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芯片|三维集成数据存储与计算 超高性能异构AI芯片熠熠生辉


北京联盟_本文原题：三维集成数据存储与计算 超高性能异构AI芯片熠熠生辉
智能制造网讯 当前 ， 中国乃至全球AI芯片产业仍处于产业化早期阶段 ， 执行人工智能算法的专用芯片和集成了人工智能神经网络处理功能的通用芯片将是人工智能芯片领域热点 。 而每一种AI芯片的出现 ， 都是一次技术、成果、算法等取得进展的集中展示 。
芯片|三维集成数据存储与计算 超高性能异构AI芯片熠熠生辉
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去年十一月 ， 为支持异构计算 ， Arm推出两款全新的主流ML处理器 ， 分别是Ethos-N57 与 Ethos-N37 NPUs ， 这是继Arm ML处理器Ethos-N77之后的两个处理器 ， 此举引发了多方关注 。 而国内研发出全球首款超高性能异构AI芯片的消息 ， 再次然人们将关注的目光转向了异构芯片 。
近日 ， 位于海宁泛半导体产业园的浙江芯盟科技有限公司成功研发出全球首款超高性能异构AI芯片 。 该芯片只有两个指甲盖大小 ， 打破了传统同构芯片内储存与计算间的数据墙 ， 实现了数据存储、计算的三维集成 。
据悉 ， 这种芯片主要应用于类人感知与决策应用场景 ， 如保安、服务员、农民、医生、驾驶员等 。 与此同时 ， 对行业降低应用产品智能化的成本 ， 加速人工智能驱动的结构模式优化与产业升级具有深远意义 。
在人工智能的热潮之下 ， AI芯片的市场方兴未艾 。 现在 ， 越来越多的厂商加入了AI芯片的研发 。 除了传统芯片厂商也有手机和互联网企业 ， 义无反顾的投入其中 。 这些厂商在不同的范畴及场景下 ， 各擅其长 。
值得注意的是 ， 算法的发展程度对于AI芯片研制和最终性能将产生巨大影响 。 深度学习算法对芯片性能需求主要表现在三个方面 ， 海量数据在计算和存储单元之间的高速通信需求、专用计算能力需求高、海量数据自身处理 。 其中 ， 深度学习算法中有大量卷积、残差网络、全连接等特殊计算需要处理 ， 需要提升运算速度 ， 降低功耗 。
7月30日 ， 由中国人工智能产业发展联盟(以下简称“联盟”或AIIA)计算架构与芯片推进组主办的“2020年度AI芯片交流会”在北京顺利召开 。 会议期间 ， 参会人员从AI芯片技术、神经形态计算与类脑芯片、推理AI芯片、AI Camera芯片赋能智能家用摄像头落地实践等角度展开探讨 ， 由此可见业内人士对于AI芯片产业发展的高度重视及殷切期许 。
有分析人士指出 ， 在AI和5G场景下 ， 以CPU为代表的通用计算显得越来越吃力 ， 异构计算正在逐渐成为主流的芯片架构 。 从应用场景来看 ， 今后AI芯片的应用场景不再局限于云端 ， 部署于智能手机、安防摄像头、智能机器人、自动驾驶汽车等终端的各项产品将变得
【芯片|三维集成数据存储与计算 超高性能异构AI芯片熠熠生辉】越来越丰富 。 除了追求性能提升外 ， AI芯片也将更加专注于特殊场景的优化和提升 。 在技术和商业的双重因素推动 ， 将半导体行业推向了了寡头垄断阶段 。 无数创业公司竞相斗艳的时代日渐远去 ， 综合实力较强的企业雄踞于市场的势头也已经显现 。 归根结底 ， AI芯片是支撑人工智能技术和产业发展的基础设施 ， 在AI产业链中具有非常重要的地位 。 要想在激烈的市场竞争中存活 ， 国内外企业都需要围绕技术这个核心进行拓展和提升 ， 才能强占用户群体 ， 成为厮杀激烈“半导体大战”中的突围者和胜出者 。


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