专访天数智芯李云鹏:软硬件协同筑就AI良性生态

2019-06-18 10:55 环球网

  【环球网科技记者 林迪】“AI是某一类型算法的统称,其算法迭代的速度很快,但基础性产品的迭代周期却很长,这两者之间就形成了矛盾。而对于一家芯片企业而言,能够成功的关键是产品在20年后是否还流行。”近日,天数智芯CEO李云鹏在接受环球网科技记者采访时如是说。

图:天数智芯CEO 李云鹏(受访者提供)

  一条更具通用性支撑的技术路径

  据报道,数据显示,到2021年, 人工智能芯片市场规模将达到52亿美元,年复合增长率将达53%,增长迅猛。近年来,国内芯片设计企业与产品数量也呈现出一片火热的现状。

  “目前,绝大部分企业都集中在了AI芯片领域,大都专注于神经网络类算法的加速领域,并不具备通用属性(即细粒度的可编程性);或者仅针对当前市场需求推出的短周期芯片产品。”在李云鹏看来,“这样导致市面上的AI芯片产品同质化比例非常高,对于这一领域的创业企业来说,市场的竞争会非常残酷。这不仅会严重影响芯片企业产品迭代的良性运转,同时大部分芯片由于算法或场景设计的限制,在市场应用领域的边界也会比较狭窄。”

  对此,他表示,“天数智芯选择了一条更具通用性支撑的技术路径。因此,我们的芯片产品需要具备通用、标准、高性能的特性,同时结合自主研发的软件平台产品,真正提升软件和硬件的算力。”

  李云鹏认为,AI时代软件与硬件的结合将会更加紧密,软硬件协同才能更好地打造良性生态。其中软件是场景的关键,肩负开拓市场和创造直观价值的重任;硬件是基石和推动者,是技术实力和降低成本的关键因素。

  

  他还透露,2020年,天数智芯将推出自主知识产权的GPGPU芯片。据了解,该款芯片基于自有的细粒度可编程、可扩展和可配置的计算IP,具有云端高性能、通用性的特点,主打云端市场。

  “对标市场上最成熟的GPU产品,天数智芯GPGPU芯片的最大不同在于,没有图形渲染能力,通俗来讲是‘不能用来打游戏’。这样可以使我们的GPGPU更好地做并行计算(适合深度学习),并且在高计算力的同时降低了能耗。”李云鹏表示,“GPGPU在配套系统软件基础上,选择了兼容CUDA(Compute Unified Device Architecture,是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台,使GPU能够解决复杂的计算问题)的技术路线。因为面向数据中心的高端计算芯片产品,最大的市场挑战便是生态:通过兼容CUDA能够让想要采用新一代高功耗比芯片的用户以更低的成本和更简单的方式进行迁移。”

  AI弯道超车的机会何在

  在他看来,如果互联网市场以万亿级来计算的话,实际上另一个市场要比互联网要大一百倍,即产业互联网。

  “产业互联网本身结合了信息化、大数据和云计算等一整套系统。所以,未来AI+行业,即如何和已有行业做深度结合,这是我们AI弯道超车的机会所在。”李云鹏进一步指出,从技术上来实现这个过程的难点在于,如何以技术的方式把AI无缝切入到已有的产业系统中,这个是很关键的。“半导体虽然是国外发明的,但在AI相关的半导体芯片里,能够成功的关键是找到一个真正可以大规模市场化落地的场景。这就需要找到产业互联网里真正的需求,然后能够让AI芯片顺畅、透明地切入,从而进入场景落地,这样才能够不断的迭代。

  众所周知,AI产业对于人才的需求也是快速发展的“瓶颈”问题。

  对此,李云鹏表示乐观,“我认为这个人才荒的现象是暂时的。现在,无论从国家政策还是人们的认知层面,都对AI行业越来越重视,我相信在可预见的未来,人才会有一个爆发的现象。”

  同时,他还指出,我们的人才能力是不错的,只不过相对缺少企业的产业环境来培养,在学校学的课程和业内做的内容毕竟是有差异,他们需要一个可以得到持续培养和精进自己技术能力的环境。

  他还举例称,“七年前,国内半导体设计企业大概是六七百家,现在是1700家左右。那么,这么多企业出来之后,我觉得如果人才还留不住,我认为不是学校方面有缺口,而是业界培养上有缺口。”

责编:连丽敏
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