阿里达摩院自主研发AI芯片 加入中国“芯”的新征程

中新社北京4月19日电 (夏宾)记者19日从阿里巴巴获悉，阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI(人工智能)推理计算，据悉，此款芯片的研发，未来将实现在AI在商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。

阿里达摩院研究员骄旸告诉中新社记者，CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题。

骄旸透露，阿里巴巴自主研发的Ali-NPU，基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势，根据AI算法模型设计微结构以及指令集，以最小成本实现最大量的AI模型算法运算。

AI芯片是中国“芯”的新征程，而阿里巴巴不是独行者。

2018年初，清华大学研究团队开发出的代号为“思考者(Thinker)”的芯片引起外媒关注，该芯片能支持神经网络处理，最明显的两个优点是低功耗和高灵活性。

一方面，“思考者”可低能耗驱动，8节五号电池就能满足该芯片一年的耗电量；另一方面，其可动态调整自身的计算和记忆要求，从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。

中国初创企业寒武纪科技专注于AI芯片的研发生产，其已打造出的Cambricon-1A是一款用于商用深度学习的处理器，可广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等智能处理关键领域。

2017年底，中国初创企业地平线机器人发布了嵌入式人工智能芯片——面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器。

清华大学微电子学研究所副所长尹首一直言：“与应对之前信息技术的变革相比，中国以最快速度跟上了这次大潮。”

跟上大潮，但并不代表能迅速拿下市场，AI芯片市场仍是海外公司唱主角。

中国科学院自动化研究所助理研究员吴军宁表示，由于具有得天独厚的技术和应用优势，英伟达和谷歌几乎占据了人工智能处理领域80%的市场份额，而在谷歌宣布其CloudTPU开放服务和英伟达推出自动驾驶处理器Xavier后，这一份额在2018年有望进一步扩大。

至于其他厂商，如英特尔、特斯拉、ARM、IBM以及Cadence等也在人工智能处理器领域占有一席之地。

当下，中国AI芯片的研发百花齐花，但仍有诸多问题亟待中国芯片研究专家去解决，例如怎样实现芯片设计的商业化，怎样扩大规模，怎样引领一个由人工智能转变的计算机世界。

尹首一表示，中国正致力于将来在人工智能领域成为创新引领者，人工智能技术要不断地进步，自然必须要有更先进的硬件技术作为支撑，而计算机芯片恰恰又是推动人工智能进步的一大关键性技术，这也同样有助于推动本土半导体产业发展。

“作为芯片研究人员，我们都有梦想。不论研究进展如何，我们将拭目以待。”韩银和说。