AIIA人工智能開發者大會開幕在即，新思科技廖仁億暢談芯片設計未來

新思科技希望在AIIA的DNN Benchmark等重要AI性能標準化工作中做出更多的貢獻，從而加速中國人工智能產業發展。

2018年AI領域什么分支線最熱鬧？想必AI芯片和自動駕駛都能排上號。

其中，或許因為是近期才出現的“新鮮事物”，隨著爆發的到來，AI芯片領域也成一片亂象。之前，曾有業內人士這樣形容，稱“做房地產的都開始做芯片了。”而現在，一語成真，除阿里、寒武紀等正統戰隊之外，主業為房地產的恒大和碧桂園真的開始涉足AI芯片產業。不過，芯片產業本就是一個龐大的產業鏈，并不是人人都可以做芯片的，尤其是AI芯片這一剛剛起步的產品。

10月15日，由國家發展和改革委員會、國家網信辦指導，中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）主辦的“AIIA人工智能開發者大會”將在蘇州舉辦。

屆時，新思科技人工智能實驗室主任廖仁億將出席此次大會，并帶來“AI：智能芯片設計的未來”的主題演講。在大會正式舉辦前，針對AI芯片和此次大會相關話題，鎂客網獨家對他進行了采訪。

圖 | 新思科技人工智能實驗室主任廖仁億

相比傳統芯片，AI芯片的機會與挑戰并存

“近幾年人工智能、機器學習快速發展，加上量子運算等更為先進的技術，對于解決過去的問題帶來了全新的視野。”廖仁億表示。“但隨著大家對人工智能的期望越來越高，加上海量數據的持續增長和無處不在的場景應用，人工智能加上人類智能的賦能，幫助我們用更智能的工具，來設計日益復雜且更為強大的人工智能芯片，為芯片設計帶來全新的挑戰和機會。”

其中，關于“機會”，美國市場研究公司ReportLinker公布了一份AI芯片研究報告，內容顯示，未來五年，全球AI芯片將進入快速發展階段。預計到2023年，市場規模將達到108億美元，復合年均增長率達到53.6%。

數據上，僅看未來的市場潛力，AI芯片產業可謂“前途不可限量”，這一串數字讓人看著就想進去湊一湊。也因此，越來越多的公司跨入這一行當。

不過，機會之外，“挑戰”也是不容忽視的。關于這個問題，作為領先的芯片自動化設計解決方案提供商及接口IP供應商，新思科技深有體會，廖仁億指出，不同于傳統芯片，AI芯片的出現也帶來了新的設計難度，“AI、深度學習芯片有更多并行的PE單元，不管在架構設計、軟硬件協同驗證、性能預測、芯片實現和IP選擇（如HBM）等，都比傳統芯片有更大的挑戰。”

有挑戰就意味著變革，這方面，以新思科技為例，他們正“不斷提供和改進工具及方法，來幫助芯片的設計和實現，并且人工智能技術已全面融入到新思科技各產品線中，讓產品變得更強大和靈活，例如新思科技憑借突破性機器學習技術將形式屬性驗證性能人提高10倍。”

沒有好的芯片自動化設計工具，就沒有好的AI芯片

截至目前，已經有不少AI芯片廠家發布了自己的芯片產品，有的已經成功流片或是即將流片。

眾所周知，于AI芯片而言，“流片”是一個極其重要的步驟，其成功與否的背后關系著芯片產品的商業化。也因此，在流片之前，有些公司會采取一些工具來進行驗證。

以16nm芯片為例，正常情況下，設計周期至少需要一年的時間，但是在工具的協助下，可能只需要半年的時間，芯片廠商就能夠完成16nm芯片的設計并完成流片。

這方面，新思科技是業內最具競爭力的解決方案供應商，他們“提供從芯片到軟件完整的解決方案，包括系統軟硬件協同設計，芯片設計、驗證到實現及軟件安全。”

舉個例子，在芯片尚未流片之前，AI芯片廠商可以使用VDK、HAPS、Zebu這類工具在復雜的AI芯片系統設計初期實現早期軟硬件協同發展，預測AI芯片性能和瓶頸。通過AIIA的Benchmark工作，他們能夠在流片之前就知道該芯片在市場中的優勢。據悉，寒武紀云端人工智能處理器芯片就采用了新思科技HAPS原型驗證解決方案。

對于工具與AI芯片之間的關系，廖仁億明確表示：“沒有好的芯片自動化設計工具，就沒有好的AI芯片。”

當然，AI芯片與傳統芯片是不同的，這也就意味著工具也要有所不同。廖仁億表示，為了更好地服務AI芯片，新思科技未來將通過提高算法、融合軟硬件、架構基礎設施、開發新的設計工具等方式持續優化AI芯片的功耗和性能，并通過多領域深入的產業合作，助力推動人工智能產業升級和人才培養。

最后

“AI、深度學習在最近幾年的成功和廣泛應用有目共睹，可能有短期的泡沫現象，但長期的成長還是可以預期的。”廖仁億稱。而對于AI芯片，在其看來，比起以往，今日芯片的架構設計和應用、算法、軟件結合的更為緊密，所以要對整個系統需求有完整的認識，才能設計出更高性能的AI芯片。

對于此次即將參加的“AIIA人工智能開發者大會”，他也寄予厚望，并表示，希望在AIIA的DNN Benchmark等重要AI性能標準化工作中做出更多的貢獻，從而加速中國人工智能產業發展。

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