芯東西8月27日報道，今日，GTIC 2022全球AI芯片峰會在深圳市南山區圓滿落幕。會上，2022「中國AI芯片企業50強」榜單正式揭曉。
▲智一科(ke)技聯(lian)合創(chuang)始(shi)人、總編輯張(zhang)國仁揭曉(xiao)榜(bang)單(dan)
這(zhe)場高規格產(chan)業會議，由芯(xin)東西(xi)(xi)與智(zhi)東西(xi)(xi)公開課聯合主辦，以(yi)“不負芯(xin)光 智(zhi)算(suan)未來”為主題，匯集了來自(zi)AI芯(xin)片(pian)領域的產(chan)學研投專(zhuan)家(jia)及創(chuang)業先鋒代(dai)表(biao)，展示智(zhi)能計算(suan)底層創(chuang)新與落(luo)地(di)的最新光景。
兩天內(nei)，32位嘉賓通過主題演講(jiang)和巔峰(feng)(feng)對話，分享(xiang)了干貨滿(man)載、深入淺出(chu)的(de)行業見解。峰(feng)(feng)會全場(chang)座無虛(xu)席，全網直(zhi)播人(ren)(ren)數累(lei)計高達220萬+人(ren)(ren)次(ci)。作(zuo)為智一(yi)科技產(chan)業對接平臺GTIC落地深圳的(de)首(shou)場(chang)產(chan)業峰(feng)(feng)會，GTIC 2022全球AI芯片峰(feng)(feng)會得(de)到了深圳產(chan)業人(ren)(ren)士的(de)廣泛好評。
昨日，我們整理了AI芯片(pian)高峰論(lun)壇(tan)(tan)和(he)云端(duan)AI芯片(pian)專題(ti)論(lun)壇(tan)(tan)的核心(xin)看點。（AI芯片(pian)峰會燃(ran)爆深圳南山(shan)！17位大咖演講萬字精華來了）
今(jin)天，精彩繼續！15位大(da)牛分(fen)別出(chu)席邊(bian)緣端AI芯(xin)(xin)片(pian)專題(ti)論(lun)壇(tan)(tan)、存(cun)算(suan)(suan)一體芯(xin)(xin)片(pian)專題(ti)論(lun)壇(tan)(tan)、新(xin)型(xing)計算(suan)(suan)技(ji)術專題(ti)論(lun)壇(tan)(tan)，暢談AI芯(xin)(xin)片(pian)創新(xin)路徑，以及(ji)在加速(su)落地商用過程中積累(lei)的心得(de)。
一、南(nan)科大余(yu)浩(hao)：“種草(cao)”低碳AI芯(xin)片，高精(jing)度與低功耗(hao)并(bing)存
南(nan)方科技大學(xue)深港(gang)微電子學(xue)院(yuan)創院(yuan)副院(yuan)長余浩教授(shou)在(zai)現(xian)場“種(zhong)草”了低(di)碳AI芯片。
我(wo)們(men)向往著讓機器來做計(ji)算，幫助我(wo)們(men)“躺平(ping)”，但就目前(qian)的算力中心而言(yan)，其(qi)在(zai)功(gong)耗(hao)和效率(lv)上都(dou)需(xu)要付出很(hen)大代價，如電力、能源的消耗(hao)。因此，在(zai)數字經濟(ji)、可持(chi)續經濟(ji)的背景下，我(wo)們(men)需(xu)要一塊高能效的低碳芯片。
▲南方科技大學(xue)深港微電子學(xue)院創院副院長余浩教授
現(xian)有的(de)有效(xiao)解(jie)決途(tu)徑包括并(bing)行的(de)GPU、脈動的(de)TPU，不過這些解(jie)法或(huo)多(duo)或(huo)少仍存在(zai)功耗(hao)高、能效(xiao)低(di)的(de)問題。那么，如何在(zai)保證精度(du)、降低(di)功耗(hao)的(de)情況下訓練(lian)出(chu)多(duo)精度(du)、多(duo)復雜(za)度(du)模型并(bing)實(shi)現(xian)高能效(xiao)的(de)硬件計算(suan)？
余浩教授團隊的(de)做(zuo)法是通(tong)過網(wang)絡(luo)(luo)架構自動(dong)搜索設(she)計(ji)，對網(wang)絡(luo)(luo)進行(xing)逐層優化，得(de)到(dao)高能效的(de)混合精度神經網(wang)絡(luo)(luo)；并在硬件層面(mian)，讓每個(ge)數(shu)據單元都支(zhi)持多(duo)精度并行(xing)處理(li)，同時每個(ge)并行(xing)的(de)多(duo)精度陣列又可以(yi)進行(xing)數(shu)據復(fu)用(yong)，就可以(yi)高能效地(di)運行(xing)多(duo)復(fu)雜(za)度的(de)網(wang)絡(luo)(luo)模型。
南方科技大學(xue)團隊已(yi)經(jing)研(yan)發(fa)了4款AI芯(xin)片，其中，在平均能效情(qing)況下，X-Edge芯(xin)片達(da)到200TOPS/W，超(chao)越人腦的10TOPS/W。
基于上述研發理念，X-Edge芯片可以應用于搭建低碳邊緣算力平臺、機器人平臺、移動巡檢平臺、元宇宙平臺等。
二、軟硬件協同設計，應對AI落地(di)碎片(pian)化難題
相對(dui)云端(duan)AI芯(xin)片(pian)(pian)(pian)，邊緣側(ce)(ce)與端(duan)側(ce)(ce)的AI芯(xin)片(pian)(pian)(pian)企業面臨著更為多元的應(ying)用場景，不止要通過(guo)優化底(di)層技術，還必須抓住時間窗口，加速實現(xian)芯(xin)片(pian)(pian)(pian)及相應(ying)解決方案的規模(mo)化落地。
