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      國產(chǎn)芯押注AI潮

      人工智能的應(yīng)用浪潮推動(dòng)了國產(chǎn)芯片的替代進(jìn)程。為打破壟斷,國內(nèi)頭部及傳統(tǒng)的IC制造商試圖繞過被英偉達(dá)壟斷的GPU框架,集體轉(zhuǎn)向設(shè)計(jì)并研制專用計(jì)算芯片(ASIC)、FPGA及融合型異構(gòu)處理器,以滿足人工智能市場(chǎng)廣泛需求的云端訓(xùn)練及終端推理作業(yè)。

      01 樓閣坍塌

      2016年至今,中國人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,一連出現(xiàn)了如商湯、曠視、科大訊飛、云從等獨(dú)角獸公司。時(shí)至2019年,這一現(xiàn)象達(dá)到高潮。

      2017年,廣州市政府向云從科技注資3.01億美元,同年國有資本風(fēng)險(xiǎn)投資基金向曠視科技投入4.6億美元資金。2017年,中國人工智能初創(chuàng)企業(yè)股權(quán)融資額占全球總量的48%,高出美國10個(gè)百分點(diǎn)。截止2018年底,中國人工智能企業(yè)獲得風(fēng)險(xiǎn)投資總額接近1100億元,超過美國同期的93.3億美元;2019年10月,北京市海淀區(qū)政府為響應(yīng)人工智能發(fā)展政策,提出愿為重點(diǎn)項(xiàng)目提供最高3000萬的資金支持···

      然而,一切高歌猛進(jìn)在復(fù)雜的中美摩擦中戛然而止。

      2019年5月,華為公司及其在分布在國內(nèi)外的百家機(jī)構(gòu)被美列入實(shí)體名單,大批量半導(dǎo)體斷貨。

      6月21日,中科曙光、天津海光、成都海光集成電路等五家機(jī)構(gòu)被列入實(shí)體名單。

      10月7日,“黑色”恐怖相繼蔓延,海康威視、大華科技、科大訊飛、曠視科技、商湯科技、美亞柏科、頤信科技和依圖科技等28家中國與人工智能技術(shù)相關(guān)的機(jī)構(gòu)和公司集體被列入實(shí)體名單,被限制從美國購買零部件。

      面對(duì)突如其來的“制裁”,AI公司們能做的只有譴責(zé)。

      科大訊飛表示,列入黑名單不會(huì)影響其日常運(yùn)營。

      美亞柏科表示,海外收入不足總收入1%、貨源大多來自國內(nèi)。

      大華則在股東會(huì)議上表示,主營產(chǎn)品的多數(shù)組件可獲得替代。

      然而正如一位業(yè)內(nèi)人士所說,一項(xiàng)超速發(fā)展的下游產(chǎn)業(yè),很難不被緩慢進(jìn)步的上游產(chǎn)業(yè)的缺口所牽制。

      8家AI公司表面說沒事,實(shí)則暗地流血。

      數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),??低?00億元人民幣(合70億美元)的收入中有近30%來自海外;2019Q3財(cái)報(bào)顯示,??低暣尕浗痤~由年初的57億增長到98億,浮動(dòng)+71.96%;外幣借貸額增勢(shì)更明顯,由年初4.4億增長到期末45億,同比增長+929.69%,顯然,海康的資本重心發(fā)生了大角度轉(zhuǎn)變。

      為避免帶有情緒的股民集體拋售,海康、大華在名單公布當(dāng)日一早,宣布了臨時(shí)停盤。

      一位接近曠視科技的人士稱,“名單對(duì)公司上市進(jìn)程影響很大···為繞開敏感GPU供應(yīng)商,不得不把產(chǎn)品分成軟件、硬件兩標(biāo)投。然而,一邊合作方將硬件加價(jià)掛牌出售,套走大筆利潤;另一邊,客戶以名單為由,坐地壓價(jià)甚至重新招標(biāo)···”

      由于AI公司普遍采用的美國產(chǎn)的半導(dǎo)體,此次事件對(duì)于8家AI公司影響頗大,并險(xiǎn)些陷入此前與中興相似的境遇。若無自主可控的AI芯片,業(yè)務(wù)定位很難逃離微笑曲線谷底。

      國產(chǎn)芯押注AI潮

      樓閣已塌。

      據(jù)統(tǒng)計(jì),在中國使用的半導(dǎo)體中,只有16%是國內(nèi)生產(chǎn)的,而這其中又僅有不到一半是由中國公司自主設(shè)計(jì)的。工業(yè)和信息化部科技司司長胡燕認(rèn)為,人工智能的發(fā)展不能再走“沙灘建高樓”的模式,若芯片、操作系統(tǒng)等頂層基礎(chǔ)不突破,我們的人工智能產(chǎn)業(yè),就是空中閣樓、是為別人做嫁衣。

      AI公司受芯片牽制久已。由于抵擋不住“抽芯”壓力,人工智能產(chǎn)業(yè)迫切的需要國產(chǎn)芯片的一臂之力。而時(shí)至2019年底,這一產(chǎn)業(yè)的國產(chǎn)化替代趨勢(shì)初露頭角。

