對話杭州國芯CEO黃智傑:AI芯片春節量產 已落地十幾傢客戶
智東西(公眾號:zhidxcom) 文 | 寓揚 導語:最近半年以來,人工智能的發展重心逐漸從雲端向終端轉移, [ ]
文 | 寓揚
導語:最近半年以來,人工智能的發展重心逐漸從雲端向終端轉移,相伴而生的是全新一代的計算芯片產業全面崛起。智東西歷經數月,首次對包括AI芯片在內的新一代計算芯片全產業鏈上下近百間核心企業進行報道,覆蓋國內外各大巨頭玩傢、新興創企、場景應用、代工生產等,全面深入地對芯片產業發展、創新創業進行瞭追蹤報道。此為智東西新一代計算芯片產業系列報道之一。
近期AI芯片成為行業火熱的話題,全球至少有45傢初創公司正在研發語音交互和自動駕駛芯片,並且至少有5傢企業已經獲得超過1億美元的融資。在這個被巨頭環繞的芯片行業開始進入變革期,AI芯片成為許多新興公司、行業玩傢實現彎道超車的機遇所在。
杭州國芯是智東西此前關註的一傢芯片公司,去年10月底在深圳推出瞭其首顆語音AI芯片GX8010。今年CES上,杭州國芯也將這款芯片的一些最新成果進行展示,並著手海外市場的推進。
(杭州國芯CEO黃智傑)
近期智東西又與杭州國芯CEO黃智傑展開對話,就這款語音AI芯片的進展、AI事業部的成立、AI芯片研發背後的故事,以及AI芯片行業發展等進行深入交流,看看這傢靠機頂盒芯片起傢的國產芯片公司在人工智能時代將做出怎樣的轉變。
一、市場瓶頸下的突圍:打造AI芯片
杭州國芯已走過17個年頭,屬於國內較早的一批芯片設計公司,主力便是機頂盒芯片的研發。據黃智傑介紹,早期他們主要參與做中國數字電視標準的制定及芯片研發,後來又做全球標準的機頂盒芯片,目前機頂盒累計出貨量已經接近3億顆,當前在全球機頂盒芯片市場擁有15%左右的市場份額。近幾年該業務的營收可達2~3億元人民幣。
在2010年,杭州國芯還獲得工業和信息化部軟件與集成電路促進中心(CSIP)頒發的“中國芯”十年成就獎,近幾年也多次獲得“中國芯”最佳市場表現獎和最具潛質獎,顯示出其在機頂盒芯片領域取得的成績。
可是目前機頂盒芯片市場已經是相對飽和的市場,以前機頂盒領域的“霸主”意法半導體(ST)已經逐漸退出市場。國內機頂盒發展也已陷入瓶頸,目前每年全球機頂盒新增量約在2億片左右,這個領域基本都是大陸和臺灣公司在競爭。
盡管整個市場增量不大,但黃智傑談到,海外市場尤其是第三世界國傢市場增長還很快,潛力還很大,目前杭州國芯的機頂盒芯片主要銷售海外市場,已經占到自身機頂盒業務的六七成,因此對於杭州國芯的機頂盒芯片業務發展而言還有較大增長空間。
面對國內機頂盒市場的瓶頸,佈局國際化,開拓更多的市場空間是短期內獲得快速發展的一條路,但如何佈局未來,顯然對公司的發展影響更為巨大。在2015年這樣一個時間節點,杭州國芯選擇瞭面向物聯網領域研發AI芯片這條佈局未來的路。
(2018CES杭州國芯AI芯片展示)
黃智傑坦言,首先在機頂盒保持盈利的同時,希望能夠擴展新興業務,佈局另外一條產品線,來實現更高的增長;另一方面當時亞馬遜推出智能音箱Echo,谷歌發佈TPU芯片,也使杭州國芯更加堅定瞭要走AI芯片的道路。
第三,機頂盒芯片和AI芯片在技術上是相通性。二者在SoC的架構上是一致的,如機頂盒芯片有信號解調、音視頻編碼解碼處理,語音芯片也是信號處理,音視頻解碼和神經網絡也很相近,杭州國芯既有的芯片經驗能夠助力AI芯片的研發。此外機頂盒芯片市場未來也需要一定的語音功能。
可見,在既有芯片優勢,業務擴展、佈局未來的需求,物聯網設備湧現,更高算力成為需要的行業環境下,杭州國芯在2015年底開始研究AI方向,並在2016年上半年成立AI事業部。