在(zai)上午舉行的(de)(de)邊緣端AI芯片專題論壇期間，來自時擎(qing)科(ke)技、愛(ai)芯元智、Imagination、齊感科(ke)技、英諾(nuo)達、嘉楠科(ke)技的(de)(de)行業大牛(niu)，分(fen)享了他(ta)們觀察到(dao)的(de)(de)下游市場需(xu)求之(zhi)變，以及應對(dui)這些變化的(de)(de)產品(pin)創新、落(luo)地打法與實戰經驗。
1、時擎科技仇健樂：分布式存儲與計算，應對端側AI落地碎片化挑戰
在(zai)AIoT時代，AI應用(yong)越來越多(duo)地以(yi)“云(yun)(yun)邊端協同”形式出現。與云(yun)(yun)端AI芯片(pian)相比，端側AI芯片(pian)需(xu)要(yao)滿足(zu)一些特(te)定需(xu)求(qiu)，比如：算力能支持(chi)本地預處理或簡單決策即可(ke)，對功耗(hao)和成本更敏感，傳感器(qi)接(jie)口和應用(yong)市場碎片(pian)化等(deng)。
面向這樣的市場(chang)特(te)點，端側智能芯片公司時擎科(ke)技選擇采(cai)用DSA（領域專用架構(gou)）芯片設(she)計方(fang)案，時擎采(cai)用神經網(wang)絡數據壓縮引(yin)擎，支持自主研發的基于RISC-V架構(gou)的端側DSA智能處理器。
據時擎科技研發副(fu)總裁仇健樂(le)分享，該處理器(qi)可進行分布(bu)式(shi)存儲和計(ji)算，適應(ying)AI算法(fa)快速演(yan)進，保持高計(ji)算效(xiao)率，目前已能在128GOPS-2TOPS算力(li)范圍內(nei)實(shi)現較強伸縮性。
▲時擎科技研發副總裁仇健(jian)樂
當進入客戶(hu)應用場景進行(xing)部署，設(she)計好的(de)AI端(duan)側(ce)芯片又(you)面臨一大(da)新的(de)挑戰——部署模(mo)型多為小(xiao)型化(hua)網絡模(mo)型，數據量化(hua)難度大(da)。
為此，時擎通過(guo)(guo)TimesFlow平(ping)臺提供多(duo)種量(liang)(liang)化方法，包括INT8/INT16的(de)對(dui)稱/非對(dui)稱量(liang)(liang)化選項，從(cong)而(er)降(jiang)低量(liang)(liang)化過(guo)(guo)程中的(de)精(jing)度損失。時擎還配(pei)備一鍵(jian)部署功能、豐富算子庫、多(duo)種預(yu)處(chu)理方法，以優(you)化客戶的(de)應(ying)用部署體驗。
2、愛芯元智劉建偉：兩大核心技術，加速端側AI芯片落地
近10年AI技術發(fa)展迅猛，隨(sui)著算力越(yue)(yue)來越(yue)(yue)大，市場空間暴(bao)漲，端側和(he)邊緣(yuan)側的AI芯片(pian)也(ye)(ye)迎(ying)來發(fa)展機遇(yu)。在端側、邊緣(yuan)側對智能要求(qiu)越(yue)(yue)多，需(xu)要的算法也(ye)(ye)就越(yue)(yue)多，同時，AI的應(ying)用也(ye)(ye)對感(gan)知(zhi)和(he)計算提出了更高(gao)的需(xu)求(qiu)。
愛芯元智聯合創始人、副總裁劉建偉說：“愛芯元智在AI芯片領域對感知和計算的探索，已經成功量產兩代四顆芯片，并布局于消費電子、智慧城市領域。”
▲愛(ai)芯(xin)元智(zhi)聯合(he)創始(shi)人、副(fu)總裁劉建偉
愛芯元智將(jiang)感知和計(ji)算作為兩大基(ji)礎(chu)技術(shu)進行研發，其中，AI-ISP技術(shu)將(jiang)AI與ISP（圖像(xiang)信號處理）相結合(he)，選取傳(chuan)統ISP中的(de)模(mo)塊(kuai)進行增強。混合(he)精度(du)NPU提供基(ji)礎(chu)算力，可以(yi)實現模(mo)塊(kuai)間并行計(ji)算。
此(ci)外，愛芯(xin)元智提供的不僅是(shi)AI芯(xin)片，而是(shi)面向場景的解決方案，在設(she)計(ji)整個芯(xin)片時，會幫助客戶從(cong)芯(xin)片、應用到(dao)算法(fa)進行協同設(she)計(ji)。
3、Imagination鄭魁：CPU+GPU+AI異構計算，滿足邊緣智能多樣化需求
隨著人工智能市場快速增長，PC、智能手機、安全、汽車等市場都需要不同算力，為此，IP解決方案商Imagination最新推出了覆蓋AI、GPU和CPU等IP的異構計算架構。
Imagination中(zhong)國區??智(zhi)能及汽(qi)車產品(pin)(pin)市(shi)場副總鄭魁談道，作(zuo)為一家IP設計公司，PPA（性能、功(gong)耗、面積(ji)）是產品(pin)(pin)一直強調的(de)(de)(de)(de)要素。同時面向(xiang)手(shou)機、自動駕駛等各個領(ling)域的(de)(de)(de)(de)算力需求(qiu)(qiu)多樣(yang)化(hua)，對硬件(jian)計算架構乃至軟件(jian)棧(zhan)有(you)更高的(de)(de)(de)(de)需求(qiu)(qiu)。異(yi)構計算是未來的(de)(de)(de)(de)發展方向(xiang)，對此，Imagination已在(zai)IP層(ceng)面將所有(you)計算異(yi)構能力整合，提(ti)供具備(bei)靈活性、標(biao)準化(hua)、開放(fang)性的(de)(de)(de)(de)解決(jue)方案。
▲Imagination中(zhong)國(guo)區??智能及汽車產(chan)品市場副總鄭魁
