近日消息, 阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片 --Ali-NPU, 该芯片将运用于图像视频分析, 机器学习等 AI 推理计算. 按照设计, 该芯片的性价比将是目前同类产品的 40 倍.
阿里巴巴称, 此款芯片的研发, 未来将会更好的实现 AI 智能在商业场景中的运用, 提升运算效率, 降低成本.
阿里达摩院研究员骄旸介绍, CPU,GPU 作为通用计算芯片, 为处理线程逻辑和图形而设计, 处理 AI 计算问题时功耗高, 性价比低, 在 AI 计算领域急需专用架构芯片解决上述问题.
目前阿里巴巴自主研发的 AI 芯片, 主要是为解决图像, 视频识别, 云计算等商业场景的 AI 推理运算问题, 提升运算效率, 降低成本.
据骄旸透露, 阿里巴巴自主研发的 Ali-NPU, 基于阿里机器智能技术实验室等团队在 AI 领域积累的大量算法模型优势, 根据 AI 算法模型设计微结构以及指令集, 以最小成本实现最大量的 AI 模型算法运算.
按照设计, 阿里巴巴的 Ali-NPU 性能, 将是目前市面上主流 CPU,GPU 架构 AI 芯片的 10 倍, 而制造成本和功耗仅为一半, 性价比超过 40 倍. 未来, Ali-NPU 的能力, 不仅可以更好地满足视频, 图像处理需求, 还可以通过阿里云进行计算能力的输出, 赋能各行各业.
事实上, 阿里巴巴对自研 AI 芯片的人才建设早有布局.
"自研 AI 芯片" 已成为阿里布局 "中国芯" 的战略组成部分, 目前达摩院芯片研发团队, 在美国, 上海两地已达数十人, 预计年底将达百人. 此前, 阿里已经投资了寒武纪, Barefoot Networks, 深鉴, 耐能 (Kneron), 翱捷科技 (ASR), 中天微等多家家芯片公司.
业内人士分析, 此举对于国内企业核心技术自主研发, 有着极大的引领效应.
日前, 美国商务部宣布, 今后 7 年内, 将禁止该国企业向中国电信设备制造商中兴通讯出售任何电子技术或通讯元件.
此事件不仅对包括中兴在内的高科技企业产生影响, 而且在舆论场引发了一个深刻话题, 出口禁运触碰到了中国通信产业核心技术缺乏的痛点."缺芯少魂" 的问题, 再次严峻地摆在人们面前.
而另一面, 中国企业在科技研发上正史无前例的巨资投入.
今年 4 月, 英国权威品牌评估机构 Brand Finance 发布了 "2018 全球 100 个最有价值的科技品牌榜", 阿里巴巴位列成为中国最有价值的科技品牌. 根据研究机构 PwC 发布2017 全球创新 1000 研究的报告, 阿里巴巴 2017 年研发投入达 25 亿美元, 居中国企业之首.
来源: http://www.tuicool.com/articles/muyeAzn