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來源：第一財經日報 作者：來莎莎 從去年下半年到今年，AI芯片遍地開花，國內不少AI初創企業紛紛推出了自己的AI專用芯片。 但在10月16日的賽靈思開發者大會上，賽靈思總裁兼CEOVictorPeng表示，很多初創企業沒有資金去開發和量產AI芯片，因為研發成本巨大。AI初創企業應當專注于創新算法和架構，而不是設計芯片，“有幾家初創企業是因為做ASIC（專用定制芯片）取得成功的？” 技術的進步讓CPU、GPU、FPGA（現場可編程門陣列）和ASIC（專用集成電路）這些不同處理器廠商之間的競爭也越來越激烈。作為FPGA的領頭羊，Victor表示，賽靈思的競爭對手不再是FPGA的第二大廠商Altera（已被英特爾收購），而是英偉達和英特爾的處理器業務。 由于靈活性高，在AI算法并未成熟固定的當下，FPGA被認為是一種中間方案，其最大的優勢在于能夠使系統的硬件功能可以像軟件一樣通過編程修改。與GPU、CPU通用芯片相比，性能更高、能耗更低。 Victor指出：“隨著AI和大數據的爆炸性發展以及摩爾定律的放緩，行業已經走到了一個關鍵的轉折點。芯片設計的周期已經無法跟上創新的腳步。” 正因為站上了AI風口，英偉達的股價在近兩年大漲。而就在今年2月，谷歌宣布對外開放TPU（張量處理器）服務，加入AI芯片之戰。TPU是谷歌為機器學習定制的芯片，是一種ASIC。 在接受第一財經等記者采訪時，Victor表示，AI芯片市場不會只有一種芯片架構一統天下，但不看好專用芯片。 與CPU、GPU相比，FPGA最大的優勢是具有高度自適應的應變能力。“GPU確實做某些應用和工作負載的加速有自己的優勢。在機器學習領域，GPU確實在集成一些新的模塊模板加快機器學習，但是在一段固定的時間里，它的性能是固定的。FPGA可以針對不同的工作負載進行加速，在這方面的表現會比GPU優越很多，而且也可以在機器學習過程當中應用于不同的網絡。” 而對于中國初創企業扎堆做AI專用芯片，Victor直言，并不是技術的原因。有業內人士告訴記者，一些初創企業主要還是為了融資。 “如果真正讓這些企業在高科技領域創造價值，必須要做別人沒做過的事情，而不是做幾家大企業在做的事情，這樣對資源和資本是一種浪費。”Victor告訴記者，并不是認為初創企業不能做ASIC，“如果能做得比英特爾、英偉達、賽靈思都出眾也好，但更多的初創企業應該關注特定的領域和應用，而不是從頭去開發芯片，因為有大得多的企業在做。” 針對剛收購的中國AI初創企業深鑒科技，Victor也做出了一些回應。 Victor告訴第一財經記者，深鑒科技目前尚未帶來實質性收入，但希望團隊和賽靈思能夠盡快完成整合，促進該公司在中國市場的業務增長。 7月18日，賽靈思宣布完成對國內AI初創企業深鑒科技的收購。 Victor告訴記者，之所以看重深鑒，主要在于它們網絡優化、DNN還有一些架構和實用性技術。 收購后，深鑒科技將專注于FPGA領域，不再自己研制芯片。 |