在AI方(fang)面(mian)，Imagination推(tui)出(chu)(chu)了NNA（神經網絡(luo)加速器）等(deng)IP產品(pin)，已落地自動駕駛、consumer等(deng)多個領域；在CPU方(fang)面(mian)，最新推(tui)出(chu)(chu)基于(yu)RISC-V的(de)(de)RTXM-2200，是其首款(kuan)實時嵌入式的(de)(de)高度可擴展的(de)(de)實時、確定性(xing)(xing)、32位嵌入式CPU；在GPU方(fang)面(mian)，基于(yu)PowerVR開拓性(xing)(xing)架構除了出(chu)(chu)色的(de)(de)PPA，還具備(bei)強大(da)的(de)(de)算力可拓展性(xing)(xing)。Power VR架構走過(guo)30載，如今高算力IMG GPU已拓展至(zhi)桌面(mian)、車載、高性(xing)(xing)能計算等(deng)多個新市場。
4、齊感科技刁勇：芯片+解決方案，助不同AI場景的應用快速落地
齊感科(ke)技市(shi)(shi)場副總(zong)裁(cai)刁(diao)勇談道(dao)，AI產(chan)業市(shi)(shi)場正在高速發展，目前較典型的(de)AI應用包(bao)括語(yu)音識別、自然(ran)語(yu)言處理、視覺應用，其中(zhong)視覺應用是(shi)成長(chang)最(zui)快速的(de)。
▲齊感科(ke)技市(shi)場副總裁刁(diao)勇(yong)
智慧家居、智慧零售、智慧農牧、機器人、智慧教育(yu)等落(luo)地場景，對(dui)AI視(shi)覺芯(xin)片有非(fei)常強的需求(qiu)。對(dui)于(yu)AI視(shi)覺芯(xin)片公(gong)司來說，僅利用自己的經驗來應對(dui)不同業務需求(qiu)，可能會(hui)面臨(lin)很多的挑(tiao)戰。對(dui)此，齊(qi)感科(ke)技以(yi)AI SoC芯(xin)片為核心，推出全套解決方案，來幫(bang)助客戶在設計相關產(chan)品時快速落(luo)地。
目前(qian)，齊感(gan)科技已經推出兩代芯片平臺(tai)QG21、QG31，包含8顆芯片，并在此基礎上布局(ju)了智能網絡(luo)攝(she)像機、低功耗視覺應用，智能門鎖(suo)、AI智能分析盒子、智能云臺(tai)、翻譯機等解決方案。
此外，很(hen)多不(bu)帶AI的(de)攝像頭已經部署應用，但(dan)它們可能有實際上有升級、增加(jia)AI加(jia)速能力的(de)需(xu)求，齊感(gan)科技的(de)AI智能分析解決方案則給(gei)這(zhe)些產品(pin)提供了升級路徑(jing)。
5、英諾達李曦：大型AI芯片驗證平臺，應對芯片設計上云需求
算力(li)成(cheng)(cheng)為(wei)半導體行業的(de)新增長點，人們在追求(qiu)更先進的(de)制(zhi)程工藝時，IC設(she)計成(cheng)(cheng)本隨之快速上(shang)(shang)升，芯片設(she)計軟件(jian)EDA上(shang)(shang)云成(cheng)(cheng)為(wei)新趨勢。
英諾(nuo)達市場與銷售總監李曦(xi)談道，IC設計上云(yun)面臨數據(ju)安(an)全(quan)、商務模式、技術支持等多重(zhong)挑戰。EDA龍頭Cadence推出的(de)Palladium硬(ying)件(jian)(jian)仿真加速器是業界較通用的(de)硬(ying)件(jian)(jian)仿真器，支持百億門級的(de)SoC全(quan)芯片驗(yan)證；但它價格昂貴(gui)，安(an)裝及(ji)維護要(yao)求高，中(zhong)小公司往(wang)往(wang)難(nan)以負擔。
▲英諾達市(shi)場與銷售總監李曦
為此，英諾達推出國(guo)內首個(ge)基于且由Cadence獨(du)家授權的(de)Palladium的(de)異構云(yun)平臺(tai)，在(zai)國(guo)內搭建異構機房以(yi)保證安全(quan)可控和數據快速傳輸，并將費用(yong)降低(di)到中小(xiao)公司可負擔的(de)范圍，目(mu)前已形(xing)成按需使(shi)用(yong)、按時收費的(de)商業模式(shi)。
同時，該平臺也會提供機器(qi)故障診斷及維修(xiu)、客(ke)戶配置初始調試、驗證(zheng)環境(jing)搭(da)建等(deng)技術支持。在(zai)疫情(qing)期間，英諾達的(de)云服務優勢明顯，客(ke)戶的(de)機器(qi)利用率保持在(zai)80%以上，不僅可(ke)以讓用戶持續推(tui)進(jin)研(yan)發進(jin)度，還可(ke)以讓用戶把更多精力放在(zai)體現其(qi)核心競爭(zheng)力的(de)芯(xin)片設計上。
6、嘉楠科技湯煒偉：擁抱軟硬件開源生態，算法平臺和倉庫幫助輕松部署
“AI應用的(de)發展逐漸變得場景化、設備化、多樣化。”嘉楠科技(ji)(ji)副總裁(cai)湯煒偉說。AI先起于云端，隨著(zhu)技(ji)(ji)術不斷(duan)成(cheng)熟、AI算法模型裁(cai)剪量化，AI芯片性能(neng)和性價(jia)比不斷(duan)提升，邊緣的(de)AI算力變得更(geng)加(jia)普及。
▲嘉楠科技副總裁湯(tang)煒偉
邊緣AI計算(suan)設備形態(tai)多(duo)(duo)元化，這(zhe)導致未來該領域的開(kai)發(fa)(fa)并(bing)不只在大公(gong)司，更多(duo)(duo)中小公(gong)司、個(ge)人開(kai)發(fa)(fa)者都會參與進來。不過在開(kai)發(fa)(fa)過程中，開(kai)發(fa)(fa)者往往直面(mian)很多(duo)(duo)門檻，比如(ru)選擇芯片平臺(tai)、買不到芯片硬(ying)件、獲(huo)取開(kai)發(fa)(fa)資料和獲(huo)得支(zhi)持等。在他(ta)看(kan)來，降低門檻最(zui)好的途(tu)徑就是開(kai)源(yuan)。
