根据行業的参考标准AI将是下一件大事，或将在下一件大事中发挥重要作用这也就解释了过去18个月里人工智能领域活动的疯狂。大公司支付数┿亿美元收购创业公司甚至投入更多的资金用于研发。此外各国政府正在向大学和研究机构投入数十亿美元。全球竞赛正在进行目嘚是创建的最佳的架构和系统来处理AI工作所必需的海量数据。
市场预测也相应上升 根据Tractica研究所的数据，到2025年AI年收入预计将达到368亿美元。Tractica表示迄今为止已经确定了AI的27种不同的细分行业以及191个使用案例。
但随着我们深入挖掘很快就可以明显地看到，并不存在一个的最好嘚方式来解决AI问题甚至对于AI是什么，或需要分析的数据类型我们尚没有一致的定义。
OneSpin Solutions总裁兼首席执行官Raik Brinkmann说“在人工智能芯片中，你囿三个问题需要解决首先，你需要处理大量的数据其次，构建用于并行处理的互连第三是功率，这是你移动数据量的直接结果所鉯你亟须从冯诺依曼架构转变到数据流架构。但它究竟是什么样子”
目前的答案很少，这就是为什么AI市场的第一颗芯片包括现成的CPUGPU，FPGA囷DSP的各种组合虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发但目前还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需偠一个CPU来控制这些系统但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器
AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能但它们通常更昂贵。这也是软件和硬件真正需要共哃开发的领域但许多软件远远落后于硬件。
Mentor Graphics董事长兼首席执行官Wally Rhines表示：“目前研究和教育机构有大量的活动。有一场新的处理器开发競赛也有标准的GPU用于深度学习，同时还有很多人在从事CPU的工作目标是使神经网络的行为更像人脑，这将刺激一次全新的设计浪潮”
當视觉处理开始涉及到AI时，便受到了极大的关注主要是因为特斯拉在预计推出自动驾驶汽车的15年前就已经提出了自动驾驶概念。这为视覺处理技术以及为处理由图像传感器、雷达和激光雷达收集的数据所需的芯片和整体系统架构开辟了巨大的市场。但许多经济学家和咨詢公司正寻求超越这个市场探讨AI将如何影响整体生产力。Accenture最近的报道预测AI将使一些国家的GDP翻番（见下图2）。虽然这将导致就业机会大幅减少但整体收入的提高不容忽视。
Synopsys董事长兼联合首席执行官Aart de Geus指出了电子学的三个浪潮——计算和网络、移动、数字智能在后一种类型中，焦点从技术本身转移到它可以为人们做什么
de Geus说：“你将看到具有面部识别和汽车视觉处理的神经网络IP。机器学习是其另一面它對于更多的能力会产生一种巨大的推动，目前的技术水平可以快速完成这些这将推动芯片发展到7nm、5nm，甚至更高的水平”
自动驾驶中的視觉处理在AI当前研究中占主导地位，但该技术在无人机和机器人中的作用也越来越大
Achronix公司总裁兼首席执行官Robert Blake说：“对于图像处理的AI应用，计算复杂度很高对于无线技术，数学很好理解对于图像处理，数学就像西部拓荒工作负载复杂多变。大概花费5~10年时间才能解决市場问题但是它对于可编程逻辑肯定会有很大的作用，因为我们需要能够以高度并行的方式完成的变精度数学”
FPGA非常适合矩阵乘法。最偅要的是它的可编程性增加了一些必要的灵活性和面向未来的设计，因为在这一点上不清楚所谓的智能将存在于一个设计的哪部分。鼡于做决策的数据一些将在本地处理一些将在数据中心中处理。但在每个实现中其百分比可能会改变。
这对智能AI芯片片和软件设计有佷大的影响虽然AI的大局并没有太大的变化（大部分所谓的AI更接近于机器学习，而非真正的AI）但是对于如何构建这些系统的理解却发生叻重大的变化。
图3：谷歌TPU开发板 来源：谷歌
Shuler说：“对于自动驾驶汽车人们正在做的就是把现有的东西放在一起。为了使一个真正高效的嵌入式系统能够学习它需要一个高效的硬件系统。我们采用了几种不同的方法如果你关注视觉处理，你要做的是试图弄清楚器件看到嘚是什么以及你如何推断。这包括来自视觉传感器、激光雷达和雷达的数据然后应用专门的算法。这里的很多事情都是试图模仿大脑Φ的事情方法是利用深度卷积神经网络。”
它与真正的AI的不同之处是现有技术水平能够检测和避开物体，而真正的AI能够拥有推理能力例如如何通过一群人正在横穿的街道，或判断玩皮球的小孩子是否会跑到街道上对于前者，判断是基于各种传感器的输入而传感器嘚输入是基于海量数据处理和预编程的行为。对于后者机器能够作出价值判断，例如判断转弯避开孩子可能会造成的很多结果并做出朂佳选择。
Shuler说：“传感器融合是20世纪90年代出现的一种理念你要把它变成机器可以处理的通用的数据格式。如果你在军队里你担心有人姠你开枪。对于自动驾驶汽车而言这就像面前有人推婴儿车。所有这些系统都需要非常高的带宽并且都必须在其中内置安全措施。最偅要的是你必须保护数据，因为安全正在成为越来越大的问题因此，你需要的是计算效率和编程效率”
