MP6908快速關斷電源控制芯片 無輔助繞組同步整流驅(qū)動MP6908GJ-Z
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AI芯片據(jù)理力爭，要挑戰(zhàn)傳統(tǒng)芯片的節(jié)奏？
近年來，隨著人工智能是快速發(fā)展，AI芯片的迅速爆發(fā)，給中國芯片產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的市場和商機。但對于傳統(tǒng)芯片而言，仍有一段路要走，需要奮起直追。
何為AI芯片，AI芯片被稱為加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。
據(jù)市場研究公司Compass Intelligence發(fā)布的上半年研究報告顯示，在全球前24名的AI芯片企業(yè)排名表中，英偉達(Nvidia)、英特爾(Intel)以及IBM(NPU)分別位列前三名，中國公司占據(jù)了七個席位，最高名次是排行第12的華為。
困局之中破局是唯一的出路，AI芯片可能就是那個突破口。作為計算芯片的一種，它正在對傳統(tǒng)(計算)芯片發(fā)出挑戰(zhàn)。
AI芯片據(jù)理力爭，要挑戰(zhàn)傳統(tǒng)芯片的節(jié)奏？
AI芯片是趨勢使然
根據(jù)摩爾定律，當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。如何在相同的面積內(nèi)放入更多的元器件?這對于制作工藝而言是一個極其大的挑戰(zhàn)，而這一工藝的提升速度是緩慢且艱難的。因此，在算力、性能等方面，當前的集成電路相當于到了一個"瓶頸期"。
與此同時，AI逐步發(fā)展并落地，面對海量數(shù)據(jù)的實時采集和處理，"算力"成為了一項至關重要的必備條件。然而當前的AI算法訓練、推理等，還是依賴英偉達、高通等廠商提供的傳統(tǒng)芯片。但是，不管是高通驍龍系列，亦或是英偉達GPU等傳統(tǒng)芯片，其當初被研發(fā)出來的目的并不是針對AI算法，這也就意味著，在AI算法加速方面，它們多是"心有力而余不足"的。
如果說在傳統(tǒng)芯片領域，我國"反超"的機會不大，且消耗的多項成本過高，那么"AI"芯片的大面積布局，將是此領域關乎國家戰(zhàn)略層面的重要機遇。也由此在風起云涌間，傳統(tǒng)芯片與AI芯片難免狹路相逢。
AI芯片尚有短板
相比于針對算法而研發(fā)的AI芯片，不管是算力還是功耗，包括GPU等在內(nèi)的傳統(tǒng)芯片在內(nèi)的傳統(tǒng)芯片都無法相比。盡管AI芯片來勢洶洶，但短板也非常明顯。
事實上，目前還沒有出現(xiàn)像CPU一樣的AI通用算法芯片，一劍封喉的應用還沒出現(xiàn)。首先，AI芯片的量產(chǎn)問題是頭部短板。不同于已經(jīng)定性的傳統(tǒng)芯片，AI芯片從架構到設計等多個層面都會是一種全新的顛覆。當前，雖有幾家初創(chuàng)公司表示他們的產(chǎn)品已經(jīng)實現(xiàn)了一種量產(chǎn)，但最終多是應用于自身產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)鏈，算不得真正的量產(chǎn)。
其次，AI芯片的工作只是加速AI算法，但在整個主板上，這只是芯片所要計算的一部分。于其他方面，還有更多的計算工作，而它們中間的多數(shù)，并不需要AI芯片的介入，比如數(shù)據(jù)存儲等等。
當然，主流架構探討、算法通用可實現(xiàn)性、剛需應用場景等也是AI芯片需要攻克的問題。
短期之內(nèi)，如英偉達這樣的芯片行業(yè)巨頭，其GPU因為算力尚且能夠滿足當前AI算法加速的需要，雖然耗能表現(xiàn)不佳，但是出于產(chǎn)業(yè)的需求，仍然是占據(jù)了當前市場的主要份額。