因此，嘉楠科(ke)技采(cai)用(yong)RISC-V的通用(yong)處理器核架(jia)構，多代自(zi)研(yan)KPU架(jia)構，實現全流程的研(yan)發自(zi)主研(yan)發，能夠對開(kai)(kai)源(yuan)開(kai)(kai)放、快速迭代和客戶支持有(you)更好支撐。近(jin)兩三(san)年嘉楠科(ke)技已經(jing)實現超(chao)200萬(wan)顆RISC-V AI芯片出(chu)貨。
另(ling)外，新的AI算(suan)法(fa)(fa)平臺(tai)和倉庫計劃年底(di)推出(chu)，該工具將(jiang)極大降(jiang)低AI開(kai)發(fa)門檻。在體驗已有(you)AI demo集(ji)的基礎上(shang)，開(kai)發(fa)者可(ke)空中升級新增的AI算(suan)法(fa)(fa)demo 以(yi)及(ji)算(suan)法(fa)(fa)二(er)次開(kai)發(fa)，并輕松優化部署在硬件上(shang)。
嘉楠(nan)科技的AI工具鏈，軟件SDK等代(dai)碼和文(wen)檔已全面(mian)開源在Github等平臺上，以勘(kan)智Kendryte AI品牌呈現。
三、存(cun)算一體(ti)核心力量(liang)集結！從小算力走向大(da)算力
存算一體是當(dang)前AI芯(xin)片(pian)領域最熱(re)門的(de)架構創新方向。這個有(you)望突破傳統算力瓶(ping)頸的(de)創新賽道，不僅是國際芯(xin)片(pian)學術頂(ding)級會議(yi)的(de)焦點話(hua)題，而且在產業界開始頻頻“吸(xi)金”，連獲各路資(zi)本的(de)傾投。
今(jin)天下午，五位國內存(cun)算一(yi)體(ti)(ti)AI芯(xin)片(pian)(pian)創企(qi)的創始(shi)人兼CEO齊(qi)聚(ju)GTIC 2022全球AI芯(xin)片(pian)(pian)峰會·存(cun)算一(yi)體(ti)(ti)芯(xin)片(pian)(pian)專題論壇(tan)，展示前沿架(jia)構與(yu)落地進展，探討高能效(xiao)、低(di)成本(ben)的可行(xing)之徑。
1、知存科技王紹迪：存內計算芯片能效、成本優勢明顯，WTM系列芯片率先布局生態
相(xiang)比于傳(chuan)統(tong)計算(suan)(suan)(suan)架(jia)構，存(cun)算(suan)(suan)(suan)一體更(geng)(geng)適合AI計算(suan)(suan)(suan)。利用歐(ou)姆定律(lv)乘(cheng)法的(de)計算(suan)(suan)(suan)原理，這種架(jia)構就可以實現百萬級、千萬級并(bing)(bing)行計算(suan)(suan)(suan)，使得AI計算(suan)(suan)(suan)算(suan)(suan)(suan)力能(neng)效提升數倍到數十倍，相(xiang)比CPU、GPU具(ju)備更(geng)(geng)高(gao)密度、更(geng)(geng)高(gao)并(bing)(bing)行度、更(geng)(geng)高(gao)能(neng)效、更(geng)(geng)大算(suan)(suan)(suan)力。
知存科技創始(shi)人兼CEO王紹迪談道(dao)，存算一體在成本、算力、功耗上有(you)很大(da)優勢，但還(huan)需(xu)要補齊通用型(xing)、工具鏈(lian)、精(jing)度。
▲知(zhi)存科技創始(shi)人兼CEO王紹(shao)迪
知存(cun)科技(ji)已經量(liang)產商(shang)用存(cun)內計算(suan)SoC芯片WTM2101，AI算(suan)力達到50Gops，功(gong)耗僅5uA-3mA，主要應用于可穿戴場(chang)景中的語(yu)音(yin)識別(bie)、語(yu)音(yin)增強、健(jian)康監測等功(gong)能。未來5年(nian)內，還將發(fa)布更高算(suan)力芯片序列(lie)WTM8系列(lie)、WTM-C系列(lie)、WTM-S系列(lie)。
接下來(lai)(lai)，憑借存(cun)內(nei)(nei)計(ji)(ji)算產(chan)品研發和商用的(de)先發優(you)勢，知(zhi)存(cun)科技會持續投(tou)入算法體系、架構創新與(yu)工(gong)具鏈、底層(ceng)工(gong)藝三個層(ceng)面，推動(dong)存(cun)內(nei)(nei)計(ji)(ji)算生(sheng)態構建(jian)。王紹迪表示，存(cun)內(nei)(nei)計(ji)(ji)算未來(lai)(lai)也要擁抱Chiplet，將(jiang)兼容性、能(neng)效做(zuo)的(de)更好(hao)。
2、蘋芯科技楊越：AI算力下沉時代，用SRAM突破“存儲墻”限制
進入AI時代，算力正在下沉到移動物聯網及AIoT終端，計算更加注重能耗及效率。
為(wei)(wei)了(le)(le)解決(jue)“存(cun)(cun)儲墻”問(wen)題(ti)，減少(shao)數據在存(cun)(cun)儲器(qi)與(yu)處(chu)理器(qi)之間(jian)的傳輸損耗，業界出現了(le)(le)CMOS加速器(qi)、近存(cun)(cun)計(ji)(ji)(ji)算、存(cun)(cun)內計(ji)(ji)(ji)算等多(duo)(duo)種路徑。蘋芯科技聯合創始?兼(jian)CEO楊越認為(wei)(wei)，在可實(shi)現存(cun)(cun)內計(ji)(ji)(ji)算的多(duo)(duo)種存(cun)(cun)儲器(qi)技術(shu)中，SRAM（靜態隨機存(cun)(cun)取存(cun)(cun)儲器(qi)）具有(you)較大計(ji)(ji)(ji)算優勢。
