“對于人工智能芯片產(chǎn)業(yè)來說,僅有好的硬基礎(chǔ)是不夠的,在硬基礎(chǔ)上再做出好的軟件,才能做得更好。”在日前舉行的“2019中國AI芯片創(chuàng)新者大會(huì)”上,中國信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所人工智能部副主任王蘊(yùn)韜強(qiáng)調(diào)說。
科技日報(bào)記者隨后采訪了中科院半導(dǎo)體所類腦計(jì)算研究中心副主任龔國良,他也表示,人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展確實(shí)應(yīng)該注重軟硬件協(xié)同。
軟件是人工智能芯片的靈魂
“國內(nèi)人工智能芯片的硬件設(shè)計(jì)水平與國外接近,但軟件生態(tài)卻是薄弱環(huán)節(jié)。”龔國良告訴記者。
人工智能芯片明明是硬件,和軟件又有什么關(guān)系?
龔國良介紹,人工智能芯片本身只起到加速的作用。除了少量定制化人工智能芯片具備一定功能外,大多數(shù)人工智能芯片本身并不具備功能,它們的功能必須結(jié)合相關(guān)軟件來實(shí)現(xiàn)。
算法是軟件的重要組成部分,它相當(dāng)于人工智能芯片的靈魂。除了算法本身,軟件層面還包括算法的移植、芯片驅(qū)動(dòng)程序、配套軟件工具、人機(jī)交互界面等等。這就像電腦不僅僅需要好的處理器,還需要好的操作系統(tǒng)一樣。
龔國良介紹,在人工智能芯片涉及的軟件領(lǐng)域,國內(nèi)的算法開發(fā)平臺(tái)仍比較少,一些已有算法開發(fā)平臺(tái),在人機(jī)交互與資源管理方面,與國外相比仍有一定差距。另外,一些前瞻性人工智能芯片的核心算法、核心架構(gòu),還有待提升。
“軟件和使用側(cè)結(jié)合得更多。人工智能芯片的硬件固然重要,但是如果軟件做得好,可能更勝一籌。”王蘊(yùn)韜介紹,一些非常厲害的算法團(tuán)隊(duì)和軟件團(tuán)隊(duì),甚至可以在十分普通的芯片上,實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片的加速效果。
軟硬結(jié)合才能避免尷尬局面
對于國內(nèi)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)而言,軟硬件匹配度不夠好的情況并不罕見。
“很多人工智能芯片在設(shè)計(jì)之初的想法是很好的,但是上市后卻發(fā)現(xiàn)用戶不太買賬,軟件環(huán)節(jié)做得不夠好可能是原因之一。”龔國良告訴科技日報(bào)記者。
以算法為例,用戶的“美好理想”一般是,利用算法開發(fā)平臺(tái)把算法訓(xùn)練出來后,只需進(jìn)行傻瓜式移植,就能將其應(yīng)用在人工智能芯片上,產(chǎn)品隨之迅速出爐。但實(shí)際情況是,算法移植到人工智能芯片時(shí)需要進(jìn)行硬件化改造,讓它適應(yīng)芯片的硬件。
“這個(gè)環(huán)節(jié)需要花費(fèi)很大的精力,要么應(yīng)用方來做,要么芯片的設(shè)計(jì)方來做。”龔國良說,目前芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)大多是硬件出身,在軟件支持方面花費(fèi)的精力相對較少,重視程度依然不足。
在王蘊(yùn)韜看來,把真正好的算法,落地到人工智能芯片硬件中,需要進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)軟硬件協(xié)同發(fā)展,而這一領(lǐng)域還存在非常大的市場空間。
科技日報(bào)記者了解到,在人工智能芯片軟硬件協(xié)同方面,國內(nèi)的大公司一般做得比較好。因?yàn)檐浖矫胬缢惴ǖ囊浦埠腿斯ぶ悄苄酒尿?qū)動(dòng),實(shí)現(xiàn)起來有一定難度,需要專門的團(tuán)隊(duì)去研發(fā)。
對于提升人工智能芯片的軟硬件協(xié)同發(fā)展,龔國良認(rèn)為,應(yīng)結(jié)合人工智能芯片產(chǎn)品的定位選擇不同策略。
“如果人工智能芯片面向的應(yīng)用場景比較窄,那么在硬件做好的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)一些軟件工具就可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。但如果是通用型人工智能芯片,支撐的算法范圍非常寬泛的話,就需要很好的軟件團(tuán)隊(duì)與之匹配,否則就會(huì)導(dǎo)致芯片的硬件很強(qiáng)大,用戶卻不買賬的尷尬局面。”龔國良建議。(記者 劉園園)
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