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人工智能在芯片開發(fā)中起到什么作用？
時間：2021-10-22 來源：華清遠(yuǎn)見
從AlphaGo的人機(jī)對戰(zhàn)，到無人駕駛汽車的上路，在到AI合成主播上崗…..無形中，人工智能以前所未有的發(fā)展速度滲透到我們的日常生活。而人工智能在未來芯片的開發(fā)中又會起到怎么樣的作用呢？
近幾年，谷歌，蘋果，微軟，F(xiàn)acebook，英特爾，高通，英偉達(dá)，ADM，等科技巨頭也是紛紛入局，開始自主研發(fā)人工智能芯片，大大的提高了人們的發(fā)展，和人們對人工智能的需求。 在全球科技領(lǐng)域，人工智能無疑是最熱門的領(lǐng)域。這種并不算新的應(yīng)用場景將會帶動新一輪的計算革命，這也將給人工智能芯片帶來新的需求，給半導(dǎo)體領(lǐng)域帶來新的機(jī)遇。人工智能正在推動芯片的復(fù)興。
半導(dǎo)體是數(shù)字時代的一項基礎(chǔ)技術(shù)。美國硅谷的名字正是源自于此，過去半個世紀(jì)以來，計算機(jī)技術(shù)的革命改變著社會的方方面面，而半導(dǎo)體芯片技術(shù)正是這場革命的核心。
自英特爾1971年推出全球第一個微處理器以來，計算能力一直以令人驚嘆的步伐發(fā)展演進(jìn)著。根據(jù)摩爾定律，當(dāng)前的計算機(jī)芯片比50年前的芯片在功能上強(qiáng)大百萬倍。
可盡管數(shù)十年來處理能力的飛速增長，但直到現(xiàn)在，計算機(jī)芯片的基本體系結(jié)構(gòu)仍然沒有太大改變。很大程度上說，芯片的創(chuàng)新，需要進(jìn)一步縮小晶體管的體積，讓集成電路可以容納更多晶體管。正是人工智能（AI）誕生，引發(fā)了半導(dǎo)體創(chuàng)新的“黃金時代。機(jī)器學(xué)習(xí)帶來獨特的市場需求和無限的機(jī)會。讓我們從新思考芯片架構(gòu)的基本原則。
人工智能為芯片開發(fā)帶來新的計算模式，在計算技術(shù)發(fā)展的歷史中，主流的芯片架構(gòu)是CPU。如今，CPU無處不在，它為筆記本電腦，移動設(shè)備和大多數(shù)數(shù)據(jù)中心提供動力。CPU是通用的，能夠有效執(zhí)行軟件所需的任何計算。不過盡管CPU的主要優(yōu)勢是多功能性，然而如今領(lǐng)先的AI技術(shù)需要的，是一種非常特殊且密集的計算。深度學(xué)習(xí)需要迭代執(zhí)行數(shù)百萬甚至數(shù)十億個相對簡單的乘法和加法步驟。深度學(xué)習(xí)以線性代數(shù)為基礎(chǔ)，在根本上是基于試錯法的：對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，對矩陣進(jìn)行乘法運(yùn)算，隨著模型自身的不斷優(yōu)化，在整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反復(fù)進(jìn)行數(shù)字求和。這種重復(fù)性的、計算量巨大的工作流程，對于硬件體系結(jié)構(gòu)有很重要的要求�！覆⑿谢棺兊弥陵P(guān)重要，「并行」指的是：處理器能夠同時、而不是一個接一個地執(zhí)行多個計算的能力。與之緊密相關(guān)的是，深度學(xué)習(xí)涉及大量數(shù)據(jù)的連續(xù)轉(zhuǎn)換，因此讓芯片內(nèi)存和計算核心盡可能靠近數(shù)據(jù)所在的位置，可以減少數(shù)據(jù)移動，從而大幅提升速度和效率。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)正在日益普及，傳統(tǒng)芯片已經(jīng)無法應(yīng)對現(xiàn)代AI算法的要求，這一點正變得愈加突出。正如AI專家Yann LeCun最近所說的：“如果你能穿越到未來五年或者十年，看看計算機(jī)大部分時間都在做些什么的話，我認(rèn)為很可能是機(jī)器學(xué)習(xí)之類的事情。
眼下，一場為即將而來的AI時代開發(fā)所需的硬件競爭正在上演。如今，半導(dǎo)體行業(yè)的創(chuàng)新之多，是自硅谷創(chuàng)立之初以來從未有過的，巨量資金不斷地投入其中。
未來幾年，下一代芯片將塑造人工智能領(lǐng)域的雛形和軌跡。用Yann LeCun的話來說：“硬件能力...激勵但卻限制了AI研究人員想象并追求的想法。各種我們可以使用的工具正在不斷刷新我們的想法，這一點我們不得不承認(rèn)。
