中国发展人工智能芯片：设计架构层不比国外差

中国发展人工智能芯片：设计架构层不比国外差 “只看设计架构层面，国内的人工智能芯片并不比国外差，但这是不够的。”在日前中科院物理所举行的“科学咖啡馆”科普沙龙上，清华大学电子工程系教授汪玉指出，这相当于在沙子上盖楼，基础并不坚固。

记者随后采访了中科院半导体所类脑计算研究中心副主任龚国良，他也表达了类似观点。

设计架构层面可圈可点

汪玉曾于2016年参与创立人工智能芯片公司深鉴科技，如今国内已涌现出更多做人工智能芯片的企业，他的感受是，做得“一点不比国外差，有的甚至更好”。

这里所说的“好”，主要涵盖设计架构层面。而设计架构成为国内人工智能芯片的强项，背后有一定的原因。

“传统的CPU和GPU芯片采用基于指令流的冯诺依曼式计算架构和计算模式来运行，而人工智能芯片多采用类脑或仿脑的架构方式，能够突破内存墙的计算瓶颈。”龚国良介绍，在语音识别、图像识别等运用深度神经网络算法的场景下，相比传统芯片，人工智能芯片具有显著优势。

由于与传统芯片存在上述差异，龚国良告诉记者，仅从设计架构来看，国内人工智能芯片能够很快跟进相关技术，与发达国家几乎处于同一水平。

从近期新闻可管窥国内人工智能芯片的火热进展。

6月20日，寒武纪推出第二代云端人工智能芯片“思元270”；6月21日，华为发布人工智能手机芯片“麒麟810”；7月3日，百度发布远场语音交互芯片“鸿鹄”。

龚国良介绍，华为、寒武纪等企业开发的人工智能芯片，大多为通用性芯片，可胜任多种人工智能应用场景。此外，不少高校和研究院所也在研发人工智能芯片，它们多为专用性芯片，在特殊应用场景下性能较强。

产业链条仍存掣肘短板


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