portant;font-size:17px !important;"> 在2018年和2019年這兩(liang) 年，中外廠商AI芯片量產(chan) 和上市的新聞層出不窮。小編為(wei) 工程師來梳理一下，看看英特爾、英偉(wei) 達、超微、華為(wei) 、阿裏巴巴幾家的動作。

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portant;font-size:17px !important;"> 1、2018年5月下旬，英特爾全球副總裁兼人工智能產(chan) 品事業(ye) 部總經理Naveen Rao表示，英特爾正在開發第一個(ge) 商用神經網絡處理器產(chan) 品英特爾Nervana NNP-L1000（Spring Crest），計劃在2019年發布。

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portant;font-size:17px !important;"> 2、2018年6月初，英偉(wei) 達正式發布了全新AI芯片“Jetson Xavier”，在CEO黃仁勳看來：“這台小電腦，將成為(wei) 未來機器人的大腦”，將該芯片的使用範圍清晰定義(yi) 在機器人領域。

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portant;font-size:17px !important;"> 3、2018年8月，英偉(wei) 達圖靈芯片（Turing）台積電大量以12納米投片，9月底已經開始出貨。

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portant;font-size:17px !important;"> 4、首度采用台積電7納米的超微移動加速處理器（APU）架構芯片，最快2018年底至2019年上半年出貨。

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portant;font-size:17px !important;"> 5、據台灣工商時報報道，華為(wei) 自行研發的雲(yun) 端運算AI芯片，包括采用台積電12奈米的Ascend 310及采用台積電7奈米的Ascend 910，預期在2019年第二季推出。

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portant;font-size:17px !important;"> 6、12月16日，阿裏巴巴成立的芯片公司平頭哥（上海）半導體(ti) 已經在上海完成注冊(ce) ，阿裏巴巴首席技術長、達摩院院長張建鋒透露，阿裏首款AI芯片預計2019年下半年麵世。這款芯片將應用在阿裏數據中心、城市大腦和自動駕駛等雲(yun) 端數據場景中。

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portant;font-size:17px !important;"> “AI芯片是AI技術發展過程中不可逾越的關(guan) 鍵階段，不管有什麽(me) 好的AI算法，要想最終得到應用，都必然通過芯片來實現。” 清華大學微電子所所長、中國半導體(ti) 行業(ye) 協會(hui) 集成電路設計分會(hui) 理事長魏少軍(jun) 斷言，芯片是實現人工智能的當然載體(ti) 。

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portant;font-size:17px !important;"> 圖：清華大學微電子所所長、中國半導體(ti) 行業(ye) 協會(hui) 集成電路設計分會(hui) 理事長魏少軍(jun)

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portant;font-size:17px !important;"> 在珠海舉(ju) 辦的ICCA2018年會(hui) 上，中國半導體(ti) 行業(ye) 協會(hui) 集成電路設計分會(hui) 理事長魏少軍(jun) 教授指出，集成電路設計產(chan) 業(ye) 蓬勃發展，芯片設計企業(ye) 再次大幅度上升，全國共有1698家設計企業(ye) ，比過去一年暴增了23%。1600多家無晶圓廠設計公司，有AI方麵產(chan) 品的公司也有不少，產(chan) 品如何落地，值得思考。

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portant;font-size:17px !important;"> 作為(wei) 全球晶元代工龍頭的台積電，其董事長張忠謀對外界表示，無論人工智能（AI）、5G等新應用，都脫離不了運算，因此，運算未來輝是非常普遍被需要的技術。而運算是集成電路（IC）的基本，未來無論什麽(me) 殺手級產(chan) 品出現，都需要IC，也讓IC產(chan) 業(ye) 長期看好。

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portant;font-size:17px !important;"> 圖：台積電董事長張忠謀

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portant;font-size:17px !important;"> 張忠謀預料，運算（computing）在未來將會(hui) 非常重要。他指出MIT新設立運算學院，是個(ge) 跨學係的學院，原本機械、電子、電機等係所都可以來運算學院修讀運算課程，5G和AI的根本都是運算。

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portant;font-size:17px !important;"> 張忠謀分析指出，大陸之所以可以誕生寒武紀等AI芯片獨角獸(shou) ，主要是因為(wei) 大陸有人才和國內(nei) 龐大的市場。這點和美國市場相同，比如Google， Facebook，這些獨角獸(shou) 能夠成功，前提是很大的國內(nei) 市場。

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portant;font-size:17px !important;"> 台積電中國業(ye) 務發展副總經理陳平陳平觀察這一波 AI 熱潮需要具備三個(ge) 關(guan) 鍵：海量數據、算法、技術工藝。AI 最先的要素是有“海量數據”才能成立，所有的場景推演和訓練都要有數據在背後做依據，如果想要做一個(ge) AI 產(chan) 品，但沒有數據庫做基礎，那評估的時候就要打個(ge) 問號！

