一向神秘低调的比特大陆在 GTIC(全球科技创新大会)上欣然接受采访
这是一次从专访升级到了五家的群访, 主题是 AI 芯片, 实在是一个媒体都觉得聊起来有技术门槛, 却又因热度必须跨过门槛的内容
芯片行业已经呈现有诸多公司鼎足而立之势, 但如华为海思寒武纪推出 AI 芯片, 仍让业界资本和媒体精神一振
比特大陆则提出, AI 芯片要 9 个月更新一次与传统芯片迭代速度相比, AI 算法迭代更快我们针对最新算法的需求神经网络算法的共性基础, 把它快速地放到芯片上 比特大陆产品战略总监汤炜伟说
2015 年, 比特大陆就在默默准备 AI 芯片了, 他们采用当时性价比最高的 28 纳米技术, 可以肯定的是, 那时 谷歌 也在做同样的事情, 因为 2016 年 5 月的 Google I/O 开发者大会上, 谷歌官方首次对外公布了 TPU 的存在
相对于通用的 CPU 和 GPU 而言, TPU 是一种速度快能效比高的 ASIC 所谓 ASIC, 是为了特定应用而设计的集成电路汤炜伟在回答一财科技提问时比较了数字货币芯片和 AI 芯片据他介绍, 即便同为 ASIC, 两者芯片逻辑不一样, 设计虚拟货币的是哈希算法, 设计 AI 芯片与神经网络相关, 但底层的物理设计有相通之处
比特大陆 2017 年 11 月份推出的首款 AI 芯片被命名为 Sophon BM1680, 于 2017 年 4 月流片, 当年二季度拿到样品
在刘慈欣的三体中, 智子 (Sophon) 是一个来自外星球的超级智能机器, 这个智能机器能够改变人类的命运, 智子可以通过二维粒子展开非常强的学习的能力可见, 这款芯片也被寄予了利用人工智能能够改变各行各业的殷切希望
现在这一款芯片已经全线量产, 兼顾训练和推理的功能, 但以推理为主他认为, 训练和推理应该是两个不同的平台, 未来还是会侧重于推理 高性能计算它涉及到很多领域, 所以我们在 2015 年底决定进入到 AI 这个领域, 尤其深度学习这个领域, 我们在已有的一些高性能计算芯片硬件, 还有一些软件算法的基础上, 我们还大量引进了很多 AI 方面专业的人才汤炜伟说
根据第三方 Tractica 的预测, 在 GPU 上做深度学习确实是行业的现状, 随着深度学习算法的成熟和体系架构不断地快速演进, 到 2020 年 ASIC 的应用将超过 GPU 事实上, 除了 GPU 厂商, FPGA(现场可编程门阵列, 可实现半定制)厂商也在进行 AI 芯片的尝试
算法应用变化这么快, 做专用的芯片能否赶上算法变化的速度? 如何与现有的芯片巨头竞争? 汤炜伟介绍时称, 实际上在测试流片之前, 也会采用 FPGA 进行设计, 但并不会把它推出做成量产产品他还认为, 未来合作多于竞争
AI 的算法和应用并不是完全成熟的, 有无数新的 AI 算法的迭代, 如果 AI 算法都已经在迅速迭代, 芯片公司不能如此之慢, 所以我们希望做一个芯片很快的公司, 同时也是一个很稳健的快公司 汤炜伟说
今年二季度, 就是比特大陆 Sophon 二代预计推出的时间
来源: http://www.tuicool.com/articles/UnM32mm