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中国哪些芯片可能突破美国封锁?

  

  近日,美国商务部禁止美国企业向中兴出售各类芯片,一时间,失去核心芯片供应的中兴就像被人扼住了咽喉,而中兴的应对之策就是紧急停牌。 消息一出,很多人这才第一次意识到,芯片对一个国家来说是如此的重要,一直以来,我们担心的是:如果不能进口石油了怎么办? 石油大幅涨价了怎么办?………… 但其实,中国的芯片进口额已连续两年超过石油。2017年芯片进口额高达2601.4亿美元,为中国第一大进口商品。石油大幅涨价,大不了我们还可以鼓励国人多用地铁公交出行;中东不出口我们石油了,大不了从俄罗斯多买一点就是,总之,西方不亮东方亮。 但芯片却不是这样。没有芯片,则自身包含芯片的产品就无法出口。一直以来,很多人心目中的芯片就是电脑和手机的CPU,但其实,芯片多种多样。

  芯片无处不在

  你家里上网用的路由器需要芯片,冰箱、洗衣机、空调、电视等也需要芯片。 你走在大街上,看到的红绿灯系统需要芯片。卫星上天需要防辐射芯片,钻头入地需要抗高温芯片。一句话,芯片无处不在。 可遗憾的是,这个领域是我们的短板,中国芯片自给率很低,远低于石油。 今天的问题是,在芯片领域,我们还有希望吗?未来有哪些有可能产生突围的地方?曾经又有过哪些布局? 为说明这个问题,咱们先来认识一个新东西,NPU。

  NPU是什么?

  CPU我们很熟悉,它什么都能干,所以被称为“通用处理器”。而如果我们想要有更好的游戏性能,则需要更好的GPU,也就是说,GPU能干的事儿没有CPU多,但在某个特定领域比如游戏,则GPU擅长得多。 这几年,人工智能(简称AI)如火如荼,相比过去更多地出现在科幻电影和小说中,现在的人工智能,她已经走入大众。 未来已来。 2016年3月,阿尔法狗(AlphaGo)轻松战胜世界围棋冠军,职业九段棋手李世石。 2017年5月,阿尔法狗战胜中国棋手柯洁,这让柯洁当场落泪哽咽:它太完美我看不到希望。

  到此,人类最后的智力骄傲面临崩塌。而在与柯洁比赛之后,阿尔法狗团队宣布阿尔法狗将不再参加围棋比赛,再比下去已经没有意义。这就是人工智能,现在,它正广泛地服务于人类。 看到一篇纯英文的文章,你可以用手机将其拍照,翻译成你熟悉的语言。而电脑上网时,拍照这步都省了,直接给你翻译出来。前些日子,某IT巨头宣布,在人工智能的帮助下,他们的翻译可媲美真人水平。 具体到我们身边的应用,诸如手机上的语音助手、指纹识别、面部识别、虹膜识别等等,都是人工智能的应用场景。 军用的,民用的无人机大量出现,而无人驾驶车辆更是未来的潮流,这些,全都离不开人工智能。

  现在我们终于可以说,21世纪是人工智能的世纪。 但人工智能不是空中楼阁,她必须附着在某个东西上,这就是芯片。传统的CPU、GPU也能进行AI计算,但效率很低。 这并不难理解,CPU什么都能干,就好像一个人,他能搞科研,还会画画,唱歌好,跳舞棒,会写作,能演讲,还懂管理,这就是CPU——全面发展可能意味着全面平庸。 人工智能这么重要,应用面又如此之广,显然,我们迫切地需要一种芯片,它特别擅长智能算法、深度学习,这就是NPU,一种嵌入式神经网络处理器。

  中科院计算所

  如果中国的科学家现在才意识到NPU的重要性,则一切晚矣。 幸运的是,中科院计算所是国际上最早研究深度神经网络处理器的单位之一,他们进行了长达近10年的攻关,终于有了成果。有了成果,但若不及时推向市场,最终的结果必然是失败。所以2016年,脱胎于中科院计算所的“寒武纪”公司成立,这是一个初创的团队,很弱小,他们必须马不停蹄快速前进。