二、AI芯片已落地十幾傢客戶
杭州國芯在去年10月底發佈瞭其首款GX8010語音AI芯片,發佈當時已經成功流片。據黃智傑透露,它采用臺積電40納米工藝,現在已在量產階段,首批的量產規模在十幾萬片左右,預計春節前後量產芯片就可以供貨給客戶。
這款GX8010 AI芯片專為物聯網應用設計,集成瞭杭州國芯自主研發的gxNPU神經網絡處理器,還集成瞭ARM Cortex A7 CPU,Hifi-4 DSP等多個處理器,具備低功耗、可離線、可移動的優勢。
黃智傑進一步談到這款芯片有3個亮點:首先神經網絡處理器可以做一些離線識別,能夠將一些AI的功能在本地實現;其次集成度高,該AI芯片集成瞭8通道的ADC、麥克風陣列、神經網絡處理器、CPU、DDR內存等,這樣主板就會更加簡單,也降低瞭主板的物料成本;第三它采用多核異構的架構,能夠實現多級喚醒和超長待機,從而實現性能、成本的最優化。
他舉例到,現在的智能音箱都是插電的,喚醒主要是在CPU上跑,並且需要一直保持監測狀態,待機的功耗就很大。而杭州國芯這款芯片可實現50毫瓦的待機功耗,如果配備一塊2000毫安時的電池,日常環境下使用幾天也沒有問題,這樣又擴展瞭終端設備的使用空間。“全集成、低功耗、本地智能、場景是可移動的”,他又進一步總結到。
而在應用場景中,黃智傑首先談到去年10月底發佈的其實是兩顆芯片,除瞭這顆AI主控芯片GX8010外,還有一顆語音前端芯片GX8008,它可以作為外置聲音信號處理單獨使用,進而改造現有設備使之語音化。
結合這兩顆芯片,杭州國芯可以落地4類場景:1、以智能音箱未代表的智能傢居,包括電視、機頂盒、空調等;2、故事機、教育類的智能玩具;3、車載設備;4、傢庭機器人。
其中前兩類場景可直接使用GX8010語音AI芯片,而像後兩類場景,則可以通過GX8008+各級學校抽化糞池主控芯片來實現台中通馬桶價錢這些設備的智能語音化。
據黃智傑透露,目前智能音箱、機頂盒、智能玩具等幾個領域的十幾傢客戶都在使用其芯片進行開發,還有幾十傢客戶也在評估測試。早期開發的客戶已經進入尾聲,其產品很快也會進入市場。
此外,杭州國芯現在也在跟Rokid、思必馳等算法公司合作,圍繞AI芯片進行麥克風陣列、語音識別等算法的開發,並與各傢的雲平臺進行對接。
三、AI芯片背後的故事
作為杭州國芯的第一款AI芯片,其從無到有的過程背後究竟經歷瞭什麼?它有哪些優點,又給創始人留下哪些印象深刻的記憶?黃智傑接著又向我們講述瞭這款芯片背後的故事。
2016年上半年杭州國芯成立AI事業部,該團隊有30多人,主要包括AI芯片的軟硬件算法工程師、產品經理和營銷人員,由他們進行產品的規劃和定義,再由公司的芯片研發團隊進行芯片設計。
“如果從AI芯片開始調研到最終發佈,大約用瞭近2年時間,如果從產品立項到產品出來則大約1年時間”,黃智傑回憶到。由於杭州國芯本身就是芯片公司,AI芯片研發中的很多東西可以通用,因此在時間和研發經費上都會相對降低。他還談到,這顆AI芯片投入的研發費用在5000萬左右,但如果是一傢創業公司來做投入則會大很多。
接著他情緒略顯激動的談瞭這款芯片打造過程中印象最深的一件事:產品定位。因為芯片的周期都比較長,一般都需要18~24個月,怎麼在立項時就預想到未來發生的事情是比較難的,這也是芯片公司的靈魂。
由於AI芯片對於杭州國芯是一個新事物,並且沒有可以參照的東西,在開發過程中其團隊借鑒瞭互聯網快速迭代的思維,技術開發和市場同步進行。在迭代過程中也會有需求變更,而芯片需求的變更對芯片廠商而言是一件很痛苦的事情,導致芯片開發團隊做的非常辛苦。這也使黃智傑印象尤為深刻。
