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思必驰加入AI造芯大潮:明知山有虎偏向虎山行?

2019-01-09 09:05
来源: 与非网

软硬结合,刚柔并济

软硬结合的第一步是把算法变成汇编语言,然后在软件开发环境下进行分析,分析结果发现大有可为。比如,算法中的四舍五入,用汇编来看,需要判断、移位、复制等十个步骤,芯片工程师觉得只要一步指令就可以完成,于是算法工程师和硬件工程师一起定制了一套指令,将效率提高了10倍。软硬件工程师一起交流,碰撞出很多火花,这是我们在较短时间内大幅度提升芯片性能的一个方法,第一步通过算法的工程实现、芯片的配置架构和芯片的物理进行初步融合,就达到了全系列麦克风阵列、AI关键字和指令的识别,以及低功耗唤醒的目标。

第二步,将语音算法和基础IP再融合,在做语音算法时考虑到后面的流程,在最底层考虑到前面,进行深层次的融合,可以把芯片的能力和能效再提升一个数量级,满足下一代芯片的需求,本地的语音识别、本地的语义识别、安全特征、声纹特征。第二代芯片的预研发已经开始。

第三,人机交互的最高境界是拟人化交流,不光需要语音,还需要视觉、运动、味觉、触觉,需要更深层次的多模态整合算法,与存储工艺封装等融合和优化,会用到新的存储技术做存储计算。

将来软硬结合发展趋势是通过算法和实现,最终生产深度交流,不断提高芯片的性能,在摩尔定律走到尽头的背景下,软硬结合大有可为,人工智能软硬结合是芯片性能继续提升的一个方向。

AI时代是一个软件定义硬件的时代

软件是以天和周为单位进行版本更新,而半导体芯片从产品设计到流片、验证、封装、测试,一般周期是一年半到两年。清华大学魏少军教授说过,即将到来的AI时代是一个软件定义硬件的时代,是一个算法定义芯片的时代。深聪智能在思必驰强力算法的支持下,优势就是充分做到“软件+硬件”的融合以及深度优化,这已经反映出软件定义芯片的时代已经到来。深聪智能的成立满足了从算法到模块,到平台到生态的迁移,思必驰十年的技术积累,已经从一个算法产品公司迈向一个平台、一个系统、一个生态,打通了云和端,就是欠缺了芯片。

AI+IoT是下一个十年是所有半导体公司都关注的点。通用芯片开始是为了满足最大的出货量,不管是高通、联发科还是海思、展讯,不管瞄准的是手机、TV,还是盒子、白电,他们想要做到的是一款芯片打遍全世界,英特尔控制了PC时代,彼此都有标准化;在移动互联网时代,即使是安卓、ARM、高通、联发科、海思等,它们对硬件的要求,对软件的依附都已经被量化,在AI时代,专用IC才能满足物联网的碎片化需求,借用专用芯片到定制的架构,我们只是将算法和算法模型从通用型芯片移植到专用芯片上,我们强调功耗和专用芯片是为了针对特定的场景、特定的算法、特定的模型量身定做,而不是通用芯片的“削足适履”。

接下来是从专用芯片迈向专用架构,目前的CPU、FPGA、GPU并不符合未来神经网络深度学习的需求,我们从专用芯片到专用架构,就可以反馈回去修改模型,AI 市场是要透过使用者来定义产品,再由把需求反馈给算法,靠算法实现 。

通用芯片无法和数据产生连接,无法和市场产生连接,无法和算法产生连接,算法是灵魂,芯片是框架,没有灵魂的框架是产生不了价值的,必须采用专用芯片才能发挥算法的潜力。芯片需要老司机,深聪智能拥有算法大牛和芯片设计老鸟,软件和算法的融合才能作出优秀的芯片。思必驰面向的是物联网,不做“me too”的产品,而是和众多的合作伙伴一起共赢,迎接AI时代的来临。

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