清华大学微电子所所长魏少军9日呼吁,当前,AI领域芯片已“炒作”过热,在目前还没有出现AI通用算法的芯片,以及,AI杀手级应用尚未出现的情况下,AI芯片未来发展还有长路要走。而推进AI芯片需要软件、硬件“双轮驱动发展”,其中,软件更是扮演核心的关键角色。
发展AI芯片不可或缺
魏少军在9日全球AI芯片创新峰会上做出上述表示。他指出,当前人工智能算法非常多,层出不穷并没有统一,根据应用不同,因应算法也不同;从硬件芯片来说,需要具备AI深度学习引擎,从云端向终端迁移的过程,需要极高效能通用深度学习引擎。这也是GPU大行其道的原因,因为至今看来,GPU能实现很好的AI计算量。
尽管目前在AI领域,计算无处不在,但他话锋一转,提出一个问题:尽管目前AI应用涵盖了生产领域、生活各个应用层面,但究竟什么才是AI的“杀手级应用”?与人们生活周遭真正不可或缺的日常AI应用?至今,应还没答案。
他进一步指出,智能软件的作用一点不比芯片差,其实软件更是核心,智能硬件要跟着软件不断的变化,芯片要能够被软件所定义动态的改变运算任务。
AI运算 软硬件实时动态变化
他说,为了提振美国电子产业,由美国国防部先进计划署 (DARPA)推动的电子产业振兴计划(ERI)针对后摩尔定律(post-Moore’s-law)时代的新材料、架构与设计流程,在科技领域寻求突破。其中设计环节,就提到“软件定义硬件”(software define hardware),而所谓的“实时”指的是运行300-1000纳秒内硬件随着软件而跟着变化。
他说,这部分清华大学比起国外早在十年多前就在做了。由于FPGA有其缺陷, 要做到软件定义很难, 但是可重构计算架构需要硬件、软件都动态进行改变, 这方面不仅改变传统计算结构,AI算法也不停变换,需要深度神经网络来定义硬件。
清华大学目前可重构芯片Thinker就是基于此一出发点,根据通用、专用版本进行网络运算,提高系统能效,目前有Thinker 1、Thinker 2及获MIT极高评价的Thinker X 。
AI杀手级应用还没出现
他总结认为,现在AI芯片已经被过度“炒作”, 尤其媒体跟风起到很大作用。实际上,目前还没有出现像CPU一样的AI通用算法芯片,AI杀手级应用还没出现,未来还有很长一段路要走。
但是,未来AI通用芯片会出现吗?如果出现了其架构又为何?他认为,如果没有,那么目前大部分的业者恐怕都将成为最令人钦佩的“先烈”,因为只是针对现有特定的垂直场景应用开发IP核,最后多会被大公司所吸收。未来2-3年行业恐怕会进入威廉希尔官方网站 变革的一轮低潮期。
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原文标题:魏少军警语:AI芯片“炒作”过热 恐将都成“先烈”!
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