算力成人工智能产业发展关键之一国产AI芯片出路在哪里?直击GAIDC
《科创板日报》2月26日讯(记者 张洋洋)AI芯片开发者论坛成2023全球人工智能开发者先锋大会一大"热门"。
《科创板日报》记者注意到,2月25日,AI芯片开发者论坛还未开始,现场已座无虚席,不少人在四周空地站立"听讲"。一名参会的计算机行业研究员告诉记者,这次"特意从北京过来",希望能从行业一线获得一些研究经验。
最近因ChatGPT的火热,人工智能行业再度引发市场关注,而因大模型训练和应用的庞大算力需求,市场将目光聚焦到了AI芯片之上。
此次大会单独设置了一个论坛讨论AI芯片,据《科创板日报》记者现场观察,参会嘉宾将分享的重点放在了国产AI芯片技术、生态构建和产业落地的挑战上,对于国产AI芯片的破局和发展机会也给出了各自的判断。
从技术角度来看,昆仑芯科技副总裁孙孝思认为,随着算力要求越来越高,目前AI芯片的挑战主要来自三方面:
一是摩尔定律面临失效的风险,硬件本身支撑芯片制造的尺寸缩小,接近物理极限;另一个则是架构瓶颈,即计算与存储单元分离带来的数据交换存在存储墙和功耗墙问题;最后是能耗瓶,器件尺寸越小、密度就越大,若产品功耗无法等比例缩小或大致缩小,那么其功耗便会面临较大问题。
璧仞科技联合创始人、COO张凌岚也表达了类似观点,现在芯片厂商在AI芯片的开发过程中,会受到来自制程、性能、良率、成本等多方面的限制。
"Chiplet有望成为破局手段。"张凌岚提出,利用Chiplet技术,一是可以突破光罩尺寸对单芯片面积的限制;二是可以充分发挥旧工艺节点的性价比优势,有效提升产品的良率;最后,不同工艺芯粒继承,可以有更灵活的产品策略。
国产化的崛起,目前市面上的国产芯片厂商不在少数。但在产业落地上,商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆也总结了两大挑战:AI芯片与框架高度耦合,适配工作量巨大;链路长,对AI场景的理解不强。
杨帆解释到,不同芯片厂商快速发展,但多元化的芯片也意味着多个框架,而对比英伟达,其已形成了一个强强联合的成熟生态,国产AI芯片框架目前还是"群狼乱战";具体的应用落地上,AI芯片本身又处于AI产业链上游,中间环节多且复杂,链路长,芯片企业远离算法应用,对AI场景理解又不强,"最后未必能杀出一条生路"。
也因此,开源开放成为在场嘉宾提到的一个破局关键点。
"国内的企业还是围绕着各自生态在闭环建设。"燧原科技创始人 、COO张亚林认为,要想突破英伟达扩大生态造成的生态壁垒,在中国层面,他提出构建一个异构的算力生态,这就包括软硬件层面的芯片(GPU/CPU/DPU/NPU)、外设、主机,软件层面的系统软件、工具链、解决方案等。
"如何从最底层的算力和软件站,往上扩展到开源设计和生态合作伙伴,再往上牵引出更多的应用,是我们现在认为中国算力和生态发展的一个必经之路。"张亚林称,国内企业还是在围绕着各自生态闭环建设,"我们希望拥抱一个开源和开放的环境"。
杨帆则以芯片适配为例,阐述了商汤目前的做法。商汤虽是AI算法出身,但针对一些重要的有大规模需求的场景,愿意跟头部合作伙伴去把一些下游场景打通,真正实现芯片国产化落地应用,在芯片适配上,商汤已经适配了22家超过58款的国产芯片。
"开源开放是很重要的一件事情。"杨帆提到,"中国任何行业都很‘卷’,科技圈也不例外,越是这种‘卷’的情况下,如果能有一些更开放的心态,互通有无,其实我们就有机会在生态上实现一些追赶。"
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