(chǎn)生了巨大變化,原來是單獨(dú)的ECU分布控制,逐漸轉(zhuǎn)向ECU集成。而智能駕駛每升一級都對算力有大量提升,L3時所需算力大概30TF,L5則需要500TF以上。
智能駕駛芯片面臨的另外一個挑戰(zhàn)是技術(shù)門檻很高,特別是高算力低功耗的芯片,從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證復(fù)雜性到產(chǎn)品的功耗、可靠和安全設(shè)計(jì),在設(shè)計(jì)時也要考慮車規(guī)級的ISO2621規(guī)定。
三星電子高級副總裁 MoonSoo Kang:硅解決方案助力AI行業(yè)
三星電子高級副總裁 MoonSoo Kang指出具有競爭力的人工智能芯片不僅需要先進(jìn)的制程技術(shù),還要有優(yōu)秀的設(shè)計(jì)IP。
多樣化的AI應(yīng)用程序需要多樣化的計(jì)算需求和技術(shù)要求,同時面臨著不同的邊界條件和需要克服的技術(shù)障礙。硅片技術(shù)的最新趨勢是異質(zhì)整合,這與半導(dǎo)體行業(yè)的傳統(tǒng)方向-也就是越來越多的內(nèi)容集成到單個芯片中的方向截然相反。
這種趨勢基于兩個原因。首先,高端制程的邏輯工藝變得越來越昂貴。先進(jìn)工藝的硅片制造成本越來越高,而先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)的芯片設(shè)計(jì)成本也隨之迅速增加。其次,并非設(shè)計(jì)的所有部分都以相同的方式體驗(yàn)高級技術(shù)節(jié)點(diǎn)的好處。模擬設(shè)計(jì)不會隨著先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)的發(fā)展而縮小。考慮到更高的晶圓成本,采用先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)的模擬零件變得越來越昂貴。
本文由電子發(fā)燒友整合,素材來源于人工智能大會云端峰會。
華東理工大學(xué)副校長,中國工程院院士 錢鋒:突破“堵點(diǎn)”“卡脖子”瓶頸,推進(jìn)集成電路產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展
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為此錢鋒院士也提出了四大對策:1.建立適合中國又能引領(lǐng)世界集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈、價值鏈、創(chuàng)新鏈“四鏈”協(xié)同的新模式和新機(jī)制。2.打通創(chuàng)新鏈,建立需求驅(qū)動的協(xié)同創(chuàng)新鏈。3.健全體制機(jī)制,集聚優(yōu)勢創(chuàng)新資源,構(gòu)建研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)和產(chǎn)學(xué)研平臺,激發(fā)單位和科技人員的創(chuàng)新活力。4. 夯實(shí)人才根基,打造既有很強(qiáng)創(chuàng)新能力又懂市場運(yùn)作的集成電路產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才梯隊(duì),促進(jìn)國家重大工程的建設(shè)和產(chǎn)業(yè)邁向價值鏈中高端。
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戴偉民博士認(rèn)為芯原作為IP廠商,在云計(jì)算到邊緣計(jì)算上能夠提供額外的助力。
人工智能整個產(chǎn)業(yè)鏈從生產(chǎn)到應(yīng)用,在云端主要是訓(xùn)練、推理、分析,而邊緣端首先要人機(jī)交互再做一些推理。
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IBS最近也提到芯原的設(shè)計(jì)能力擴(kuò)展到5nm,這是中國半導(dǎo)體設(shè)計(jì)能力競爭力增強(qiáng)的關(guān)鍵指標(biāo)。5nm的發(fā)展將會超過7nm,14nm很快會過渡到12nm。我們希望芯原能夠在中國AI浪潮中水漲船高,賦能整個產(chǎn)業(yè)鏈。
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邊緣AI存在著三大關(guān)鍵挑戰(zhàn):1.隱私與安全性,我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理,在邊緣設(shè)備上維護(hù)你的隱私。根據(jù)內(nèi)容安全的要求,我們也提供安全性保障,設(shè)備的安全性處理都在邊緣進(jìn)行。2.更快的響應(yīng)時間,幫助用戶降低延時,避免每個行為都訪問云端。3.能源效率,我們與智能家居設(shè)備制造商合作時,建立邊緣AI的需求主要是因?yàn)樗麄儾幌氪罅拷ㄔ煨碌臄?shù)據(jù)中心。如果處理多數(shù)放在邊緣進(jìn)行的話,就可以節(jié)約能源和成本。