  2016年是一个特殊的年份,在这一年,人工智能第一次战胜人类的围棋冠军。这导致很多人质疑“寒武纪”是借着人机围棋大战来炒作自己。事实是这样吗?来看一些数据。寒武纪公司成立当年获得千万级天使投资,公司估值过亿美元。 第二年也就是2017年,寒武纪获得1亿美元融资,投资方为国投创业、阿里巴巴、联想等,估值10亿美元。 同年,寒武纪的芯片卖了1亿元。 2018年,寒武纪再次获得投资,估值20亿美元。 …………

  寒武纪的芯片

  2017年9月,华为发布了全球首款人工智能手机芯片麒麟970,之所以被称为“人工智能芯片”,这是因为寒武纪在他们的芯片上添加了自己的智能芯片“寒武纪1A”。 前文说公司刚成立第二年,寒武纪就卖了1亿元芯片,而买方就是华为。 在处理人工智能应用时,“寒武纪1A”的性能是4核CPU的25倍以上,而耗用的电量却只有五十分之一。搭载“寒武纪1A”的麒麟970芯片每分钟可识别2005张照片,而苹果的A11处理器只能处理889张照片,三星S8每分钟只能识别95张。 在CES2018期间,外媒对比评测了麒麟970和苹果A11在AI性能上的跑分成绩,结果令评测人员吃惊,麒麟970大幅领先。

  为什么NPU很重要?

  人工智能需要的计算量通常都很大,有的计算量是手机上的CPU无法独立完成的,而能完成的那些,要么耗时很长,要么耗电很大,得不偿失。无疑,这会限制人工智能在手机以及其他终端上的的各种应用。 无人机在自主飞行时需要处理大量数据,假如有的数据(比如照片)它处理不了,就只能通过网络上传到更强大的服务器端来完成,这带来的问题是,有没有网络供你上传是一回事,即使上传后,服务器处理了,再发给无人机,这也会带来大量耗时。 但如果无人机添加了人工智能处理器,那么,无人机就具备了更大量的本地处理能力。

  问题来了,既然NPU这么重要,那么国外的那些芯片巨头为什么没有做?可能吗? 不可能。 有分析认为,之所以在NPU上中国稍微领先,这是因为国外芯片巨头多年前点歪了科技树。他们的CPU、GPU很强大,从而产生了路径依赖,因此,对于人工智能的深度学习计算,他们早年不是很重视,并没有为之专门设计一种芯片,而是在原有的CPU基础上进行技术微调来实现。 再一个就是,中科院计算所是国际上最早研究深度神经网络处理器的单位之一,近10年的攻关,这才让我们占得一点点先机。

  绝不盲目乐观

  放眼整个芯片领域,中国还很弱小,几乎不掌握话语权,研发之路任重而道远。 人工智能是通向未来的钥匙,目前来看,承载人工智能最好的芯片是“神经网络处理器”,但这并不是说,只要有了NPU芯片就行了,正如没有CPU,GPU也没法用一样。同理,没有CPU,NPU也没法使用。 另外,我们必须看到,在人工智能芯片上,中国的这种领先只是暂时的,国外的芯片巨头,他们的技术实力强悍,资金雄厚,品牌效应大,赶上来是早晚的事。

  所以,寒武纪必须跑得快一些,再快一些! 退一步说,即使中国产的NPU一直领先,但国外手机厂商出于各种自身的原因而一直不使用,这也很麻烦。 幸运的是,我们已经有了很多国产手机厂商,只要芯片性能够好,相信他们会用。 再一个就是,人工智能芯片的应用场景绝不局限于手机,在无人机、无人驾驶、智能家居、机器人等领域都会开花结果。

  (录自《中国科普博览网》 制作:寒木钓萌)

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