摘要:在近日举行的2018北京微电子国际研讨会上,华美半导体协会会长华启伟分享了在AI领域的看法,华启伟介绍,AI正成为风险投资家的首选,同时也在催生半导体制造领域的转变。
集微网10月26日报道(记者 张轶群)在近日举行的2018北京微电子国际研讨会上,华美半导体协会会长华启伟分享了在AI领域的看法。华启伟介绍,AI正成为风险投资家的首选,同时也在催生半导体制造领域的转变。
华启伟表示,摩尔定律已接近拐点,传统的架构已不能很好地支持晶体管数目的翻倍跃迁,架构创新成为计算能力增强的一个重要因素。
华启伟认为,半导体工艺的提升加上AI算法的改进,造成了双重加速的结果,使得AI应用以超出想象的速度融入到人类生活和行业当中。在AI的世界,传统的半导体代工方式已然行不通。
“以往是半导体制造业驱动应用创新,到现今应用驱动半导体制造创新。以前是代工厂不断提升制程,自然就出来相应的应用,而现在反过来成为应用驱动,从传统的一气呵成到多方合作,半导体行业正变得越来越辛苦。”华启伟说。
据华启伟介绍,有调查数据显示,目前全球327家深度学习公司中,有超过三分之二集中在云端,多一半即185家从事跟视觉有关开发,嵌入式视觉有105家、语音AI有26家,并且芯片初创公司中正在兴起,有24家。
从地域分布上看,美国初创企业最多,占据44.7%;其次是英国16.0%、以色列11.5%;中国位居第四为7.8%。
从应用场景来看,人工智能主要应用在训练(training)和推理(inference)两个环节,目前在推理方面的增长较为明显,推理精度也在下降,功耗也随之降低。
华启伟认为,面对AI所带来的海量数据,存储是一个大问题,存储能力正成为AI芯片的挑战。随着算法的发展和数据量的海量增长,对存储带宽的要求越来越高。
华启伟表示,风险投资在AI硬件方面的大力加码,使AI成为风险投资家的首选。AI硬件也呈现两极化的趋势,从边缘侧的低功耗到云端的高性能。从传统上来说,一颗AI芯片开发需要两年的时间,从目前来看只有FPGA能够跟上这一进度。
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