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2016年谷歌發起的與韓國名將李世石的圍棋大戰，讓AI開始火熱起來，云計算帶來的計

算能力指數級提升，用數據精準描述世界成為可能，機器學習的出現加快了人工智能算法的成熟，讓人工智能時代到來沒商量。而就在昨天人機大戰柯潔對弈AlphaGo，無論輸贏，人類都將是最后的贏家，AI的時代是真的來臨了。

4月26日，在水鄉烏鎮，浪潮舉行了一年一度的合作伙伴大會，中國工程院院士、浪潮集團執行總裁王恩東在大會上說，計算、數據和算法是AI時代來臨的三個支柱。AI離不開計算力，計算力是AI的第一個關鍵基石，它既包含了以FPGA、GPU為主的硬件運算平臺，專用的人工智能計算芯片，也包含以Haddoop、Goleam為代表的軟件平臺。

目前盡管與AI相關的運算只在數據中心中占比為10%，但是增長非常快，這讓AI計算成為新的需求。AI計算芯片是競爭焦點之一。

“從字符識別、語音識別到圖像識別，對計算能力的要求是一步一步往上走的，這一步往上走離不開計算能力提升和成本的大幅下降。而很多智能設備是移動的，不管是無人車還是服務機器人，都要求續航時間，對功耗降低有迫切需求。做AI智能設備有三步，識別、推理、行動，所以不僅僅是要它進行識別，還要它進行分析、挖掘信息，計算能力和功耗之間的矛盾就變得越來越突出了。”英特爾中國研究院院長宋繼強在接受《中國電子報》記者采訪時表示。

在現有的條件利用圖形加速器(GPU)去做訓練、識別是最好的選擇，也正因為如此，英偉達的股票才蹭蹭往上漲，但通用CPU、GPU做處理AI應用并不是最合適的。于是就有了2016年8月10日英特爾對Nervana這個專用AI處理器公司的收購，其中Nervana的AI芯片處理速度是GPU的10倍。

事實上，人工智能需要

與之更匹配的芯片。集成電路的發展越來越接近于物理極限，技術難度會越來越大，成本也會越來越高，摩爾定律似乎也有失效的一天。所以研究機構和IT業界一直在探索更接近于人腦的“類人腦”計算的芯片體系架構。

2014年IBM推出了可擴展的超大規模的神經突觸計算機芯片SyNAPSE。這顆芯片類似人腦，由54億個晶體管組成，含有100萬個可編程神經元、2.56億個可編程突觸，采用了異步驅動的方式，而不是一般計算機所使用的同步電路方式。

中國在類人腦芯片上的探索起步并不晚，2015年由浙江大學計算機學院牽頭，浙江大學與杭州電子科技大學的學者合作研制出了國內首款基于硅材料（CMOS）的支持脈沖神經網絡（SNN）的類腦芯片--“達爾文”芯片。該課題組認為，“達爾文”雖是國內首款支持脈沖神經網絡的類腦芯片，但與國際先進水平的IBM TrueNorth芯片比較還有一定距離。

中國在類人腦計算上的探索目前比較受關注的是中國科學院計算技術研究所陳云霽、陳天石主導的“寒武紀”課題組。

據介紹，寒武紀深度學習處理器的能效比主流CPU和GPU有兩個數量級的提升，具有較強的市場競爭優勢，2016年被世界互聯網大會評為全球十五項“世界互聯網領先科技成果”之一。從2017年起，“寒武紀”課題組獲得了中科院為期18個月共計1000萬元的專項資金支持，用于項目研發及產業化。據中國科學院計算技術研究所智能處理器研究中心介紹，這1000萬元專項資金一方面用于人工智能芯片的基礎性研究，探索下一代人工智能芯片的架構、算法以及在一些新型場景（如AR/VR）中的應用開發方法。這將為我國參與智能時代國際芯片市場角逐打下科學和技術基礎。專項資金另一方面用于寒武紀芯片在各種智能云服務器、智能終端和智能機器人市場中的推廣，力爭在18個月內初步奠定寒武紀芯片在智能芯片市場上的地位。

陳云霽表示，現在“AlphaGo”需要數萬瓦功耗、巨大體積的云服務器來進行智能處理。寒武紀的目標是要讓1瓦以內功耗的攝像頭、手機，甚至手表都能和“AlphaGo”一樣“聰明”。寒武紀的優勢集中在人臉識別、聲音識別等人工智能方面。比如，攝像頭、手機或個人電腦、高性能服務器嵌入寒武紀IP核或芯片后，將極大提高處理速度。

寒武紀芯片出來之后，是不是我們就不需要做龍芯了？答案當然不是。“處理器芯片是IT核心技術的根基，計算所最大的突破就是芯片技術的突破。這方面我們其實是三條道路同時在走，而且我覺得這三條道路可能長期并行。” 中科院計算所所長孫凝暉表示，龍芯是一條路，寒武紀是一條路，而與IBM、英特爾、AMD合作是另一條路。龍芯走的是“人有我有”之路，寒武紀走的是“彎道超車”之路，與IBM、AMD合作走的是“高鐵”之路。

4月25日，龍芯中科公司發布了龍芯二代，包括主頻到達1.5GHz的3A3000/3B3000處理器，其中，龍芯3A3000/3B3000的產品性能超過英特爾凌動系列、高端ARM系列，訪問帶寬達到國際主流處理器相當的水平。

類人腦芯片不僅僅是中國芯片換道超車的機會。向陽表示，針對人工智能算法設計類人腦芯片將成為未來人工智能突破的重點，將為人工智能未來的良性發展奠定堅實的基礎。

隨著人工智能的全新升騰，各行各業紛紛嘗試搭上“AI”的快車。

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