行人散去,夜路逐漸寂寥,深夜食堂的燈又被點亮。今天一個久未光顧的老食客光臨深夜食堂。
曾老板是一個芯片制造廠老板。跟上次來相比,老曾的鬢角多了幾片斑白,面容也有幾分頹唐。
“有日子沒見,老曾,你怎么蒼老這么多。”
“嗨,別提了,愁的。日子不好過啊。人工智能來勢洶洶,周圍做芯片的同行有能力的都開始研發新產品,不轉型眼看著就被淘汰。”
“那你們也趕緊行動起來啊。”
“哪有那么容易!芯片技術開發周期長,投入那么多編程、技術、生產力量,還要不斷調試到符合合格的工藝標準。大公司資源多、研發能力強,自然沒問題,像我們這種小公司不敢冒這個風險啊。”
“但是轉成了,不也是個機會?”
“這倒是,主要是孤軍奮戰風險太高了,我得尋個幫手。”
相信在芯片制造行業,曾老板近期的焦慮不是個例。那么,人工智能的熱潮,究竟給芯片行業帶來怎樣的影響呢?
人工智能的發展呼喚芯片行業的突破
人工智能的熱潮正在席卷全球,其對計算力所提出的前所未有的要求,給整個半導體和芯片產業帶來了巨大的發展空間與商機。
華為副總裁楚慶在接受《軟件和集成電路》訪談時提到:“—方面,隨著人工智能的不斷發展,傳統的馮·諾依曼架構已成為瓶頸。目前以Deep Learning為代表的多層次人工神經網絡算法,無需過多編程,但對芯片并行數據處理能力有非常高的需求,而傳統處理器架構在海量數據并行運算面前明顯力不從心,計算資源捉襟見肘。另一方面,摩爾定律面臨失效,而人工智能要快速發展,芯片計算能力提高的腳步不能變慢,只能更快。因此,在未來的人工智能研究上,芯片架構和微架構設計需要做出更多貢獻。‘如何讓AI從芯片開始,將是一個重要課題、一個重大機遇。’”
IBM認知系統高級副總裁Bob Picciano認為:“未來,計算能量不僅是存在于CPU,而是廣泛涉及到包含GPU、FPGA甚至內存計算等其他設備。不同于以往傳統的計算邏輯基于集中式數據,使用程序化的計算方式;隨著分布式數據、非結構化數據日漸成為主流,計算正在從‘程序化的計算’向‘以數據處理為中心的計算’演進。”
為此,去年9月,IBM推出了面向高性能計算的IBM Power Systems S822LC服務器(Minsky服務器),其使用的NVidia開發的通信協議NVLink,能夠迅速在CPU及GPU之間建立連接。以具有高CPU-GPU 帶寬的服務器實現高性能的數據傳輸,為規模更大、更為復雜的深度學習模型提供其所需的計算能力。
人工智能的發展促進芯片技術的突破
《軟件和集成電路》在該篇專題文章中表示:人工智能的應用與發展正在席卷全球,給整個半導體和芯片產業帶來了巨大的發展空間與商機,甚至影響著芯片產業的發展走勢。了解芯片行業的人都知道,從芯片設計開始,到輔助軟件、設備、制造、工藝和封裝,是很長的產業鏈,其中的任何一個環節的發展都會受到人工智能的影響。
IBM基于面向高性能計算的Minsky服務器,在今年進一步推出了“認知系統”(Cognitive Systems),面向機器學習、深度學習、自然語言處理、實時高級分析等人工智能相關工作負載,融合BlueMind深度學習云平臺、PowerAI深度學習框架,提供一個硬件+軟件整合的解決方案。
這個一體化的解決方案在實施質量/監控監測分析,產品深入優化,個性化設計研發,視頻/圖像識別等領域建立了成熟的應用場景。可以預見,這樣的方案能為芯片制造的多個環節如研發、制造、工藝等環節提供支持。
開放繁榮的生態激發芯片技術的突破
然而,芯片領域的創新涉及到算法、編程語言、集成電路技術、半導體工藝等多個環節,難以通過單個企業的研發投入予以實現。
幸運的是,在推出面向人工智能的計算架構的同時,IBM也通過積極建設硬件系統生態促進整個行業的聯合創新。基于Power硬件架構技術的OpenPOWER 基金會,IBM聯合合作伙伴與基金會成員在近期推出三種OpenPOWER LC系列服務器,面向高性能計算、機器學習等工作負載。此外,IBM通過與NVidia及賽靈思合作,加速計算性能的提升及連接效率,已經實現了比x86高3-5倍的CPU和GPU間I/O帶寬,使機器的訓練時間從幾天縮短到幾小時甚至幾分鐘。
由IBM 、AMD、Google、Mellanox以及Micron創建的OpenCAPI聯盟,正在持續探索如何打開CPU之間的鏈接,通過全新的“OpenCAPI”標準滿足高性能異構計算的需求。IBM在全球及本地硬件架構領域所建設的生態,將為無數個類似曾老板的芯片制造企業開放更多的創新與轉型機會。
或許,當曾老板真正放下對于人工智能大潮的轉型焦慮,以一種全新的角度去看待人工智能與芯片產業之間互為因果、相輔相成的關系,他會發現人工智能帶給芯片企業的不僅不是焦慮和憂愁,反而是謀求新突破的喜悅與憧憬。
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