大數(shù)據(jù)推動信息通信產(chǎn)業(yè)邁入“新摩爾定律”時代。近年來，信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)加速向萬物互聯(lián)、萬物感知、萬物智能時代演進，海量數(shù)據(jù)資源集聚增速遠超摩爾定律，據(jù)IDC的數(shù)字宇宙報告，全球信息數(shù)據(jù)總量中接近90%產(chǎn)生于近幾年，到2020年將達到44ZB。圖靈獎獲得者JimGray更是提出“新摩爾定律”，即每18個月全球新增信息量是計算機有史以來全部信息量的總和。
計算芯片迎來新一輪創(chuàng)新熱潮
人工智能等創(chuàng)新應(yīng)用基于海量數(shù)據(jù)分析發(fā)展而來，對計算芯片提出更高要求。除數(shù)據(jù)洪流催生計算芯片處理能力提升的普遍訴求外，以人工智能為典型代表的強算力消耗型應(yīng)用創(chuàng)新更是極大提升了對計算芯片的需求。據(jù)統(tǒng)計，自2012年以來，人工智能訓(xùn)練任務(wù)使用的計算能力每3.5個月提升一倍，隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型日益復(fù)雜、數(shù)據(jù)樣本持續(xù)擴大，其對計算能力的需求和消耗與日俱增，對計算芯片提出更高要求。
計算芯片體系不斷擴展，由通用計算向?qū)Ｓ糜嬎阊由臁Ｔ谕ㄓ糜嬎阈酒I(lǐng)域，CPU、GPU、FPGA是三大主流架構(gòu)，其中CPU適用于處理復(fù)雜性強、重復(fù)性低的串行任務(wù)；GPU適合通用并行處理，應(yīng)用領(lǐng)域由早期圖像處理逐步拓展至通用加速；FPGA具備可重構(gòu)特性，可根據(jù)客戶需求靈活定制計算架構(gòu)，適合于航空航天、車載、工業(yè)等細分行業(yè)。在專用計算領(lǐng)域，滿足人工智能應(yīng)用計算需求的專用計算芯片成為創(chuàng)新的焦點所在，現(xiàn)已吸引科研機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、中小創(chuàng)新企業(yè)等加速布局，搶占市場發(fā)展先機和生態(tài)戰(zhàn)略高地。
三大主流通用計算芯片持續(xù)升級。一方面持續(xù)挖掘傳統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)潛力。CPU不斷優(yōu)化現(xiàn)有架構(gòu)技術(shù)能力，采用亂序執(zhí)行、超標量流水線、多級緩存等技術(shù)提升整體性能表現(xiàn)；GPU持續(xù)探索高效的圖形處理單元、流處理單元和訪存存取體系等；FPGA不斷強化應(yīng)用功能和軟件開發(fā)工具的豐富完善，降低開發(fā)者門檻。另一方面均通過引入專用計算能力迎合人工智能等新興領(lǐng)域的計算需求。CPU圍繞深度學(xué)習(xí)計算需求增加專用計算指令，如ARMCortex-A76芯片通過優(yōu)化縮減深度學(xué)習(xí)常見的乘法累加運算周期等，實現(xiàn)邊緣側(cè)人工智能計算性能近4倍的提升；GPU持續(xù)優(yōu)化針對人工智能計算的專用邏輯運算單元，英偉達圖靈架構(gòu)GPU芯片中內(nèi)置全新張量計算核心，利用深度學(xué)習(xí)算法消除低分辨率渲染問題；FPGA提升異構(gòu)計算能力，以實現(xiàn)邊緣智能等更多場景的規(guī)模應(yīng)用。
結(jié)合應(yīng)用場景個性需求定向優(yōu)化，面向人工智能的專用計算芯片差異化創(chuàng)新加速?，F(xiàn)階段以深度學(xué)習(xí)為主的人工智能專用計算主要包括訓(xùn)練和推理兩部分。其中，模型訓(xùn)練需實現(xiàn)高性能、高精度、通用化的計算能力，目前英偉達GPU芯片占據(jù)應(yīng)用規(guī)模優(yōu)勢，據(jù)統(tǒng)計，全球有超過3000家企業(yè)采用其產(chǎn)品進行深度學(xué)習(xí)項目研發(fā)。推理階段則因應(yīng)用場景的不同而各具差異，云端推理芯片需實現(xiàn)高通量、低延時、通用化的計算能力，目前GPU、FPGA及專用計算芯片均有應(yīng)用；端側(cè)推理芯片則需滿足低時延或低功耗等差異化場景需求，智能手機、安防監(jiān)控、自動駕駛等成為首輪爆發(fā)焦點，參與者不僅包括高通、英特爾、英偉達等傳統(tǒng)芯片巨頭，也包括谷歌、百度、寒武紀、地平線等新進入者。
我國緊抓發(fā)展機遇積極布局