而最令他自豪的便是神經網絡處理器gxNPU的打造,他提瞭提語調談到,這個NPU模塊的指令集都是杭州國芯自己定義的,做瞭配套的編譯器,正是有瞭編譯器,這款芯片才可以獨立運行。此外團隊還給它開發瞭配套的SDK,可以用主流的深度學習框架TensorFlow、Caffe等來方便的開發。
四、隻有AI模塊遠遠不夠
過去一段時間,寒武紀、地平線、深鑒科技、華夏芯等都推出瞭自己的AI處理器,也將AI芯片推向一個小高潮。
當提到AI芯片行業時黃智傑談到,目前台中化糞池清理的很多神經網絡隻能算是加速器,而不能稱為處理器。簡單來講,加速器中主要的算法仍然在CPU上跑,隻是需要加速的部分在加速器上跑;而處理器則是絕大部分算法都在處理器上跑,CPU隻是做簡單的控制。相對來說,處理器更容易實現高性能、低功耗的運算。
對於AI芯片落地而言,有瞭神經網絡處理器還遠遠不夠。以語音交互為例,NPU解決瞭激活和本地識別的功能,但在整個語音交互鏈條中,首先需要麥克風進行拾音,接著麥克風進行信號處理,之後做語音識別,還需要CPU做決策、反饋、輸出,具體環節很多,而NPU隻是整個芯片很小的一部分。
黃智傑解釋到,從系統的角度講,需要在架構上同時考慮多個模塊如何協同工作,如何優化。單從NPU來說,還要圍繞硬件建立自己的生態,包括編譯器、開發的SDK、對接各種算法開發平臺等,這都需要去統籌協調,可見AI芯片的落地單單有NPU模塊遠遠不夠。
而AI芯片能夠實現高性能低功耗,異構架構起到瞭一個重要作用,一些公司也將異構計算作為自身產品重要的宣傳點。黃智傑認為,以前的算法都是用CPU來跑,當這部分算法特征相對明顯時就可以通過其他的加速模塊來接管,通過異構計算,可以實現不同模塊做專業的事情,這樣就能夠實現低功耗、高性能、低成本。
但是他也指出,異構計算對企業的難度的相對而言的,異構計算需要從整個系統來考慮,每個IP模塊聯通後,如何在系統層面把系統帶寬、性能、功耗等做到最優化,如何在軟件控制層面實現各個模塊協同工作,都是比較難的問題。其言下之意,異構計算對於有積淀的芯片公司難度並不大,而對於一些沒有芯片積累的公司則會比較難。
杭州國芯在去年的發佈會公佈的數據表明,通過異構架構跑算法,相對於CPU,可以實現30倍的計算速度,100倍的能效(性能和功耗的對比),且內存消耗隻需要原來的1/10。
此外,黃智傑還提到目前一些IP廠商宣稱能夠處理多少TFLOPS(每秒浮點運算次數)的運算量,但是這麼大算力要求最高的是帶寬,帶寬跟不上性能也無法上去,並且功耗很大,因此很多公司將其停留在IP階段。
結語:看好語音市場 芯片回歸專業化
黃智傑認為2017年語音技術已經有瞭很大進步,到瞭可以使用的一個狀態,語音交互在2018年爆發是完全有可能的。他還認為,隨著BAT等互聯網巨頭的持續補貼和教育用戶,2018年國內智能音箱市場規模達到500~1000萬臺問題不大。可見他看好語音交互市場,看好語音AI芯片的未來。
當下谷歌、特斯拉都在打造定制芯片,仿佛定制芯片已是時代潮流。但他並不認同定制芯片會是一種趨勢,盡管巨頭公司自身有很多渠道和需求,可能會自己研發或者定制芯片,但最終一定是回歸本身,專業的人做專業的事。另外定制芯片需要有很大的終端設備,沒有量的支撐則毫無意義。
近而當談及語音AI芯片發展的下一步時,他稱語音AI芯片未來一定會替代語音芯片,而更低功耗、更低成本的AI芯片,才能夠大規模應用。
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- Mar 21 Wed 2018 19:35
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