“軟硬兼施”發展人工智能芯片，才能避免“尷尬局面”

科技日報記者 劉園園

“對於人工智能芯片產業來說，僅有好的硬基礎是不夠的，在硬基礎上再做出好的軟體，才能做得更好。”在日前舉行的“2019中國AI芯片創新者大會”上，中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所人工智能部副主任王蘊韜強調說。

科技日報記者隨後採訪了中科院半導體所類腦計算研究中心副主任龔國良，他也表示，人工智能芯片產業的發展確實應該注重軟硬體協同。

軟體是人工智能芯片的靈魂

“國內人工智能芯片的硬體設計水準與國外接近，但軟體生態卻是薄弱環節。”龔國良告訴記者。

人工智能芯片明明是硬體，和軟體又有什麽關係？

龔國良介紹，人工智能芯片本身隻起到加速的作用。除了少量定製化人工智能芯片具備一定功能外，大多數人工智能芯片本身並不具備功能，它們的功能必須結合相關軟體來實現。

算法是軟體的重要組成部分，它相當於人工智能芯片的靈魂。除了算法本身，軟體層面還包括算法的移植、芯片驅動程序、配套軟體工具、人機互動界面等等。這就像電腦不僅僅需要好的處理器，還需要好的作業系統一樣。

龔國良介紹，在人工智能芯片涉及的軟體領域，國內的算法開發平台仍比較少，一些已有算法開發平台，在人機互動與資源管理方面，與國外相比仍有一定差距。另外，一些前瞻性人工智能芯片的核心算法、核心架構，還有待提升。

“軟體和使用側結合得更多。人工智能芯片的硬體固然重要，但是如果軟體做得好，可能更勝一籌。”王蘊韜介紹，一些非常厲害的算法團隊和軟體團隊，甚至可以在十分普通的芯片上，實現神經網絡加速芯片的加速效果。

軟硬結合才能避免尷尬局面

對於國內人工智能芯片產業而言，軟硬體匹配度不夠好的情況並不罕見。

“很多人工智能芯片在設計之初的想法是很好的，但是上市後卻發現用戶不太買账，軟體環節做得不夠好可能是原因之一。”龔國良告訴科技日報記者。

以算法為例，用戶的“美好理想”一般是，利用算法開發平台把算法訓練出來後，只需進行傻瓜式移植，就能將其應用在人工智能芯片上，產品隨之迅速出爐。但實際情況是，算法移植到人工智能芯片時需要進行硬體化改造，讓它適應芯片的硬體。

“這個環節需要花費很大的精力，要麽應用方來做，要麽芯片的設計方來做。”龔國良說，目前芯片研發團隊大多是硬體出身，在軟體支持方面花費的精力相對較少，重視程度依然不足。

在王蘊韜看來，把真正好的算法，落地到人工智能芯片硬體中，需要進一步實現軟硬體協同發展，而這一領域還存在非常大的市場空間。

科技日報記者了解到，在人工智能芯片軟硬體協同方面，國內的大公司一般做得比較好。因為軟體方面例如算法的移植和人工智能芯片的驅動，實現起來有一定難度，需要專門的團隊去研發。

對於提升人工智能芯片的軟硬體協同發展，龔國良認為，應結合人工智能芯片產品的定位選擇不同策略。

“如果人工智能芯片面向的應用場景比較窄，那麽在硬體做好的基礎上，設計一些軟體工具就可以實現應用。但如果是通用型人工智能芯片，支撐的算法範圍非常寬泛的話，就需要很好的軟體團隊與之匹配，否則就會導致芯片的硬體很強大，用戶卻不買账的尷尬局面。”龔國良建議。

來源：科技日報 文中圖片除注明外均來自網絡

編輯：左常睿

審核：王小龍