人工智能(AI)应用的蓬勃发展,为处理器效能带来严格的考验。 许多先进算法都会为处理器带来庞大的运算负载,如何开发出高效率的处理器芯片,成为半导体产业未来必须面对的挑战。 但另一方面,部分原本在学术机构从事AI研究的团队,已出来自行创业。 这些对相关算法有很高掌握度的新面孔,正快速推出适合执行这类算法的芯片解决方案,成为半导体产业的新势力。益华计算机(Cadence)亚太区IP销售总监陈会馨指出,人工智能的原理跟算法,已在学界历经数十年发展,严格来说并非全新技术。 近几年之所以成为产业圈内的热门话题,主要是处理器运算效能跨越了需求门坎,让这些算法可以在实际应用中派上用场。然而,AI的核心是算法,因此对芯片设计者而言,要如何开发出能最有效率地执行算法的SoC,关键在于对算法的掌握程度。 但算法并非传统SoC开发者的强项,因此在中国,有许多芯片开发者采取寻找合作伙伴的策略,藉由为熟悉算法的合作伙伴开发芯片,来进行人工智能的布局。另一方面,在中国市场上,还有一群新创公司也加入相关芯片开发的行列。 这些新创公司有些是从学研机构中出来创业的,也有软件/网络公司跨入芯片设计领域。 这些公司共同的特色,就是对人工智能的算法有很高的掌握度。事实上,就陈会馨观察,除了手机用的人工智能芯片还是传统手机芯片厂有优势之外,目前中国人工智能芯片开发进度比较快的,大多是这些新面孔。 例如寒武纪、其他较具规模的芯片开发商,似乎还在适应人工智能所带来的变局。整体来说,效能需求还是影响芯片设计公司产品开发时程最主要的因素。 像手机等行动装置,本质上是AI的轻量型应用,因此手机芯片商要快速开发出对应的产品,技术挑战是比较低的。 但如果是其他会使用到重量级AI算法的应用装置,其所搭载的处理器芯片自然对效能的要求相对高,产品开发速度也会慢一些。目前寒武纪、华为旗下的海思等中国人工智能芯片领导厂商,都是Cadence的IP授权客户,且除了处理器核心之外,有些客户也使用Cadence提供的高速串行/解串行(SERDES) IP。 由于人工智能将创造出极大的数据吞吐需求,因此除了处理器本身之外,高速接口的需求也将因人工智能而受益。
AI促成话语权转移 芯片设计新秀窜起
责任编辑:王德清
2017.11.27 13:30
来源:电子工程世界
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