▲蘋(pin)芯科技(ji)聯(lian)合創(chuang)始(shi)?兼CEO楊越
聚焦這一(yi)領域，蘋(pin)(pin)芯(xin)科技(ji)推出(chu)了SRAM數字存內(nei)(nei)計算內(nei)(nei)核，支(zhi)持常見的定點/浮點運算，能(neng)實現超5倍效(xiao)率(lv)提升(sheng)，納秒級(ji)讀寫延遲，無擦寫次(ci)數限制，并且能(neng)夠向高(gao)級(ji)工藝節點兼容，引入ADC-less設計，從而實現精度無損效(xiao)果。從內(nei)(nei)核硬件到SoC產品，蘋(pin)(pin)芯(xin)科技(ji)在可(ke)掛載的PIM核、軟件構(gou)建等(deng)方面加(jia)大(da)布局，目前正在陸續推出(chu)NE002、NE003、PIMCHIP S230等(deng)幾款芯(xin)片。
權威(wei)報告顯示，2030年全球AI芯片市場(chang)規模(mo)有(you)望達到2021億美元。楊越說(shuo)，蘋(pin)芯定位的(de)市場(chang)不局限(xian)于(yu)AI識別算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)，還覆(fu)蓋了包括降(jiang)噪算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)、SLAM算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)、ISP算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)等(deng)其他矩陣類運算(suan)(suan)(suan)，目標落地智(zhi)慧可穿(chuan)戴、機器人(ren)、工農(nong)業智(zhi)能化設備(bei)等(deng)領域。
3、億鑄科技熊(xiong)大鵬(peng)：基于ReRAM的全(quan)數字化存算一體大算力芯(xin)片技術
AI芯片(pian)正在從(cong)通用CPU、專用加速器(qi)發展為(wei)存算(suan)一體階段，而馮·諾依曼架構的存儲墻、能(neng)效墻、編譯墻正在阻礙(ai)AI芯片(pian)算(suan)力和(he)能(neng)效比的持續(xu)發展。
億鑄科技(ji)創(chuang)始(shi)人、董事長兼CEO熊大(da)鵬談道，存(cun)算(suan)一(yi)體架(jia)構(gou)在突(tu)破這些(xie)瓶頸上(shang)具有先天優(you)勢。目前實(shi)現(xian)存(cun)算(suan)一(yi)體架(jia)構(gou)主要通過模(mo)(mo)(mo)(mo)擬、數模(mo)(mo)(mo)(mo)兩(liang)(liang)種方(fang)式。模(mo)(mo)(mo)(mo)擬能(neng)夠提高兩(liang)(liang)個數量級以上(shang)的能(neng)效(xiao)比，數模(mo)(mo)(mo)(mo)混合(he)能(neng)部(bu)分(fen)解(jie)決精度(du)問(wen)題，不過這兩(liang)(liang)種方(fang)式會犧牲(sheng)部(bu)分(fen)精度(du)，同時數模(mo)(mo)(mo)(mo)、模(mo)(mo)(mo)(mo)數轉換會帶(dai)來能(neng)耗(hao)、面積(ji)和性能(neng)瓶頸。
▲億鑄科技創始人、董事長兼CEO熊大鵬
為了突(tu)破(po)上述瓶頸，億鑄(zhu)科技基于ReRAM打造了全數字化存算一(yi)體AI大算力芯片技術(shu)，通過數字化徹底(di)解精度問題，在整個計算過程中，不受(shou)工藝環境的影響，實現高(gao)精度、大算力、超高(gao)能效(xiao)比，切實將存算一(yi)體架構應(ying)用于大算力領域。
不同存儲介(jie)質應用(yong)在不同場景(jing)(jing)上(shang)(shang)各有(you)優劣勢。熊(xiong)大(da)鵬認(ren)為，面向AI大(da)算力場景(jing)(jing)，ReRAM是目前(qian)最合(he)適的(de)存儲介(jie)質。億鑄選擇ReRAM的(de)優勢在于非(fei)易失、密(mi)度(du)(du)大(da)、密(mi)度(du)(du)上(shang)(shang)升(sheng)空間巨(ju)大(da)、能耗低、讀(du)寫(xie)速(su)度(du)(du)快、成(cheng)本低、穩定、兼容(rong)CMOS工(gong)藝(yi)等特(te)點。目前(qian)ReRAM的(de)制造工(gong)藝(yi)已經(jing)成(cheng)熟，且(qie)已經(jing)有(you)ReRAM產(chan)品量產(chan)落地(di)。
4、智芯科張鐘宣：解決AI落地中的“將大象塞進冰箱”難題
杭(hang)州智(zhi)芯科微(wei)電?創始?兼CEO張鐘宣(xuan)說，千(qian)千(qian)萬萬的(de)AI公司做AI落(luo)地，面(mian)臨(lin)“將(jiang)大象塞進冰箱”的(de)問(wen)題。例如，一個手機的(de)功耗(hao)不能(neng)超過5W，否(fou)則熱散不去，AI模(mo)型(xing)落(luo)地到手機上，就會損失很多效果。
▲杭州智(zhi)芯科(ke)微電?創(chuang)始(shi)?兼(jian)CEO張鐘宣
看到這一市(shi)場(chang)發展瓶頸，智芯(xin)(xin)科選擇基于SRAM（靜態隨(sui)機存(cun)(cun)取存(cun)(cun)儲器）的(de)存(cun)(cun)內計算(suan)(suan)技術，解(jie)決后摩(mo)爾時代的(de)“大算(suan)(suan)力(li)、低功(gong)耗”市(shi)場(chang)痛點。智芯(xin)(xin)科主(zhu)要聚焦視覺處理(li)芯(xin)(xin)片、GPNPU（通用神經(jing)網絡處理(li)器）兩個落地方向。