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我們與芯原科技合作開發(fā)了一個人工智能芯片的設(shè)計(jì),把脈診儀本地AI數(shù)據(jù)處理都放到這一芯片中去。這樣傳輸量、準(zhǔn)確度和加壓與反饋的處理過程都很容易,可以用最快速的方法實(shí)時操作。經(jīng)過算法模型計(jì)算后,我們還原成3D結(jié)果圖,方便脈象的直觀展示。
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為了將邊緣側(cè)的人工計(jì)算能力進(jìn)一步改善,我們采用了高通第五代人工智能引擎。我們采用了異構(gòu)計(jì)算的方式,針對不同的精度級別、不同的功耗級別和不同延遲級別優(yōu)化不同的模塊。
我們還應(yīng)用了一些創(chuàng)新性的想法,比如深度學(xué)習(xí)帶寬壓縮,切實(shí)減少了我們的產(chǎn)品中數(shù)據(jù)交流所需的功耗。使用第五代的高通人工智能引擎,我們可以將峰值性能提升到每秒15萬億次。
黑芝麻智能科技聯(lián)合創(chuàng)始人COO 劉衛(wèi)紅:AI感知計(jì)算平臺賦能未來智能出行
黑芝麻智能科技以華山2號芯片,在智能駕駛領(lǐng)域覆蓋了L2到L4的布局。
智能駕駛的發(fā)展使汽車電子架構(gòu)產(chǎn)生了巨大變化,原來是單獨(dú)的ECU分布控制,逐漸轉(zhuǎn)向ECU集成。而智能駕駛每升一級都對算力有大量提升,L3時所需算力大概30TF,L5則需要500TF以上。
智能駕駛芯片面臨的另外一個挑戰(zhàn)是技術(shù)門檻很高,特別是高算力低功耗的芯片,從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證復(fù)雜性到產(chǎn)品的功耗、可靠和安全設(shè)計(jì),在設(shè)計(jì)時也要考慮車規(guī)級的ISO2621規(guī)定。
三星電子高級副總裁 MoonSoo Kang:硅解決方案助力AI行業(yè)
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多樣化的AI應(yīng)用程序需要多樣化的計(jì)算需求和技術(shù)要求,同時面臨著不同的邊界條件和需要克服的技術(shù)障礙。硅片技術(shù)的最新趨勢是異質(zhì)整合,這與半導(dǎo)體行業(yè)的傳統(tǒng)方向-也就是越來越多的內(nèi)容集成到單個芯片中的方向截然相反。
這種趨勢基于兩個原因。首先,高端制程的邏輯工藝變得越來越昂貴。先進(jìn)工藝的硅片制造成本越來越高,而先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)的芯片設(shè)計(jì)成本也隨之迅速增加。其次,并非設(shè)計(jì)的所有部分都以相同的方式體驗(yàn)高級技術(shù)節(jié)點(diǎn)的好處。模擬設(shè)計(jì)不會隨著先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)的發(fā)展而縮小。考慮到更高的晶圓成本,采用先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)的模擬零件變得越來越昂貴。
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在灣芯展SEMiBAY2024《AI芯片與高性能計(jì)算(HPC)應(yīng)用論壇》上,億鑄科技高級副總裁徐芳發(fā)表了題為《存算一體架構(gòu)創(chuàng)新助力國產(chǎn)大算力
【「算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架構(gòu)分析」閱讀體驗(yàn)】--全書概覽
1章 從TOP500和MLPerf看算力芯片格局
1.1科學(xué)算力最前沿TOP500
1.2 AI
發(fā)表于 10-15 22:08
邊緣計(jì)算AI算法盒子在停放充電區(qū)域AI智慧監(jiān)控的應(yīng)用
盒子),作為支撐邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施硬件平臺,集成了高性能的AI算力芯片,能夠?qū)崟r處理海量數(shù)據(jù),并在本地進(jìn)行智能分析。在停放充電區(qū)域,這些盒子

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