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portant;font-size:17px !important;"> 兩(liang) 個(ge) 關(guan) 鍵點是算法和工藝，半導體(ti) 工藝技術是台積電的強項，IC 設計客戶要追求極致，有好的算法不夠，算力也很重要，用 7 納米就是比 28 納米的算力強，目前台積電是唯一 7 納米工藝技術的提供者。寒武紀、華為(wei) 海思、比特大陸都是台積電的重要客戶。

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portant;font-size:17px !important;"> 圖：格芯市場總監朱宇

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portant;font-size:17px !important;"> 格芯市場總監朱宇在12月21日的《人工智能落地應用與(yu) 趨勢》論壇上，指出，半導體(ti) 給AI應用帶來了實現的可能性。他分析說：從(cong) 雲(yun) 端到Edge端，AI應用分為(wei) 三個(ge) 大類：主要集中在AI訓練和inference，代表廠商是Google和英偉(wei) 達；在自動駕駛領域，采用AI是減輕駕駛員在駕駛途中的精力。做自動駕駛，需要車在實時性環境中反應，需要強大的計算平台和AI芯片；在邊緣（Edge）端，AI算力提升產(chan) 品體(ti) 驗，真正改變生活形態的挑戰部分。比如家裏的空調根據家中人數多少，自動調節溫度和濕度，又比如智能門鎖，監控人的進出，為(wei) 芯片設計的廠商帶來思考，用那種工藝實現AI算法。

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portant;font-size:17px !important;"> 從(cong) 雲(yun) 端的AI處理器的趨勢，經過多年的演進，從(cong) CPU到GPU到FPGA，在做雲(yun) 端訓練和處理器，大家都在定義(yi) 自己的架構，這種芯片需要先進工藝，做雲(yun) 端訓練，ASIC是必然之路。

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portant;font-size:17px !important;"> 服務器90%市場使用的是X86架構，做一個(ge) 芯片要替代X86， 再加上AI功能，需要更長的過程。加速芯片+服務器芯片，這是比較現實的模式。

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portant;font-size:17px !important;"> AI流程是怎樣的？訓練一個(ge) 神經網絡，把訓練好的神經網絡灌到芯片上，以車為(wei) 主，車子在使用當中，不斷有新數據產(chan) 生和輸入，已有的神經網絡會(hui) 做處理和判斷，雲(yun) 端不斷訓練神經網絡，終端門店不斷將神經網絡最新配置到更新車載上。AI的子應用，包括人臉識別、自動駕駛，都是這樣的套路。

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portant;font-size:17px !important;"> 他指出，大公司在雲(yun) 端AI創新更容易成功，中小型和初創公司在某個(ge) 細分領域做一些子創新，做AI應用落地更容易找到市場機會(hui) 。

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portant;font-size:17px !important;"> 從(cong) 工藝角度，業(ye) 界對AI客戶分為(wei) 兩(liang) 個(ge) 級別：第一、在數據中心做訓練的AI芯片，需求是高效和功耗，先進工藝，效能要高，實現互聯互通，采用高帶寬Memory，2.5D/3D封裝（3／2.5D與(yu) 多個(ge) HBMS或GDDRS的集成）。為(wei) 了未來新的形態GDR5+GDR6，芯片內(nei) 部嵌入的Memory也比較多，是一個(ge) 很大的芯片。第二、邊緣端普遍算力不足，這類客戶對AI芯片的功耗非常敏感，要考慮功耗與(yu) 成本的平衡。

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portant;font-size:17px !important;"> 手機Soc芯片是頂尖製程最主要應用領域，麒麟980芯片作為(wei) 首發商用7nm工藝製程手機Soc，麒麟980在指甲蓋大小的尺寸上塞進69億(yi) 個(ge) 晶體(ti) 管，實現了性能與(yu) 能效的提升，相較上一代處理器在表現上提升75%，在能效上提升58%。為(wei) 了7nm製程的研發，華為(wei) 投資遠遠超過了3億(yi) 美元，如果是數據中心使用的AI芯片,麵積是麒麟980芯片的幾倍，不是一個(ge) 小公司可以開發的。

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portant;font-size:17px !important;"> 朱宇強調，在邊緣（Edge）端的創新空間巨大， 終端上普遍存在AI算力不夠的情況。“我看到的人臉識別、圖像處理加上AI處理引擎，對Memory需求沒有那麽(me) 高， 邊緣端對功耗非常敏感，要考慮功耗和成本的平衡。”

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portant;font-size:17px !important;"> AI芯片有三大發展趨勢：第一、追求更高性能；第二、從(cong) CPU到FPGA的進展可以在沒有芯片設計公司的情況下進行，3、遷移到ASIC需要一個(ge) 充足的設計團隊。

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portant;font-size:17px !important;"> 原創作者：章鷹