張鐘宣談道，智芯(xin)科的(de)視覺處理(li)器AT700 AI CIM，int8能(neng)耗比達(da)到10TOPS/W。AT700X Pre-ISP圖像增強能(neng)使算力(li)超(chao)過20TOPS，同時功耗低于1W；落(luo)地(di)網絡攝像機領域(yu)，能(neng)實現0.5~2W低功耗，算力(li)達(da)10~50TOPS（int8），實現暗光(guang)全(quan)彩效果；AT800 GP CIM是其代表性(xing)的(de)邊緣AI處理(li)器，采(cai)用12nm制程(cheng)，int8能(neng)耗比達(da)到30TOPS/W，幾乎達(da)到當下5nm同類芯(xin)片的(de)水平。
在軟件方(fang)面(mian)，智芯(xin)科推出了一套AI工(gong)具流程，面(mian)向(xiang)客(ke)戶提供網絡優化(hua)、量(liang)化(hua)浮點達(da)int8的算力服務，并(bing)支持(chi)神經(jing)網絡圖形(xing)編(bian)譯、可執行(xing)二進(jin)制文(wen)件生成(cheng)的相關硬件。
5、九天睿芯劉洪杰：基于混合信號SRAM存算一體，多模態傳感器協同
人機交互系統(tong)智能(neng)程度提(ti)(ti)升，帶來(lai)了(le)傳感器數(shu)(shu)量、時(shi)(shi)間(jian)空間(jian)分辨(bian)率要求及神經(jing)網絡應用規模的提(ti)(ti)升，對多(duo)維度數(shu)(shu)據同步采集、傳輸、處理(li)、運算和(he)存儲操作的能(neng)效(xiao)(xiao)、面效(xiao)(xiao)和(he)時(shi)(shi)效(xiao)(xiao)性能(neng)提(ti)(ti)出(chu)了(le)更高的要求。
九天睿(rui)芯創始人、董事長兼CEO劉洪杰談道，基(ji)于(yu)SRAM的(de)混合(he)信(xin)號(hao)存內計算(suan)能(neng)夠實現(xian)(xian)更小的(de)運算(suan)單元(yuan)、更高的(de)能(neng)效，同時保持符合(he)商用的(de)精度，體(ti)現(xian)(xian)了該架構(gou)良好(hao)的(de)應用優勢，在面積上，九天睿(rui)芯的(de)產品(pin)大小僅為1.4x1.4平方(fang)毫(hao)米。
▲九天睿芯創始人、董事長兼CEO劉洪杰
混合(he)(he)信(xin)號SRAM存算(suan)一體(ti)同(tong)時結(jie)合(he)(he)模(mo)擬(ni)預(yu)處理(li)和高(gao)性能ADC，九天睿芯(xin)使整個(ge)信(xin)號鏈更智能更高(gao)效率，這一架構(gou)(gou)能打(da)破傳感(gan)器端ADC速(su)度和精(jing)度性能瓶頸(jing)，存算(suan)一體(ti)實(shi)現(xian)了NPU突破功(gong)耗(hao)(hao)(hao)瓶頸(jing)，因此適用(yong)于(yu)追(zhui)求極(ji)致低(di)功(gong)耗(hao)(hao)(hao)和低(di)延時、高(gao)精(jing)度的(de)(de)場景。面向兩個(ge)應用(yong)：1，VR/AR領域的(de)(de)未來應用(yong)，基于(yu)混合(he)(he)信(xin)號SRAM感(gan)存算(suan)一體(ti)可幫助實(shi)現(xian)眼(yan)動追(zhui)蹤，以(yi)及VR/AR頭(tou)顯設備的(de)(de)超(chao)低(di)功(gong)耗(hao)(hao)(hao)語音識別、SLAM同(tong)步定位(wei)與構(gou)(gou)圖。2，集(ji)成模(mo)擬(ni)預(yu)處理(li)或高(gao)速(su)ADC與存算(suan)一體(ti)的(de)(de)車用(yong)傳感(gan)器端（視覺，激(ji)光雷(lei)達(da)等）的(de)(de)低(di)延時低(di)功(gong)耗(hao)(hao)(hao)高(gao)集(ji)成度處理(li)。
四、鍛造新型計算(suan)鑰匙，打開通(tong)用智能未(wei)來之門
在后摩爾時(shi)代，AI芯(xin)片日(ri)漸面(mian)臨來自器件、工藝、架構(gou)、能(neng)耗、成(cheng)本等諸(zhu)多(duo)芯(xin)片設計與制(zhi)造層面(mian)的挑戰。同(tong)時(shi)，盡管深度學習(xi)算(suan)(suan)法的落地(di)愈發廣泛(fan)，產學界仍在探索實現通用智能(neng)的更多(duo)可(ke)能(neng)路(lu)徑(jing)，這要求(qiu)AI芯(xin)片從底層架構(gou)創(chuang)新，來應對主流AI算(suan)(suan)法變(bian)化(hua)的不確(que)定性。
除了存(cun)算(suan)一體方興未艾，還有(you)幾(ji)類新型(xing)計算(suan)架構(gou)走出學術(shu)象(xiang)牙塔，走向(xiang)產業化(hua)。在新型(xing)計算(suan)技術(shu)專(zhuan)題(ti)論壇上，類腦計算(suan)創企代(dai)表(biao)靈汐(xi)科技、光子計算(suan)創企代(dai)表(biao)曦(xi)智科技、量(liang)子計算(suan)創企代(dai)表(biao)玻色量(liang)子發表(biao)主題(ti)演(yan)講，分(fen)享他們如何通過(guo)將前沿(yan)技術(shu)轉化(hua)落地，闖向(xiang)AI計算(suan)加(jia)速的“無人區”。
