每一次技術(shù)浪潮，

　　都會(huì)產(chǎn)生新的領(lǐng)導(dǎo)型公司。

　　邊緣AI會(huì)嗎?

　　隨著人工智能從云端向邊緣擴(kuò)展，邊緣計(jì)算被視為下一個(gè)AI戰(zhàn)場。海量的應(yīng)用場景、龐大的計(jì)算需求，不僅吸引了英特爾、英偉達(dá)這些巨頭加速完善云邊端一體化的布局，更吸引了眾多AI芯片公司紛紛入局。

　　云端AI已經(jīng)造就了英偉達(dá)的巨大成功，如果邊緣AI是一次嶄新的機(jī)會(huì)，哪些公司有機(jī)會(huì)成為贏家?

　　最適合的芯片路線?

　　業(yè)界對(duì)于通用、專用的計(jì)算路線討論已久，與這個(gè)話題伴生的其實(shí)是多樣、碎片的應(yīng)用場景。場景是碎片的，產(chǎn)品是碎片的，那么芯片呢?也只能是碎片的、專用的，不能是通用的嗎?通用計(jì)算老大哥CPU、GPU的地位會(huì)旁落嗎?未來通用計(jì)算和專用計(jì)算的關(guān)系如何發(fā)展?

　　時(shí)擎科技總裁于欣告訴<與非網(wǎng)>，針對(duì)不同應(yīng)用的架構(gòu)設(shè)計(jì)，是一定需要的。領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)(DSA)處理器和芯片，本質(zhì)上就是要解決通用性和專用性平衡和取舍的問題。

　　“這里有兩個(gè)大前提，一是端側(cè)的應(yīng)用比較碎片化，第二是對(duì)功耗和成本往往有比較高的要求。在這兩個(gè)前提下，如何既能保證相對(duì)于某個(gè)場景足夠的競爭力，以滿足成本和功耗的要求，同時(shí)又能兼顧足夠的市場空間——這是每一家公司都要面臨的挑戰(zhàn)，也是對(duì)產(chǎn)品定義能力的考驗(yàn)”，他強(qiáng)調(diào)。

　　通用計(jì)算芯片固然能夠覆蓋邊緣計(jì)算程序所需要的所有運(yùn)算操作，但在芯片架構(gòu)伸縮性、性能方面，確實(shí)無法及時(shí)適應(yīng)邊緣側(cè)需求的快速增長。通用計(jì)算和專用計(jì)算芯片已經(jīng)呈現(xiàn)出融合發(fā)展的趨勢。并且，計(jì)算特性決定了邊緣芯片和云端芯片的不同，架構(gòu)設(shè)計(jì)需要進(jìn)行優(yōu)化定制。

　　靈汐科技副總經(jīng)理華寶洪表示，二者要相輔相成，在專用計(jì)算芯片中會(huì)包括通用計(jì)算的核，比如Arm或RISC-V等IP內(nèi)核。新型架構(gòu)芯片比如神經(jīng)擬態(tài)芯片中，除了包括神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算核、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算核，也可以有通用的ARM核。同時(shí)，通用計(jì)算芯片比如最新的Arm芯片，也會(huì)內(nèi)置部分針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速的IP核。

　　伴隨這一趨勢，意味著需要把負(fù)責(zé)加速的專用計(jì)算單元移入通用編程模型中，且創(chuàng)建通用處理器的壓力始終存在。Imagination計(jì)算業(yè)務(wù)產(chǎn)品管理總監(jiān)Rob Fisher表示，這主要是從通用處理器編程的易用性角度來考慮的。當(dāng)任務(wù)的規(guī)?；蛩栊阅苓h(yuǎn)遠(yuǎn)超出通用解決方案所能容納的范圍時(shí)，這種模式將受到限制。

　　他指出，GPU就是一個(gè)很好的示例。在實(shí)際應(yīng)用中，將圖形處理工作負(fù)載卸載到GPU上的優(yōu)勢很明顯，從而推動(dòng)了高效圖形處理器的獨(dú)立開發(fā)。矢量處理器正越來越多地與CPU架構(gòu)緊密結(jié)合，從而允許對(duì)計(jì)算任務(wù)進(jìn)行指令級(jí)加速。

　　雪湖科技副總裁趙小吾表示，針對(duì)不同場景下功能和性能的不同要求，邊緣的需求更復(fù)雜，很難用一個(gè)通用的架構(gòu)或者平臺(tái)來滿足大多數(shù)的需求，所以會(huì)針對(duì)不同應(yīng)用場景進(jìn)行專門的架構(gòu)設(shè)計(jì)。性能要求不高，算法變化快的部分可以使用通用計(jì)算芯片，比如CPU;性能要求高，算法相對(duì)固化的部分可以使用專用計(jì)算芯片，比如ASIC;對(duì)性能和算法靈活性都有一定要求的部分可以使用FPGA可編程芯片。

