2017/08/25 15:23 IT产业网
行人散去,夜路逐渐寂寥,深夜食堂的灯又被点亮。今天一个久未光顾的老食客光临深夜食堂。
曾老板是一个芯片制造厂老板。跟上次来相比,老曾的鬓角多了几片斑白,面容也有几分颓唐。
“有日子没见,老曾,你怎么苍老这么多。”
“嗨,别提了,愁的。日子不好过啊。人工智能来势汹汹,周围做芯片的同行有能力的都开始研发新产品,不转型眼看着就被淘汰。”
“那你们也赶紧行动起来啊。”
“哪有那么容易!芯片技术开发周期长,投入那么多编程、技术、生产力量,还要不断调试到符合合格的工艺标准。大公司资源多、研发能力强,自然没问题,像我们这种小公司不敢冒这个风险啊。”
“但是转成了,不也是个机会?”
“这倒是,主要是孤军奋战风险太高了,我得寻个帮手。”
相信在芯片制造行业,曾老板近期的焦虑不是个例。那么,人工智能的热潮,究竟给芯片行业带来怎样的影响呢?
人工智能的发展呼唤芯片行业的突破
人工智能的热潮正在席卷全球,其对计算力所提出的前所未有的要求,给整个半导体和芯片产业带来了巨大的发展空间与商机。
华为副总裁楚庆在接受《软件和集成电路》访谈时提到:“—方面,随着人工智能的不断发展,传统的冯·诺依曼架构已成为瓶颈。目前以Deep Learning为代表的多层次人工神经网络算法,无需过多编程,但对芯片并行数据处理能力有非常高的需求,而传统处理器架构在海量数据并行运算面前明显力不从心,计算资源捉襟见肘。另一方面,摩尔定律面临失效,而人工智能要快速发展,芯片计算能力提高的脚步不能变慢,只能更快。因此,在未来的人工智能研究上,芯片架构和微架构设计需要做出更多贡献。‘如何让AI从芯片开始,将是一个重要课题、一个重大机遇。’”
IBM认知系统高级副总裁Bob Picciano认为:“未来,计算能量不仅是存在于CPU,而是广泛涉及到包含GPU、FPGA甚至内存计算等其他设备。不同于以往传统的计算逻辑基于集中式数据,使用程序化的计算方式;随着分布式数据、非结构化数据日渐成为主流,计算正在从‘程序化的计算’向‘以数据处理为中心的计算’演进。”
为此,去年9月,IBM推出了面向高性能计算的IBM Power Systems S822LC服务器(Minsky服务器),其使用的NVidia开发的通信协议NVLink,能够迅速在CPU及GPU之间建立连接。以具有高CPU-GPU 带宽的服务器实现高性能的数据传输,为规模更大、更为复杂的深度学习模型提供其所需的计算能力。
人工智能的发展促进芯片技术的突破
《软件和集成电路》在该篇专题文章中表示:人工智能的应用与发展正在席卷全球,给整个半导体和芯片产业带来了巨大的发展空间与商机,甚至影响着芯片产业的发展走势。了解芯片行业的人都知道,从芯片设计开始,到辅助软件、设备、制造、工艺和封装,是很长的产业链,其中的任何一个环节的发展都会受到人工智能的影响。
IBM基于面向高性能计算的Minsky服务器,在今年进一步推出了“认知系统”(Cognitive Systems),面向机器学习、深度学习、自然语言处理、实时高级分析等人工智能相关工作负载,融合BlueMind深度学习云平台、PowerAI深度学习框架,提供一个硬件+软件整合的解决方案。
这个一体化的解决方案在实施质量/监控监测分析,产品深入优化,个性化设计研发,视频/图像识别等领域建立了成熟的应用场景。可以预见,这样的方案能为芯片制造的多个环节如研发、制造、工艺等环节提供支持。
开放繁荣的生态激发芯片技术的突破
然而,芯片领域的创新涉及到算法、编程语言、集成电路技术、半导体工艺等多个环节,难以通过单个企业的研发投入予以实现。
幸运的是,在推出面向人工智能的计算架构的同时,IBM也通过积极建设硬件系统生态促进整个行业的联合创新。基于Power硬件架构技术的OpenPOWER 基金会,IBM联合合作伙伴与基金会成员在近期推出三种OpenPOWER LC系列服务器,面向高性能计算、机器学习等工作负载。此外,IBM通过与NVidia及赛灵思合作,加速计算性能的提升及连接效率,已经实现了比x86高3-5倍的CPU和GPU间I/O带宽,使机器的训练时间从几天缩短到几小时甚至几分钟。
由IBM 、AMD、Google、Mellanox以及Micron创建的OpenCAPI联盟,正在持续探索如何打开CPU之间的链接,通过全新的“OpenCAPI”标准满足高性能异构计算的需求。IBM在全球及本地硬件架构领域所建设的生态,将为无数个类似曾老板的芯片制造企业开放更多的创新与转型机会。
或许,当曾老板真正放下对于人工智能大潮的转型焦虑,以一种全新的角度去看待人工智能与芯片产业之间互为因果、相辅相成的关系,他会发现人工智能带给芯片企业的不仅不是焦虑和忧愁,反而是谋求新突破的喜悦与憧憬。
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