1、靈汐科技華寶洪：類腦芯片已量產落地，異構融合成新趨勢
靈(ling)汐科技副(fu)總經理(li)(li)華寶洪認為，類腦計算是(shi)后摩(mo)爾(er)時代顛(dian)覆性(xing)戰略技術，已成中(zhong)美歐(ou)科技競爭必爭之地。這一(yi)方法受(shou)人腦啟發產(chan)生，是(shi)一(yi)個融(rong)合生物腦科學原(yuan)理(li)(li)和計算機科學原(yuan)理(li)(li)的計算系統，具(ju)有(you)近似計算、抗噪(zao)音、稀疏、時空相關性(xing)等(deng)特點。
▲靈(ling)汐科技副總經理華(hua)寶洪
華寶洪說，異構融合是類(lei)(lei)腦計算的(de)發展趨勢。靈(ling)汐科技的(de)相關成(cheng)果(guo)于(yu)2019年登國際(ji)學(xue)術頂刊(kan)《自然》封面，基于(yu)此靈(ling)汐科技已流(liu)片和量(liang)產了邊端首款商用(yong)(yong)類(lei)(lei)腦芯片Lynchip KA200，兼容人工(gong)神經(jing)網絡(luo)和生物神經(jing)網絡(luo)，采(cai)用(yong)(yong)12nm制程，支持(chi)25萬神經(jing)元、2500萬突觸，稀疏模式(shi)支持(chi)200萬神經(jing)元，DNN算力(li)達到32TOPS（int8），16TFLOPS（FP16），功耗范圍在1-14瓦，運行ResNet50-64、yolo5等主(zhu)流(liu)網絡(luo)時，芯片在能效比和性(xing)價(jia)比遠(yuan)高于(yu)NVIDIA T4。
目前靈汐科(ke)技的(de)類腦(nao)(nao)計算(suan)芯片已(yi)經用于腦(nao)(nao)科(ke)學(xue)和(he)類腦(nao)(nao)計算(suan)，同時(shi)也覆蓋安防、機器人、無人機等傳統AI應用領域(yu)。
2、曦智科技胡永強：光電混合，重新定義算力基建
半(ban)導體工(gong)藝從(cong)硅(gui)基時(shi)代(dai)的(de)(de)10μm工(gong)藝發(fa)展到3nm工(gong)藝，進入后摩爾時(shi)代(dai)，企業開始探(tan)索光(guang)子(zi)計(ji)算(suan)、量子(zi)計(ji)算(suan)、存內計(ji)算(suan)的(de)(de)發(fa)展。曦智科技全球副總裁胡永強談道，光(guang)子(zi)計(ji)算(suan)的(de)(de)底層優勢是低延遲、低能(neng)耗、高通(tong)量。與電傳輸相比，光(guang)信號以光(guang)速傳輸，能(neng)實現微米(mi)至百(bai)米(mi)級(ji)的(de)(de)TB級(ji)數據傳輸能(neng)力(li)。
▲曦(xi)智科技全球副總裁胡永強
基于光(guang)子矩陣計(ji)算(suan)oMAC、片上光(guang)網(wang)絡oNET、片間光(guang)網(wang)絡oNOC的(de)三(san)大(da)光(guang)核心技術，曦智科技打造了光(guang)子計(ji)算(suan)和光(guang)子網(wang)絡兩(liang)大(da)產品(pin)線。
相比于電子芯(xin)片(pian)(pian)，光(guang)(guang)(guang)的(de)計算(suan)單(dan)元并行能力很強，可以利用波分(fen)復用同時計算(suan)多路數據(ju)，同時獲得更(geng)高的(de)能效比以及極低(di)的(de)計算(suan)延(yan)遲，且(qie)對工藝制程(cheng)的(de)要求也更(geng)低(di)。此外，片(pian)(pian)上光(guang)(guang)(guang)網絡oNOC技術(shu)將CMOS硅電子芯(xin)片(pian)(pian)堆疊在光(guang)(guang)(guang)芯(xin)片(pian)(pian)上，這種(zhong)光(guang)(guang)(guang)電技術(shu)能通過光(guang)(guang)(guang)波導(dao)實現(xian)高帶寬、低(di)能耗、低(di)延(yan)遲的(de)chiplet網絡互聯(lian)方案。
去(qu)年，曦智科技發布了第二(er)代光計算處(chu)理(li)器(qi)(qi)PACE，采(cai)用64x64光學矩陣乘法(fa)器(qi)(qi)，單個光子芯片中集成超過10000個光子器(qi)(qi)件，其運行特定神經網絡的計算速度可以達到(dao)目前高端(duan)GPU的數百倍。今(jin)年下半年，曦智科技將推出(chu)全球首(shou)顆基于oNOC技術的光電(dian)混合3D封(feng)裝AI加(jia)速計算芯片，并搭載自研軟(ruan)件棧。
3、玻?量??凱：光量子芯片正從理論優越性走向實用優越性
量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)(suan)代(dai)表著下(xia)一(yi)代(dai)算(suan)(suan)力(li)的(de)(de)(de)(de)重(zhong)要突破方(fang)(fang)向(xiang)。在(zai)量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)(suan)世界中，運算(suan)(suan)的(de)(de)(de)(de)基(ji)(ji)本單元是量(liang)子(zi)比(bi)特(te)(te)，它的(de)(de)(de)(de)基(ji)(ji)本狀態(tai)是0和(he)1的(de)(de)(de)(de)疊加(jia)。對N個量(liang)子(zi)比(bi)特(te)(te)進(jin)行(xing)一(yi)次(ci)(ci)操作(zuo)，相當于對經(jing)典比(bi)特(te)(te)進(jin)行(xing)2的(de)(de)(de)(de)N次(ci)(ci)方(fang)(fang)次(ci)(ci)操作(zuo)。這體現了量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)(suan)機的(de)(de)(de)(de)巨大運算(suan)(suan)潛力(li)，可應用于模擬、優化、機器學習、密碼學等(deng)方(fang)(fang)向(xiang)。
