AI芯片新篇章：新局与突破

"AI芯片的新格局和新出路，主要探讨了AI芯片在当前技术发展中的重要性和挑战，以及不同类型的AI芯片如何适应不断增长的计算需求。报告由赛灵思人工智能高级总监、前深鉴科技创始人姚颂发表。内容涵盖了AI芯片的发展历程，从早期的手写数字识别到深度学习的突破，再到GPU对深度学习的推动作用。AI的兴起主要由数据、算法和算力三大因素驱动。随着AI应用的增加，芯片经历了从PC到移动计算再到AI的升级。目前，AI芯片主要分为训练和推理两大类，包括NVIDIA GPU、Xilinx FPGA、Google TPU、Mobileye EyeQ5、Movidius DSP、寒武纪MLU、DeePhi DPU、Horizon Journey、Intel Habana、平头哥含光NPU和燧原云燧T10等。AI芯片面临的主要问题之一是带宽不足，如Google TPU的数据所示，完全存储在片上SRAM的模型能实现高性能，但当数据无法完全存储时，性能会大幅下降。" 本文着重讨论了人工智能（AI）与芯片行业的紧密关系，特别是AI芯片在当前AI发展中的关键地位。AI技术的进步，如深度学习，对于计算能力的需求急剧上升，这催生了对高效能、低功耗AI芯片的需求。早期的AI实验，如MNIST手写数字识别，依赖于大量的CPU，而随着深度学习模型如AlexNet的出现，GPU因其并行处理能力而成为深度学习的理想选择。 AI芯片的崛起与三个主要驱动力密切相关：数据的爆炸性增长，算法的不断创新，以及计算能力的大幅提升。这些因素共同推动了AI芯片的发展，使其成为支撑关键应用如图像识别、自动驾驶等的基础。AI芯片的类型多样，根据AI的训练和推理阶段，以及应用场景（如云端和终端），可以分为GPU、FPGA、TPU、ISP、DSP、MLU等多种形态。 其中，AI芯片面临的关键挑战之一是带宽限制。以Google TPU为例，当模型的全部数据能够存储在片上SRAM时，其性能表现优秀，但若数据需要频繁从外部存储器获取，性能会显著下降。因此，未来的AI芯片设计将需要更高效地处理大数据量，解决带宽瓶颈问题，以满足AI模型日益增长的计算需求。 AI芯片的新格局正在形成，各公司通过研发新型芯片架构，如专用集成电路（ASIC）、数据处理单元（DPU）等，寻求在AI领域的新出路。这些努力旨在提供更高效、更定制化的解决方案，以应对AI计算的挑战，并推动AI技术的进一步发展。