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[導讀] 人工智能芯片明明是硬件,和軟件又有什么關系?人工智能芯片本身只起到加速的作用。除了少量定制化人工智能芯片具備一定功能外,大多數(shù)人工智能芯片本身并不具備功能,它們的功能必須結合相關軟件來實現(xiàn)。

人工智能芯片明明是硬件,和軟件又有什么關系?人工智能芯片本身只起到加速的作用。除了少量定制化人工智能芯片具備一定功能外,大多數(shù)人工智能芯片本身并不具備功能,它們的功能必須結合相關軟件來實現(xiàn)。

算法是軟件的重要組成部分,它相當于人工智能芯片的靈魂。除了算法本身,軟件層面還包括算法的移植、芯片驅動程序、配套軟件工具、人機交互界面等等。這就像電腦不僅僅需要好的處理器,還需要好的操作系統(tǒng)一樣。在人工智能芯片涉及的軟件領域,國內的算法開發(fā)平臺仍比較少,一些已有算法開發(fā)平臺,在人機交互與資源管理方面,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。

軟件和使用側結合得更多。人工智能芯片的硬件固然重要,但是如果軟件做得好,可能更勝一籌。一些非常厲害的算法團隊和軟件團隊,甚至可以在十分普通的芯片上,實現(xiàn)神經網絡加速芯片的加速效果。對于國內人工智能芯片產業(yè)而言,軟硬件匹配度不夠好的情況并不罕見。

很多人工智能芯片在設計之初的想法是很好的,但是上市后卻發(fā)現(xiàn)用戶不太買賬,軟件環(huán)節(jié)做得不夠好可能是原因之一。

以算法為例,用戶的“美好理想”一般是,利用算法開發(fā)平臺把算法訓練出來后,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件化改造,讓它適應芯片的硬件。

這個環(huán)節(jié)需要花費很大的精力,要么應用方來做,要么芯片的設計方來做。目前芯片研發(fā)團隊大多是硬件出身,在軟件支持方面花費的精力相對較少,重視程度依然不足。把真正好的算法,落地到人工智能芯片硬件中,需要進一步實現(xiàn)軟硬件協(xié)同發(fā)展,而這一領域還存在非常大的市場空間。

在人工智能芯片軟硬件協(xié)同方面,國內的大公司一般做得比較好。因為軟件方面例如算法的移植和人工智能芯片的驅動,實現(xiàn)起來有一定難度,需要專門的團隊去研發(fā)。對于提升人工智能芯片的軟硬件協(xié)同發(fā)展,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,那么在硬件做好的基礎上,設計一些軟件工具就可以實現(xiàn)應用。但如果是通用型人工智能芯片,支撐的算法范圍非常寬泛的話,就需要很好的軟件團隊與之匹配,否則就會導致芯片的硬件很強大,用戶卻不買賬的尷尬局面。

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