人工智能技术改变未来可期 探境科技提出AI芯片

2019-07-10 22:37

  2016年3月,AlphaGo击败曾荣获18次世界冠军的围棋选手李世石后,人工智能(AI)产业突然涌现在了大众面前,各类以AI概念为核心竞争力的公司呈几何式增长,有一种向创业蓝海前赴后继的既视感。同时,一幅幅通过人工智能技术改变未来的美好画面,被描绘的触手可及,搅动了千亿级的投融资市常

  AI成为社会现象级的事件。国际老牌企业积极布局相关产业,金融、生产制造、家居家电被贴上“智能”的标签。曾经只有在科幻片中才能相遇的场景,那些离我们很远的“高大上”,在一夜之间觉醒,快速融入人们的生活。

  促成这样现象级热点的原因,除了有政策红利和资本加持外,“人工智能”市场对入局者没有明确的指标限定。有报告称,目前国内入局AI产业的企业分布大多集中在技术层和应用层,相对于投入大,产出风险的高基础层则很少有企业涉足。

  国内做AI芯片的企业主要分为软件类(技术层、应用层)和硬件类(基础层)两大阵营。其中软件类又可分为平台和算法两个类别,相对于硬件类来说,它们的研发周期短、变现速度块、研发难度低。

  基础层的AI芯片,其门槛要比做技术层和应用层高很多,因为它需要涉及分别提供算力和算法框架的硬件、软件。“做终端AI芯片,除了要在计算方面提升,存储优化同样至关重要。”探境科技创始人鲁勇曾这样说到。

  探境科技自成立,就自带天然的原生芯片属性光环。鲁勇出身芯片领域,投身芯片领域,近20年的行业经验和芯片核心技术研发经验,让他对“做芯片是一个系统工程,它需要每个环节没有短板”有深刻的理解。鲁勇在组建团队时就考虑到了从软件算法到硬件设计需要有均衡的特点,塑造擅长做原生芯片技术的核心优势。这决定了探境科技不会去采购或用别家的现成方案做改进,而是从最底层开始做起。

  探境科技认为,整个AI芯片行业的难点不是解决算力的问题,而是解决“存储”的问题,是如何更好的管理这些数据,调度这些数据,进而提高性能降低功耗,这是大部分人没有解决的症结,另外很多人在做嵌入式的AI算法,从算法层面做大量的简化,但这并不能做到最佳工业化实用化的水平,未来终端所有的信息处理和运算都需要在AI芯片上去运行,不能很好解决这些问题的公司都是在玩游戏。

  存储(数据)和计算(芯片)就像是位于河两岸的仓库,整个运算的过程可以类比从存储的仓库搬取数据、搬运过桥,将数据搬入计算的单元进行处理,并高速循环往复。而当前的AI芯片技术重点提升将数据搬入计算单元后的处理速度,但因为搬出数据、过桥的过程基本未发送变化,因此整体的效率提升还相对有限。

  探境科技另辟蹊径,提出了具有行业颠覆性的架构方案:以存储为中心来带动计算,重新设计整个AI芯片的系统架构——即SFA架构。

  整个SFA架构由数据层、计算层和控制层组成。它是一个以存储调度为核心的计算架构,数据在存储之间的搬移过程之中就完成了计算,计算对于数据来说只是一种“演变”,但这样做计算资源利用率可以从常见的30~40%提高到80%,DDR带宽占用率大幅度下降。

  通过反复测试论证:在相同条件下采用该架构的AI语音芯片,能效比是目前主流产品的3倍,单片面积得到了有效优化、减小电路规模的同时具备配置灵活的特性。在当前的主流集成电路工艺下实现缩减2/3的成本,符合商用化产品的成本考虑。

  探境科技是一家成立时间不长,但已经掌握包括芯片设计、系统设计、软件、算法等领域数十项发明、软件著作权的AI芯片研发公司。对整个人工智能市场而言,探境科技的入局,从某种意义上来说,为整个产业打开全新局面创造了有利条件,同时改善了中国人工智能市场缺少基础层的局面。

  今年上半年,探境科技围绕语音行业推出的AI芯片将开始量产销售,主要面向智能家居、电子终端、个人外设等行业,预计销售量达千万级片。另外,图像系列的AI芯片将于今年下半年开始测试、量产。

  做好真正意义上的“边缘计算”,突破“内存墙”的障碍、推动新的架构方案,只是探境科技现阶段的技术目标。未来,探境科技将在AI技术提升、应用实践落地、服务模式创新等方面,做出更多探索与努力,成长为一家具有扎实技术功底、核心专利产品、切实为用户提供有效解决方案的AI技术型公司。

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