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摘 要：人工智能技术的迅猛发展可以极大地推动生产力的提高,是经济发展的新引擎,也是国际竞争的新焦点.人工智能处理器芯片是人工智能发展的基础设施,当前已成为国际巨头竞争的制高点,形成六大技术阵营,展开激烈的竞争.我国人工智能芯片技术基础薄弱,规模化商用的国产芯片空白,完全依赖进口,面临被国外企业扼喉的风险.当前,我国参与人工智能芯片研究的企业数量及投入能力有限,面对严峻形势,我国应重视战略布局,加速构建人工智能生态体系,确保我国具备自主可控的产业链.
关键词：人工智能；芯片；产业生态
1 引言
人工智能（AI）的迅猛发展可以极大地推动生产力的提高,是经济发展的新引擎,也是国际竞争的新焦点.这一轮人工智能技术的快速崛起得益于数据、算法、芯片三大支柱的推动.其中芯片是支撑人工智能产业发展的核心因素,也是我国发展人工智能技术的短板领域,具有极高的战略意义.国际传统IT 企业和互联网巨头纷纷布局人工智能芯片,当前已形成六大技术阵营,展开激烈的竞争.我国人工智能芯片技术基础薄弱,商用国产芯片空白,完全依赖进口,面临被国外企业扼喉的风险.面对严峻形势,我国应重视人工智能芯片的战略布局,并加速构建人工智能应用生态系统.当前,我国参与人工智能芯片研究的企业数量及投入能力有限,迫切需要国家层面的多方位支持,确保我国具备与欧美抗衡的产业和技术实力.
2 人工智能芯片已经成为巨头争夺的关键领域
当前,互联网的快速发展为人工智能提供了丰富的大数据资源,算法的门槛由于开源平台而显著降低,因此具有超高计算能力又符合市场需求的芯片成为人工智能产业发展的关键要素.芯片是支撑人工智能技术发展的核心,也是制约我国人工智能产业发展的短板技术,人工智能芯片的效率提升将带领产业整体实现跳跃式发展.
回顾芯片过去60 年的发展,它的发展动力主要来源于工艺的进步、架构的改进、应用的拉动3 个方面.过去几十年,芯片性能的提升主要依靠工艺等比例缩小.而随着摩尔定律接近极限,工艺改进已经无法降低成本.应用的需求也从个人电脑、移动通信不断变化,人工智能高性能计算成为当前芯片技术的主要驱动力之一.通用处理器的架构已经无法适应人工智能对芯片性能的高需求,开始遭到各种挑战,架构成为AI芯片军备竞赛的焦点.人工智能对传统计算机芯片架构带来巨大的冲击.GPU、TPU 等异构芯片纷纷抢占先机,类脑神经元结构芯片的出现颠覆传统的冯诺依曼结构,给产业发展带来新的变革.
当前,美国的互联网四大巨头谷歌、苹果、脸书、亚马逊纷纷开展芯片设计业务.未来主导芯片的产业生态系统有可能出现转型升级,类似谷歌、亚马逊这样的AI巨头,重整生态,用云服务来挤压底层硬件供应商的战略布局已经很明显.谷歌推出的TPU（张量处理单元）是为机器学习的专用芯片（ASIC）,专为深度学习框架TensorFlow 而设计.TPU3.0 采用8 位低精度计算以节省晶体管,比2017 年的TPU 2.0 性能提升8倍.微软基于FPGA 的Brainwe 平台以及脸书的PyTorch 1.0 软件和硬件都与谷歌形成了竞争关系,都希望与Tensorflow+TPU进行抗衡.此外,ARM发布第一代面向AI和机器学习的处理器“Trillium”; 英伟达发布新的图灵架构.可见,人工智能芯片已经成为国际产业竞争的新焦点.