我國通用計算芯片已基本可用，并在部分重點行業(yè)取得應(yīng)用突破。CPU方面，申威、飛騰等持續(xù)推進服務(wù)器CPU產(chǎn)品創(chuàng)新和能力升級，其中申威SW26010成功應(yīng)用于神威太湖之光超級計算機，連續(xù)占據(jù)超算前五百名的首位；龍芯和兆芯在桌面PC CPU方面深耕多年，其典型產(chǎn)品已可與英特爾、AMD中端產(chǎn)品實現(xiàn)對標。GPU方面，景嘉微電子JM7200芯片產(chǎn)品已完成流片、封裝和功能測試；FPGA方面，涌現(xiàn)出高云半導(dǎo)體、安路科技、遨格芯微、同創(chuàng)國芯等多家企業(yè)，相關(guān)產(chǎn)品能力可到千萬門量級，并在安全重點領(lǐng)域得到應(yīng)用。
國內(nèi)企業(yè)積極參與人工智能專用計算芯片布局。據(jù)統(tǒng)計目前參與的國內(nèi)企業(yè)已超過60家，主要包括兩類：一是百度、阿里等為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，百度已推出云端人工智能芯片“昆侖”，預(yù)計明年3月份正式量產(chǎn)。二是寒武紀、地平線等為代表的初創(chuàng)公司，其中寒武紀圍繞云和端不同場景下的應(yīng)用計算需求，推出多款人工智能專用計算芯片平臺，與華為合作實現(xiàn)在麒麟970、麒麟980中內(nèi)置和規(guī)模出貨；地平線機器人推出“征程”系列芯片，結(jié)合自身在自動駕駛及智能攝像頭等領(lǐng)域的布局推進應(yīng)用。此外，?？?、中星微、深鑒科技等也在加緊人工智能專用計算芯片的研發(fā)和布局。
我國計算芯片在快速創(chuàng)新的同時，也面臨諸多挑戰(zhàn)。一是生態(tài)基礎(chǔ)依然薄弱。國內(nèi)集成電路制造能力差距在兩代以上，且與計算芯片設(shè)計企業(yè)間的耦合度不高；軟件生態(tài)尚不完備，缺乏統(tǒng)一的自主軟件工具和應(yīng)用平臺。二是參與企業(yè)體量偏小，缺乏持續(xù)投入的能力。目前國際占主導(dǎo)的英特爾、英偉達、賽靈思等經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，已形成通過自身盈利支撐技術(shù)創(chuàng)新投入的正向升級機制。國內(nèi)企業(yè)仍處于少盈利或者不盈利階段，無法支撐滾動升級所需的連續(xù)性投入。三是國際競爭空前激烈，對外合作難度加大。國際巨頭圍繞大數(shù)據(jù)和人工智能等新興領(lǐng)域加速布局、搶爭先機，我國企業(yè)面臨更為嚴峻的市場競爭壓力。此外中國資本跨國并購難度不斷加大，也提升了未來技術(shù)升級的門檻。
自主核心技術(shù)攻關(guān)是關(guān)鍵
強化自主核心技術(shù)攻關(guān)，加快推動國內(nèi)技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。依托國內(nèi)的市場優(yōu)勢和企業(yè)的成長優(yōu)勢，針對具有我國特色的個性化應(yīng)用需求，加大對計算芯片產(chǎn)品的研發(fā)。鼓勵科研院所及企業(yè)加強對深度學(xué)習(xí)指令集、芯片體系架構(gòu)創(chuàng)新的重視，持續(xù)加大對CPU、GPU、FPGA等高端芯片的研發(fā)投入，提升核心芯片技術(shù)產(chǎn)業(yè)水平。
強化產(chǎn)業(yè)上下游聯(lián)動，加快推動自主生態(tài)協(xié)同發(fā)展。一是強化產(chǎn)業(yè)上下游間的聯(lián)動，加快推動“芯片與整機”“芯片與應(yīng)用”等的協(xié)同發(fā)展。二是推動國內(nèi)芯片設(shè)計企業(yè)與中芯國際等制造企業(yè)間深化合作，圍繞服務(wù)器、智能手機、自動駕駛等差異化需求，實現(xiàn)設(shè)計與制造的耦合升級和技術(shù)優(yōu)化。三是支持企業(yè)積極參與國際開源社區(qū)，深化對開源軟件技術(shù)的理解，提升國內(nèi)計算芯片配套的系統(tǒng)軟件和應(yīng)用軟件供給能力。
強化應(yīng)用創(chuàng)新驅(qū)動，加快推動國內(nèi)技術(shù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)升級。整合各類專項資金和社會資金，加大對核心技術(shù)/產(chǎn)品自主突破的支持力度，開展研發(fā)攻關(guān)和國產(chǎn)化應(yīng)用部署。鼓勵應(yīng)用企業(yè)主導(dǎo)建立應(yīng)用牽引、研用融合的核心技術(shù)研發(fā)體系，形成研發(fā)、應(yīng)用、糾錯、完善的體系化迭代創(chuàng)新模式，實現(xiàn)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的協(xié)同效應(yīng)。
文章引用于：中國信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)
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