陈 丝 中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所助理工程师

1 人工智能浪潮催生芯片发展良机

1.1 人工智能应用爆发催生百亿规模芯片新市场

以图像识别、语音识别等为代表的智能化技术水平大幅提升和应用起步，掀起了新一轮人工智能研发和应用热潮，对底层芯片的计算能力需求呈现爆发式增长。据Tractica预估，全球人工智能芯片出货量持续走高，市场规模将从2016年的5亿美元增长至2025年的122亿美元，复合年均增长率保持超过40%的高速率。与此同时，伴随人工智能芯片技术不断成熟和应用落地，人工智能芯片占据人工智能总体市场规模的比例逐年递增，据CITICS预计将从2016年的8%提高至2020年的12%。现阶段，人工智能应用正处于应用起量阶段，产业链上下游企业纷纷结合自身优势加入芯片领域布局，试图抢占市场发展先机，围绕人工智能芯片领域的竞赛已经拉开序幕。

1.2 暴力计算型人工智能对芯片算力提出新挑战

本轮人工智能研究的关键词是基于概率统计学的深度学习，采用日益复杂的神经网络模型和更大规模数据样本实现识别精度不断突破，但同时产生的计算量也持续攀升，这种暴力计算模式对底层芯片的计算能力提出了更高要求并相应产生更多能耗。例如，2012年的ImageNet比赛中，采用8层神经网络的AlexNet网络取得16%的错误率，迭代一次的计算量约为1.4GFLOP（10亿次浮点计算）；2015年，拥有152层神经元的ResNet网络错误率降至3.5%，但计算量为22.6GFLOP，大约达到AlexNet的16倍。与此同时，深度学习需要处理的数据规模及其庞大，如采用卷积神经网络基于ImageNet数据集训练模型，统计扫描100遍样本即达到E级计算规模，即使提供充足的计算资源，仍需几天甚至几周的训练时长。……