手機芯片也要被AI占領了
發布時間：2017-09-07來源：深圳商報編輯：方之穎
IT巨頭將加速研發AI芯片
目前迅猛發展的人工智能，上層的應用都依賴于底層核心能力，而這個核心能力就是人工智能處理器。如果在芯片上不能突破，人工智能應用就不可能真正成功。可以說核心芯片是人工智能時代的戰略制高點。
人工智能目前采用的深度學習算法，有海量的數據運算需求，對傳統架構和系統提出了極大挑戰。
深度學習，就是通過算法給機器設計一個神經網絡。這個網絡的基本特點，是模仿大腦神經元之間傳遞、處理信息的模式，從多個角度和層次來觀察、學習、判斷、決策。近年來，這種方法已應用于許多領域，比如人臉識別、語音識別等，是人工智能領域的熱點研究方向之一。
用于圖像處理的GPU芯片因海量數據并行運算能力，被最先引入深度學習。2011年，當時在谷歌就職的吳恩達將英偉達的GPU應用于“谷歌大腦”中，結果表明12個GPU可達到相當于2000個CPU的深度學習性能。之后多家研究機構都基于GPU來加速其深度學習神經網絡。
然而，隨著近兩年人工智能技術的迅速發展，GPU在三個方面顯露出局限性：無法充分發揮并行計算優勢，硬件結構固定不具備可編程性，運行深度學習算法能效不足。
全球科研界和企業于是競相開發更加適用的人工智能芯片，尤其是適用于移動通信時代的芯片。
華為公司與中國科學院計算技術研究所“寒武紀”項目團隊共同開發的麒麟970人工智能手機芯片，首次集成NPU，將通常由多個芯片完成的傳統計算、圖形、圖像以及數字（數位）信號處理功能集成在一塊芯片內，節省空間、節約能耗，同時極大提高了運算效率。
在新的計算時代，核心芯片將決定基礎架構和未來生態。因此，谷歌、微軟、超威等全球信息技術和通信制造巨頭都投入巨資，加速人工智能芯片的研發。