　　他以智慧交通領(lǐng)域的邊緣計(jì)算為例談到，由于基本都是室外場景，環(huán)境復(fù)雜且惡劣，既要滿足AI大算力和低延時(shí)，又要滿足可靠性和穩(wěn)定運(yùn)行，因此目前大部分邊緣計(jì)算機(jī)都無法滿足需求。而采用了室外基站同等級(jí)的芯片為這種場景定制了專用的大算力計(jì)算機(jī)，才滿足了這些特殊場景的需求。

　　Chiplet正當(dāng)紅

　　隨著高性能計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，異構(gòu)處理器必須處理的工作負(fù)載急劇增加，在整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)建立開放的生態(tài)合作至關(guān)重要。

　　不久前，英特爾、AMD、Arm、高通、臺(tái)積電等已經(jīng)聯(lián)合成立了Chiplet標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟，推出了通用Chiplet的高速互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)UCIe。在UCIe的框架下，互聯(lián)接口標(biāo)準(zhǔn)得到統(tǒng)一，各類不同工藝、不同功能的Chiplet芯片，有望通過2D、2.5D、3D等各種封裝方式整合在一起，多種形態(tài)的處理引擎將共同組成超大規(guī)模的復(fù)雜芯片系統(tǒng)。

　　英偉達(dá)在上個(gè)月的GTC22上，一方面宣布了對(duì)UCIe規(guī)范的支持，另一方面，宣布為半定制芯片開放其NVLink-C2C互連技術(shù)，這是一種支持內(nèi)存一致性的芯片到芯片、裸片到裸片的互連技術(shù)。這一路線已經(jīng)明確展現(xiàn)了英偉達(dá)的異構(gòu)決心，按照這一規(guī)劃，理論上甚至可以將英偉達(dá)的芯片與競爭對(duì)手的芯片放入同一個(gè)封裝中。

　　黃仁勛告訴<與非網(wǎng)>，他第一喜歡PCIe，第二喜歡UCIe，并且預(yù)測五年內(nèi)UCIe的好處會(huì)逐漸顯現(xiàn)。至于英偉達(dá)自身的NVlink互連技術(shù)，他強(qiáng)調(diào)優(yōu)勢在于直連能力。UCIe不能直接接入芯片，仍然是一個(gè)外設(shè)接口;而NVlink的優(yōu)勢在于可以直接連接，幾乎就像直接連接到大腦一樣。一定程度上，這可能會(huì)導(dǎo)致它的組裝比較復(fù)雜，合作伙伴和客戶必須非常了解NVlink。不過，一旦他們能做好這一點(diǎn)，就可以充分利用芯片內(nèi)部的所有資源，就像這些資源都在同一個(gè)芯片上一樣。

　　這一解答既表明了英偉達(dá)并不打算自我排除在在UCIe聯(lián)盟之外，同時(shí)也展現(xiàn)出了對(duì)自身NVLink互連技術(shù)的絕對(duì)信心，推測該技術(shù)也將成為英偉達(dá)構(gòu)建異構(gòu)生態(tài)的關(guān)鍵。

　　新一代“英特爾”、“英偉達(dá)”

　　能否在邊緣市場誕生?

　　邊緣計(jì)算市場的巨大潛力，自然也吸引著云端芯片巨頭的競逐，他們正通過異構(gòu)計(jì)算、先進(jìn)制程、先進(jìn)封裝等方式進(jìn)行全面布局，加之高筑的生態(tài)壁壘，國內(nèi)AI芯片廠商是否有機(jī)會(huì)與之一搏?

　　“能造得了摩天大樓的，不一定擅長雕梁畫柱。當(dāng)然相對(duì)于云端目前高度壟斷和集中的格局來說，邊緣側(cè)還沒有確定的格局，大家都有機(jī)會(huì)，而具有更強(qiáng)技術(shù)能力和落地能力的廠家，會(huì)有更大的機(jī)會(huì)在競爭中脫穎而出”，時(shí)擎科技于欣表示，“云邊端在某些場景融合協(xié)同是有道理的，但本身從芯片設(shè)計(jì)的角度來說，還是會(huì)有很大的區(qū)別。”

　　靈汐科技華寶洪則認(rèn)為，異構(gòu)計(jì)算、先進(jìn)制程、先進(jìn)封裝等均是手段，不能從根本上解決高能效比、小樣本學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)等問題。在行業(yè)導(dǎo)向和市場需求的雙重驅(qū)動(dòng)下，計(jì)算機(jī)科學(xué)和腦科學(xué)的異構(gòu)融合，將成為驅(qū)動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新與未來行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。

