哪家企业有望实现中国的人工智能梦?

李倩 发表于 2018-05-17 09:15:50 收藏 已收藏
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哪家企业有望实现中国的人工智能梦?

李倩 发表于 2018-05-17 09:15:50

人工智能无疑是当今科技界最受关注的大事件之一,作为未来几十年科技发展趋势,全球科技龙头企业纷纷将战略重心向人工智能倾斜。而AI芯片对于整个产业来说是至关重要的一环。市场研究顾问公司Compass Intelligence日前发布的关于AI芯片最新调研报告中,在全球前24大人工智能(AI)芯片企业排名表中,七家国内企业榜上有名,分别是华为(海思)、联发科、Imagination、瑞芯微、芯原、地平线、寒武纪。在人工智能的浪潮中,这七家企业,又交出了怎样的成绩单?哪们之中哪家企业有望实现中国的人工智能梦?

华为(海思):从云到端 推动AI真正落地

2017年9月,华为在德国柏林国际电子消费品展览会(IFA)上正式推出其第一款 AI 芯片 “麒麟970”(Kirin 970)。麒麟970采用行业高标准的 TSMC 10nm 工艺,在指甲大小的芯片上,集成了55亿个晶体管,功耗降低了20%,并实现了1.2Gbps 峰值下载速率。麒麟 970集成 NPU 专用硬件处理单元(寒武纪IP),创新设计了 HiAI 移动计算架构,其 AI 性能密度大幅优于 CPU 和 GPU。相较于四个 Cortex-A73核心,处理相同 AI 任务,新的异构计算架构拥有约50倍能效和 25倍性能优势。但麒麟970到底是不是真正的AI芯片,仍受到业内部分人士质疑。

据称,华为海思麒麟980将于2018年下半年量产问世,将推出采用台积电7nm工艺,并将持续在移动装置人工智能应用上进行深度应用开发。这也是华为海思继麒麟970之后,将推出的第二代人工智能芯片。

联发科:聚焦端侧智能

2018年3月,联发科技发布了首款内建AI功能的芯片Helio P60,性能对标骁龙660。性能上,Helio P60采用了ARM的4个Cortex A73 及 4 个A53 的 8 个大小核心架构,对比前代产品 Helio P23 与 P30 ,CPU及 GPU 性能均提升达 70%;功耗方面,该芯片执行大型游戏时的功耗降低25%,可以大幅延长手机电池的使用时间。

Helio P60与腾讯、商汤、虹软、旷视等多家人工智能厂商合作,手机安全、拍照、人脸辨识等方面达到优秀水平。联发科技还强调,联发科的AI最大亮点在于NeuroPilot AI 技术。它是一个独立的NPU单元,通过CPU、GPU、APU进行异构运行,可以提供从入门到高级的完整API支持和开发者工具包,具备性能以及功耗优化、可移植性和客制化等特点。

Imagination:让人工智能应用开发更简单

2017年9月Imagination推出了面向人工智能应用的硬件IP产品PowerVR NNA神经网络加速器,这是全球第一款神经网络加速器。此款神经网络加速器NNA具有完整且独立的IP, 不需要和其他CPUGPU配合来做人工智能处理,它可以帮CPUGPU做加速,也可以单独存在。NNA在面积效率、运算性能以及功耗、应用范围方面具有显著优势。2NX NNA的推出让面向物联网、监控和安全的神经网络实现成为可能,这样很多时候可以实现移动端的人工智能,而不一定要通过云端进行人工智能处理和决策。

瑞芯微:提供一站式AI解决方案

2018年1月,瑞芯微电子(Rockchip)向全球发布旗下首款性能超强的AI处理器RK3399Pro,为AI人工智能领域提供一站式Turnkey解决方案,其片上NPU(神经网络处理器)运算性能高达2.4TOPs,具高性能、低功耗、开发易等优势。RK3399Pro具备极强的AI运算性能,是瑞芯微首次采用CPU+GPU+NPU硬件结构设计的AI芯片,其集成的NPU(神经网络处理器)融合了瑞芯微在机器视觉、语音处理、深度学习等领域的多年经验。相较传统芯片,典型深度神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在RK3399Pro芯片上的运行效果表现出众,获近百倍提升。

瑞芯微RK3399Pro的发布在全球产业链具极大影响力,使AI人工智能业者创新与量产商用门槛大大降低,性能更强、耗能更低,将加速AI人工智能的全面普及。

芯原:在嵌入式设备中实现AI的快速增长

2017年5月,芯原推出一款面向计算机视觉和人工智能应用的处理器VIP8000,可直接导入由Caffe和TensorFlow等框架生成的神经网络。Vivante VIP8000由高度多线程的并行处理单元、神经网络单元和通用存储缓存单元组成。VIP8000可以直接导入由Caffe和TensorFlow等主流深度学习框架生成的神经网络,并可利用OpenVX框架将神经网络集成到其他计算机视觉功能模块中。它支持当前所有的主流神经网络模型(包括AlexNet、GoogleNet、ResNet、VGG、Faster-RCNN、Yolo、SSD、FCN和SegNet)和层类型(包括卷积和去卷积、扩张、FC、池化和去池化、各种规范化层和激活函数、张量重塑、逐元素运算、RNN和LSTM功能),旨在促进新型神经网络和新型层的采用。神经网络单元支持定点8位精度和浮点16位精度,并支持混合模式应用,以实现最佳计算效率和准确率。值得一提的是,恩智浦的旗舰应用处理器i.MX 8上也采用了芯原的视觉图形处理器。

地平线:嵌入式人工智能全球领导者

2017年12月,地平线发布了中国首款嵌入式人工智能视觉芯片,这款发布的芯片主要面向智能驾驶和面向智能摄像头,主打高性能、低功耗、低延时,包括面向智能驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)系列处理器。这是完全由地平线自主研发的人工智能芯片,采用地平线的第一代BPU架构。智能驾驶、智慧城市、 智能商业是当前视觉处理芯片主要面向的市场,这也是地平线主要面向的市场。同时,地平线也展示了面向这三个场景的“算法+芯片+云”的解决方案。

寒武纪:由端入云 树立AI芯片新标杆

2018年5月,寒武纪发布了Cambricon MLU100云端智能芯片。MLU100采用寒武纪最新的MLUv01架构和TSMC 16nm的先进工艺,可工作在平衡模式(1GHz主频)和高性能模式(1.3GHz主频)下,平衡模式下的等效理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,高性能模式下的等效理论峰值速度更可达每秒166.4万亿次定点运算,但典型板级功耗仅为80瓦,峰值功耗不超过110瓦。与寒武纪系列终端处理器一样,MLU100云端芯片仍然延续了寒武纪产品一贯出色的通用性,可支持各类深度学习和经典机器学习算法,充分满足视觉、语音、自然语言处理、经典数据挖掘等领域复杂场景下(如大数据量、多任务、多模态、低延时、高通量)的云端智能处理需求。MLU100的板卡使用PCIe接口,其外形设计灵感来自于寒武纪地质时代的远古海洋生物三叶虫,以黑色、蓝色为主色调,简洁而富有科技感。

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