3 国际巨头正在形成对人工智能芯片的控制局势
3.1 人工智能芯片领域存在两大体系六大架构
当前处理器芯片面向人工智能算法的优化升级,主要有两条技术路径.一种是延续传统冯诺依曼计算架构,以加速硬件计算能力为目的.主要以5 种类型的芯片为代表,包括通用处理器CPU、图像处理器GPU、数字信号处理器DSP、半电路FPGA、全电路ASIC.其中,CPU通用性最强、但效率最低；GPU通用性次之、速度快,但是在神经网络执行阶段效率低；DSP速度快、效率低、功能单一,目前仅作为处理器IP 核使用；FPGA 能耗低、可编程迭代,高；ASIC芯片专用性最强、性能最高、昂贵.另一种是非冯诺依曼计算架构,以类脑芯片为代表,采用人脑神经元的结构来提升计算能力,但目前还处于实验室阶段,真正产业化还需要搭建生态系统,包括模拟器、编程语言、集成式编程环境、算法和应用库等工具.当前人工智能芯片沿着从通用到专用的方向不断演进（见表1）.
3.2 不同技术路线AI芯片的优缺点分析
处于不同技术架构阵营的芯片各有优势和劣势.基于CPU的技术阵营,代表企业有英特尔.英特尔在制造和集成工艺上具有优势,但即便采用最先进工艺,由于CPU 的通用架构设计,运行效率还是受限.CPU虽然在机器学习领域的计算大大减少,但是不会完全被取代,英特尔推出针对深度学习算法的最新至强处理器系列产品,在兼顾成本和性能的情况下,依然发挥着不小的作用.
基于GPU 的技术阵营,代表企业有英伟达和高通.英伟达针对深度学习算法,推出TeslaV100 GPU计算卡；高通Zeroth 平台基于GPU实现.GPU主要从事并行计算,比CPU 运行速度快,比其他处理器芯片低.但是,GPU也有一定的局限性.深度学习算法分为训练和推理两部分,GPU平台在算法训练上非常高效.但在执行部分,由于GPU只能进行单任务处理,故效率较低.
基于DSP的技术阵营,以铿腾（Cadence）和新思科技（Synopsys）为代表.利用传统DSP来适配神经网络较成熟的产品,如Synopsys 公司的EV处理器、Cadence公司的TensilicaVision P5 处理器和CEVA公司的XM4处理器等.但3 者都是针对图像和计算机视觉的处理器IP 核,应用领域有一定的局限性.
基于FPGA 的技术阵营,代表企业有赛灵思（Xilinx）和Altera（已被英特尔收购）.相比于GPU,FPGA具有单位能耗比低、硬件配置灵活、销售便宜的优点.但是,FPGA要求使用者需具备硬件知识,使用门槛高.目前的FPGA 市场由Xilinx 和Altera 主导,两者共同占有85%的市场份额.FPGA结构规整,相比ASIC 能享受到最新工艺带来的性能和功耗优势.英特尔收购Altera 公司后,采用最新的CMOS节点工艺制造FPGA芯片,先进工艺将带来性能提升.基于ASIC 的技术阵营,以谷歌、寒武纪为代表.
谷歌推出的ASIC 类芯片丈量处理单元TPU为专用的逻辑电路,单一工作,速度非常快,但成本高,并且当前为谷歌公司专用,还不是市场化产品.此外,深度学习算法还未完全稳定,若深度学习算法发生较大变化,ASIC 芯片不能像FPGA能很快改变架构,适应变化.
第二条路径是颠覆经典的冯诺依曼架构.基于神经形态芯片架构,以IBM为代表.IBM以计算单元作为神经元、存储单元作为突触、传输单元作为轴突搭建了神经芯片的原型真北（TrueNorth）.目前,真北芯片用三星28 纳米低功耗工艺技术,由54 亿个晶体管组成的芯片构成有4096 个神经突触核心的片上网络,实时作业功耗仅为70mW.但该芯片实现产业化还需要生态系统配合,包括模拟器、编程语言等工具,短期内商业化可能性极小.
3.3 AI芯片国外企业主导生态话语权
英伟达和谷歌在人工智能芯片性能上暂时处于领先地位.英伟达的GPU 在设计之初主要做图形图像加速计算,后来因为在并行计算方面能提供数百倍于CPU 的计算效率而备受关注.GPU 并行计算性能的大幅度提升推动了人工智能的研究与开发进程.当前人工智能领域的高性能计算已经转变为GPU 为主、CPU为辅的结构.英伟达在GPU方面技术积累多年,产品成熟,目前约占80%左右的AI 芯片市场份额.在图形处理器的设计领域牢牢占据先机,专利布局众多,后进入者难以突破,对中国而言进入GPU芯片市场的门槛较高.