　　一方面，馮·諾依曼架構(gòu)的芯片依然在走“暴力計(jì)算”的美學(xué)方向，采用更加先進(jìn)制程、更加先進(jìn)封裝來提升算力;另一方面，非馮·諾依曼架構(gòu)優(yōu)先通過架構(gòu)創(chuàng)新來滿足在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、類腦方向和新型混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的規(guī)?；褂?。以類腦計(jì)算、量子計(jì)算為代表的新型計(jì)算架構(gòu)將與傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)深度融合，引領(lǐng)新一輪的技術(shù)變革。

　　雪湖科技趙小吾表示，業(yè)界頭部廠商都開始用小芯片拼湊大芯片的方式來完成產(chǎn)品布局，以滿足不同場景的算力需求。例如蘋果和英偉達(dá)，都開始采用這種“拼積木”的方式，這是非常明確的趨勢。

　　國內(nèi)這兩年市場很熱發(fā)展很快，但形成規(guī)模和有競爭力的廠商并不多?！靶酒€是一個(gè)需要積累的產(chǎn)業(yè)，且產(chǎn)業(yè)鏈比較長”， 趙小吾表示，“目前國內(nèi)小而多的形態(tài)不利于去和上下游爭奪話語權(quán)，預(yù)計(jì)未來1-2 年里應(yīng)該會(huì)迎來一波AI芯片廠商淘汰潮?！?/p>

　　愛芯元智創(chuàng)始人、董事長兼CEO仇肖莘也表達(dá)了類似觀點(diǎn)，她談到，現(xiàn)在對(duì)國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)是千載難逢的機(jī)會(huì)，由于市場需求和國家支持，涌現(xiàn)了許多創(chuàng)業(yè)型公司。而從大環(huán)境出發(fā)，我國的芯片行業(yè)還屬于初期階段，正呈現(xiàn)出一種百花齊放的態(tài)勢，但隨著產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展壯大，隨之而來的行業(yè)整合也將是必經(jīng)過程。

　　她強(qiáng)調(diào)，這符合芯片行業(yè)在過去幾十年發(fā)展的規(guī)律，經(jīng)過這樣的整合，業(yè)內(nèi)一定會(huì)出現(xiàn)頭部企業(yè)，這對(duì)于國家整體產(chǎn)業(yè)發(fā)展是非常重要的。只有這樣，中國企業(yè)和國際大廠才有同臺(tái)競技的機(jī)會(huì)。

　　靈汐科技華寶洪表示，邊緣AI芯片市場仍處于開放狀態(tài)，沒有絕對(duì)的霸主。新興的、多樣化的應(yīng)用場景為國產(chǎn)AI芯片帶來了巨大的市場機(jī)會(huì)，特別是在自動(dòng)駕駛、智能安防、智能物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設(shè)備等越來越碎片化的市場，國產(chǎn)AI芯片廠商和國際巨頭芯片廠商是站在同一起跑線上的，甚至在某些領(lǐng)域更有優(yōu)勢?！皣H巨頭的AI布局大而全，是優(yōu)勢也是劣勢，國內(nèi)處理器廠商聚焦在某些細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行持續(xù)的創(chuàng)新和突破，構(gòu)建自己的護(hù)城河是關(guān)鍵”，他強(qiáng)調(diào)。

　　寫在最后

　　就像計(jì)算架構(gòu)領(lǐng)域一位著名的科學(xué)家所說，現(xiàn)在正是芯片體系架構(gòu)百花齊放的黃金時(shí)代，這一時(shí)代前所未有。盡管CPU、GPU會(huì)持續(xù)創(chuàng)新，且在某些計(jì)算任務(wù)上是不可或缺的，但是AI加速計(jì)算、數(shù)據(jù)爆炸等趨勢催生的新市場，一定是巨大且多樣的，這就給了AI芯片公司帶來了新的機(jī)會(huì)。

　　從CPU來看，x86架構(gòu)統(tǒng)治PC和服務(wù)器已有松動(dòng)跡象，Arm一路從手機(jī)端和IoT逐漸向上，攻入PC和服務(wù)器領(lǐng)域。RISC-V也從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備起步，向更大量的設(shè)備進(jìn)行布局。馮·諾依曼架構(gòu)和非馮·諾依曼架構(gòu)的異構(gòu)融合，正在通往規(guī)?；牡缆飞稀?/p>

　　每一次技術(shù)浪潮，都會(huì)產(chǎn)生新的領(lǐng)導(dǎo)型公司。邊緣AI會(huì)嗎?