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?

来源:劳动观察 作者:陈宁 发布时间:2023-02-26 20:46

摘要: AI芯片开发者论坛成为2023人工智能开发者大会一大“热门”。

由上海市经济和信息化委员会、中国(上海)自由贸易试验区临港新片区管理委员会、临港集团指导,上海市人工智能行业协会主办的2023全球人工智能开发者先锋大会(GAIDC)2023年2月25日-26日在上海举行。其中,AI芯片开发者论坛成为一大“热门”。


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,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“群雄逐鹿”;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,前景还充满未知。


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。


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。

责任编辑:王卫朋
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