      02 尋找最優(yōu)技術(shù)路線

      為理解這個(gè)趨勢(shì),需要從基礎(chǔ)技術(shù)談起。

      國產(chǎn)芯押注AI潮

      首先,如何抽象人工智能?簡單來講,軟件通過對(duì)現(xiàn)有信息進(jìn)行自動(dòng)化分析并得到規(guī)律,利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),便是人工智能最基本的工作流。

      即便有了學(xué)術(shù)界數(shù)十年探索,工業(yè)界通過大量實(shí)踐得出一項(xiàng)共識(shí):面對(duì)確定性問題,AI有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì);而面對(duì)不確定的問題,AI和人腦(動(dòng)物腦)之間仍存在難以逾越的鴻溝。人腦善于線性推理,AI反之,善于高精度、大規(guī)模運(yùn)算。人工智能的分支中的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”,就是在填補(bǔ)這個(gè)條鴻溝。

      而在人類社會(huì)中,智力相較于勞動(dòng)力,有著更高溢價(jià)范疇。

      2012~2016年,巔峰時(shí)期的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)回歸基本面,一部分互聯(lián)網(wǎng)公司、AI初創(chuàng)解決方案商看到智能服務(wù)的缺口,人工智能創(chuàng)業(yè)浪潮隨之涌現(xiàn)。其中不乏涉及人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、機(jī)器學(xué)習(xí)等分支技術(shù),并落地于金融、安防、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、教育等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域受數(shù)據(jù)隱私、商業(yè)機(jī)密限制,依賴高性能運(yùn)算同時(shí),對(duì)運(yùn)算屬性需求獨(dú)立分散且靈活。

      AI運(yùn)算包含大量矩陣、卷積、積分等并行運(yùn)算,我們熟知的CPU并不適用。為滿足不同環(huán)境下的AI運(yùn)算,業(yè)界普遍采用GPU(圖形顯示卡)、FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列)、ASIC(專用集成電路),亦或是在SoC內(nèi)封裝NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)、IPU(圖像處理單元)等技術(shù)路線,以滿足AI的訓(xùn)練(train)和推理(inference)。

      云端訓(xùn)練芯片市場(chǎng),英偉達(dá)(Nvidia)一家獨(dú)大,主推GPU單卡或多卡集成主機(jī)方案。其GPU產(chǎn)品線覆蓋不同程度算力、不同數(shù)據(jù)類型的訓(xùn)練需求,且編程環(huán)境成熟,產(chǎn)品支持市場(chǎng)上主要的開發(fā)框架和語言。然而由于成本等因素,GPU并不適用于AI推理端。國內(nèi)AI芯片廠也有著統(tǒng)一共識(shí):絕不走純GPU路線,嘗試其他技術(shù)路線“繞道超車”。

      FPGA,適用于高凈值的「推理端」,例如自動(dòng)駕駛,工控集成,成本略高,優(yōu)勢(shì)在于定制性強(qiáng)、設(shè)計(jì)周期短,然而FPGA的設(shè)計(jì)人才難聘。同時(shí),近些年來看,其高昂成本仍難以繞開。當(dāng)然也有聲音稱,國內(nèi)某家智能駕駛公司與賽靈思合作,將進(jìn)口單片成本降至2000元,配給主機(jī)廠做L2套件。

      從經(jīng)濟(jì)角度講,F(xiàn)PGA具備“暫時(shí)性”替代ASIC芯片地位,可彌補(bǔ)ASIC長研發(fā)周期、流片周期的時(shí)間缺口,是目前少有能兼顧訓(xùn)練和推理的高性能芯片。然則全球僅四家公司具備FPGA的生產(chǎn)能力:Xilinx(美)、Altera(被intel收購)、Lattice(美)、Microsemi,先有英特爾、IBM、德州儀器,再有摩托羅拉、飛利浦、東芝等公司成立獨(dú)立部門投入FPGA研發(fā),均無疾而終。

      ASIC(專用集成電路),研發(fā)-流片周期長,成本卻可降至FPGA十分之一水平。Google獨(dú)家技術(shù)的TPU(張量處理器)及英偉達(dá)DLA(Deep Learning Accelerator,深度學(xué)習(xí)加速器)即采用ASIC技術(shù)路線。國內(nèi)華為海思、寒武紀(jì)、比特大陸、嘉楠智耘等幾大芯片廠商,主要產(chǎn)品同樣采用該技術(shù)路線,目前已實(shí)現(xiàn)一定規(guī)模的量產(chǎn)。相比FPGA這類剛剛起步的技術(shù)路線,ASIC是國內(nèi)芯片生產(chǎn)商唯一能夠在短期獲得盈利的半導(dǎo)體產(chǎn)品。

      面對(duì)殘酷的歷史教訓(xùn),傳統(tǒng)芯片廠也好,新晉半導(dǎo)體設(shè)計(jì)公司也好,量產(chǎn)推理端芯片,ASIC是最優(yōu)解。

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