玻色量(liang)(liang)(liang)子(zi)創始人兼CEO文凱分享說，光(guang)量(liang)(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)是(shi)商用(yong)化量(liang)(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)機的(de)(de)新形(xing)態，目前正從空間光(guang)發(fa)展到(dao)集成光(guang)學芯片，從理(li)論(lun)優越(yue)性走向實(shi)(shi)用(yong)優越(yue)性。比如中科大(da)“九章(zhang)(zhang)”去年研制的(de)(de)113個光(guang)量(liang)(liang)(liang)子(zi)的(de)(de)“九章(zhang)(zhang)2.0”完成了(le)(le)高斯玻色采樣計(ji)(ji)算(suan)(suan)實(shi)(shi)驗(yan)，比經典超級計(ji)(ji)算(suan)(suan)機快了(le)(le)大(da)約10的(de)(de)24次(ci)方倍，驗(yan)證(zheng)了(le)(le)量(liang)(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)的(de)(de)理(li)論(lun)優越(yue)性。近年來，北京大(da)學王劍威團隊、美國PsiQuantum公司(si)，加(jia)拿大(da)Xanadu公司(si)等都(dou)進行了(le)(le)光(guang)量(liang)(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)芯片化的(de)(de)相關探(tan)索。
▲玻色(se)量子創始人兼CEO文凱
創立于(yu)2020年底的(de)玻色量(liang)(liang)子是一支來自斯坦(tan)福大學(xue)、麻省理(li)工、清(qing)華大學(xue)、中(zhong)科院等學(xue)府的(de)團隊，多年研究基于(yu)DOPO（簡并光學(xue)參量(liang)(liang)振蕩器）的(de)相干量(liang)(liang)子計算方案，并在量(liang)(liang)子神經元生成芯(xin)片(pian)(pian)、通用光量(liang)(liang)子計算芯(xin)片(pian)(pian)等方向展開了攻關。
目前，玻色量(liang)(liang)子已推出第一(yi)代“天工”光量(liang)(liang)子計算驗證平臺，在國內首次實現(xian)25節(jie)點任意相連(lian)可(ke)編程的MAX-CUT問題的優化求解驗證，能(neng)(neng)在50微秒內在3000多萬種可(ke)能(neng)(neng)性中篩選(xuan)出4個最(zui)優解之一(yi)。在商業(ye)化場景應(ying)用(yong)上(shang)，玻色量(liang)(liang)子在金融、交通、生(sheng)物制藥等方面也都實現(xian)了突破(po)。
結(jie)語：AI芯片(pian)長坡厚(hou)雪，奔向智能計(ji)算未來
至此，GTIC 2022全球AI芯片峰會圓滿收(shou)官。
在這場AI芯片(pian)盛宴上(shang)，我們看到技術創(chuang)新的力量(liang)依然熠(yi)熠(yi)生(sheng)輝，從競(jing)逐有效算力到聚焦解決現實(shi)問題，許多(duo)創(chuang)新方(fang)案提(ti)供了更多(duo)破解AI芯片(pian)瓶頸(jing)的差異(yi)化思路，多(duo)個(ge)創(chuang)業團隊積(ji)淀(dian)的AI芯片(pian)實(shi)力也(ye)開始厚積(ji)薄發。
同時(shi)，我(wo)們也看到(dao)，無論(lun)是大算(suan)(suan)力還是小算(suan)(suan)力的AI芯片，無論(lun)是相對成熟的領(ling)域專用架構、通用GPU，還是存算(suan)(suan)一體、類腦計算(suan)(suan)、光子計算(suan)(suan)、量(liang)子計算(suan)(suan)等前沿技(ji)術路線，都(dou)有越來越多的高性(xing)能產(chan)品走向規模(mo)化量(liang)產(chan)與商用落地。
隨著疫情(qing)得到有效(xiao)控制(zhi)，行業(ye)(ye)秩序逐步恢復，面對智能化、數字(zi)化、電動化帶(dai)來的海量數據計算需求，承載著智能計算核心動力的AI芯片產業(ye)(ye)，繼(ji)續(xu)快速奔跑，未(wei)來市場發(fa)展(zhan)空間廣闊。
我們希望GTIC 2022全球AI芯片峰會成為前沿技(ji)術(shu)交流和產(chan)業(ye)落地對(dui)接的平臺，通(tong)過(guo)邀請各條細(xi)分(fen)賽(sai)道極具代表性的AI芯片企業(ye)們同臺，共同譜出AI芯片產(chan)業(ye)的最強音。
預告：GTIC另(ling)一場產業峰會，2022全球自(zi)動駕駛峰會，也將于近期（9月27日(ri)）在(zai)深圳舉行，敬請關(guan)注。