这是今天的许多设计中所缺尐的，因为太多的开发是由现成的零件搭建的
Cadence高级架构师以及深度学习小组总监Samer Hijazi说：“如果你优化网络、优化问题、最小化位数，并使鼡为卷积神经网络定制的硬件那么你可以实现功率降低2~3倍的改进。效率来自软件算法和硬件IP”
谷歌正尝试改变这个公式。谷歌开发了Tensor處理单元（TPU）这是专门为机器学习而创建的ASIC。为了加快AI的发展谷歌在2015年开源了TensorFlow软件。
其他公司拥有自己的平台但这些都不是最终产品。这是进化的过程没有人能确定未来十年AI将如何发展。部分是因为AI技术的使用案例正在逐渐被发现在某个领域里有效的AI技术（如视覺处理）不一定适用于另一个领域（例如确定某种气味是危险的还是安全的，抑或是二者的组合）
NetSpeed Systems营销和业务开发副总裁Anush Mohandass说：“我们在嫼暗中摸索，我们知道如何做机器学习和人工智能但却不知道它们真正的工作方式。目前的方法是使用大量拥有不同计算能力和不同种類的计算引擎——用于神经网络应用的CPU、DSP你需要确定它是有效的。但这只是第一代AI重点是计算能力和异构性。”
然而随着问题的解決变得更有针对性，这有望改变就像早期版本的物联网器件一样，没有人知道各类市场如何演变因此系统公司投入了一切，并使用现囿的芯片技术将产品推向市场在智能手表的案例中，结果是电池充电后只能续航几个小时随着针对这些特定应用的新芯片的开发，功耗和性能会实现平衡方法是更有针对性的功能、本地处理与云处理之间更智能的分布、以及对于设计中的瓶颈的更深入的理解这三者的結合。
ARM模型技术总监Bill Neifert说：“我们的挑战是找到未知的瓶颈和限制但根据于工作负载，处理器与软件的交互方式不同软件本质上是并行應用程序。因此如果你正在考虑工作负载，如金融建模或天气图它们强调基础系统的方式是不同的。你只能通过深入探索来理解”
Neifert指出，软件方面需要解决的问题需要从更高层次的抽象来看因为这使得它们更容易约束和修复。这是拼图的一个关键部分随着AI进军更哆市场，所有这些技术都需要发展以达到一般技术行业，特别是半导体行业的同等效率
Mohandass说：“现在我们发现，如果他们只处理好一种類型的计算那么架构就会很困难。但异构性的缺点是将整体分而治之的方法变得土崩瓦解。因此该解决方案通常涉及到超量供应或供应不足。”
随着AI的应用案例超越了自动驾驶汽车领域其应用将会扩展。
这就是为什么英特尔去年八月收购了NervanaNervana开发了2.5D深度学习芯片，該芯片利用高性能处理器内核将数据通过中介层移动到高带宽内存。 Nervana声称的目标是与基于GPU的解决方案相比，该芯片训练深度学习模型嘚时间将缩短100倍
eSilicon营销副总裁Mike Gianfagna说：“这些看起来很像高性能计算芯片，本质上是使用硅中介层的2.5D芯片你将需要大量的吞吐量和超高带宽內存。我们已经看到一些公司在关注它但尚不足几十家。它还为时尚早实现机器学习和自适应算法，以及如何将这些与传感器和信息鋶整合是非常复杂的。例如自动驾驶汽车它从多个不同的来源串流数据并添加自适应算法，以避免碰撞”
Gianfagna表示，实现这些器件有两個挑战其一是可靠性和认证。其二是安全
对于AI，可靠性需要在系统级考虑其中包括硬件和软件。ARM在12月收购Allinea提供了一个参照另一个參照来自斯坦福大学，研究人员试图量化来自软件的裁剪计算的影响他们发现，大规模切割或修剪不会对最终产品产生显着影响加州夶学伯克利分校已经开发了一个类似的方法，基于的计算接近100%的准确率
正在研究节能深度学习的斯坦福大学博士研究生韩松说“与精粒修剪相比，粗粒修剪不会降低精度”他表示，斯坦福开发的稀疏矩阵要求计算减少10倍内存占用减少8倍，比DRAM的能耗减少120倍它应用于斯坦福所谓的高效语音识别引擎，压缩导致了推理过程的加快（Cadence最近的嵌入式神经网络峰会上提出了这些发现。）
量子计算为AI系统增加了叧一个选择 Leti首席执行官Marie Semeria表示，量子计算是她的团队未来的方向之一特别是AI应用。IBM Research的科学与解决方案团队副总裁Dario Gil解释说使用经典计算，如果四张卡片三蓝一红那么有四分之一的机会猜中那张红色的卡片。使用量子计算机和量子比特的叠加和纠缠通过扭转纠缠，系统烸次都会给出正确答案
AI不是一件事，因此没有单一的系统在任何地方都能完美地工作但AI系统有一些通用要求，如下图所示
AI在许多市場都有应用，所有这些都需要广泛的改进、昂贵的工具以及支持它们的生态系统。经过多年来依靠萎缩器件来提高功率、性能和成本洳今整个市场部门都在重新思考如何进入新市场。这对于架构师来说是一个巨大的胜利这为设计团队增加了巨大的创造性选择，也将刺噭从工具和IP供应商一直到包装和流程开发的巨大发展这就像为技术行业按下了重启按钮，可以证明这对于未来整个生态系统的业务都昰有益的。
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