谷歌的TPU 则是通过搭建TPU+Tensorflow 生态来吸引开发者、抢夺生态竞争权（见表2）.根据谷歌公布的论文,TPU运行效率比当前主流的GPU快15～30倍,性能功耗比高出约30～80 倍.但TPU目前不对外出售,且必须配合Tensorflow 使用.未来,一旦TPU抢占了AI 芯片的市场主导权,并且只能通过租用谷歌的云服务的方式获得计算资源,将产生新的商业模式和垄断企业,对中国乃至全球的产业和生态格局有着重大影响.
4 人工智能芯片领域中国挑战与机遇并存
（1）我国在人工智能芯片领域技术基础较弱目前,我国人工智能芯片完全依赖进口,在桌面通用计算处理器方面也是基础较差.在图形图像处理芯片方面,美国企业处于绝对领先地位,专利布局众多,中国企业进入难度较大.在移动芯片方面,海思、展讯、联芯借助ARM架构授权的模式,在商业市场取得成功,也取得了海外市场份额.但在芯片的安全性、可控性方面一定程度上仍旧受制于国外企业.而以美国为代表的发达国家以产品禁运、阻挠并购等方式对中国的实际干预也越来越多.
（2）我国人工智能芯片有研发布局但产业化程度低
不同的国内企业采用不同的技术架构,各个技术阵营均有企业布局（见表3）,但是尚未实现商业化量产.寒武纪、中星微、地平线、深鉴科技等企业研发不同架构的人工智能处理器芯片,百度发布全功能昆仑芯片,初创公司西井科技研发类脑神经元芯片.
（3）我国仍有实现单点突破的机会
中国在人工智能芯片学术研究上起步早,如中科院寒武纪芯片在2014—2016 年间在深度学习处理器指令集上获得创新进展,在2016 年国际计算机体系结构年会中,约1/6 的论文引用寒武纪开展神经网络处理器研究.2016 年寒武纪以IP 指令集授权的方式获得市场订单,瞄准高性能服务器、高能效终端芯片、机器人芯片三大领域,积极抢位.
5 推进我国人工智能芯片发展的关键点
未来10 年是人工智能产业发展和突破的关键时期,芯片是人工智能技术的关键要素,AI芯片当前面临被美国公司控制的风险,面对严峻的国际形式,我国要重视人工智芯片的战略地位,提升人工智能芯片实力,加速构建人工智能应用生态系统.
（1）加快明确人工智能芯片发展路径
人工智能芯片呈现与通用处理器芯片差异化发展态势.我国在神经网络芯片研究上起步并不晚,为了能够在人工智能时代占据国际领先地位,我国应加速推进人工智能芯片研发进程,加快专用人工智能芯片的研发,明确人工智能芯片发展路径.
（2）加快提升芯片制造工艺水平
当前人工智能芯片计算能力与能耗之间的矛盾突出.人工智能芯片大规模商用除了设计架构的改进还需要制造工艺的优化.而制造工艺是中国亟须突破的技术.目前,中芯国际可以实现28nm工艺流片,正在研发14nm FinFET,但与主流工艺仍有2～3 代左右的差距.我国应继续加大工艺研发上的投入,面向人工智能芯片的工艺和集成技术做好布局.
（3）加快构建人工智能生态系统
统筹兼顾已有的人工智能产业规模,加强应用服务的建设和推广,打造自主软硬件全产业链.重视人工智能传感器、开源平台构建,构筑生态系统,加快形成人工智能产业体系.紧密跟踪国际巨头的技术发展进程,并重视国产人工智能相关操作系统的自主研发.围绕智能家居、智能机器人、智能可穿戴设备、智能助理、无人系统,开发新的应用服务,以应用带领人工智能的产业体系的完善发展.
6 结束语
本文分析了人工智能芯片对人工智能发展的重要作用,从计算架构的角度,提出当前的人工智能芯片技术阵营存在两大体系六大架构的发展路线,并分析了每个架构领域代表芯片的优劣点.分析了我国在当前的发展过程中面临的问题和存在的机会,最后提出了推进我国人工智能芯片技术和产业发展的关键点.
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