第1111章 芯片双子星
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韩妍在陈燕只在首都留了两天,周不器陪她俩看了场京剧、听了场相声,去国贸买了一大堆东西,总共花了40多万。
尤其是两只零售价16万的LV包包,让陈燕瞠目结舌,韩妍老师更是吓得连连推迟,说什么也不肯要。
在周不器的几番坚持之下,她也就美美地收下了,脸上的笑容,洋溢了一整天都不消失。
这天上午,周不器安排飞机,送她俩回东北了。
回到公司,处理点重要的事。
沈向阳的关于AI芯片的报告打上来了,总共是13页的A4纸,上面罗列的各种数据和技术方向,也把AI芯片的前沿思想和未来期待给讲清楚了。
很多内容周不器都看不太懂。
但大体内容是明白了。
所谓的AI芯片,其实就是AI加速器,专门用来处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。可以作为单独的芯片存在,以后技术强大了,也可以集成到通用芯片中。
根据先知先觉的一个案例,周不器对AI芯片的理解就更深刻了——人脸识别。
人脸识别不是什么多前沿的科技,二十年前就出现了。九十年代初就开始广泛地应用了。二十世纪初,我国的公安部门就可以根据人脸识别技术抓捕罪犯了。
可是,为什么智能手机直到iPhoneX才真正地开始用上人脸识别技术?
因为直到这个时候,苹果的A系列芯片才终于有了仿生功能,也就是把AI芯片的技术集成到了A系列的芯片中。
所谓的人脸识别,就是人工智能的一种,是计算机仿生的一种判断,需要有超大计算量才行,市面上的通用芯片很难这个问题。
就算出现一些人脸识别的安卓机了,那也是假的,是2D识别,用不着真实的人脸,拿个人脸照片就可以解锁。
人脸识别的3D结构光不算太难,全世界有很多家公司能够做到。
难的是仿生芯片。
全世界只有苹果独一家。
有了AI处理技术的强大支撑,给苹果的A系列芯片的计算力和处理力大幅度提高了,4核芯片能够轻松吊打安卓机的8核芯片。
而当下的2008年,AI芯片还是最前沿的一个领域,是一个新的赛道,全世界的科技企业都在摸索地前行。
根据沈向阳的报告显示,对于AI芯片未来的技术方向,业内始终不能达成共识,分成了几大流派。一来是深度学习等算法模型的研发并未成熟,二来是AI的基础理论方面仍然存在很大空白。
也就是说,AI芯片是真正的“软硬一体”。
软的层面,是代码层面的AI算法;硬的层面,通过集成电路的芯片设计。而芯片设计的方式和嵌入式语言的应用,就是根据软件层面的AI算法。
两者要深度结合、高度统一,把软件上的技术通过硬件来展现出来,才能开发出最强大的AI芯片。
再往深里说……AI芯片会涉及更广更复杂的领域,不仅是集成电路半导体行业了,还要跟互联网技术、跟软件技术深度结合才行!
像高通、英特尔、三星、IBM这些顶尖的芯片公司,最强大的实力体现在“硬”的方面,“软”的方面就有所欠缺了。
他们不是互联网公司,也不是软件公司,存在着技术短板。
AI芯片的核心是AI,要先有AI技术,然后才能根据AI技术进行相关的芯片设计。最强大的AI芯片,一定是有最好的AI技术和最好的芯片设计才行。
同样的例子,还有云计算。
IBM、思科、惠普等服务器巨头搞不起来云计算平台,这个市场被互联网巨头瓜分了。因为云计算平台的核心是云操作系统的虚拟能力和调度能力,是“软”技术,几百万台服务器的分布式连接只是配套设施。
AI芯片跟云计算一样,是一个存在着互联网统治硬件的领域,主导的不应该是芯片公司,而是互联网公司。
对周不器和紫微星来说,眼下就是一个机遇!
紫微星研究院的人工智能实验室由沈向阳负责,研究的就是AI技术。完全可以技术拓展,把AI技术和芯片设计相结合。
虽然要结合两种技术,可这个工程不见得比李易男要做的4g通用芯片要难。
通用芯片因为是通用属性,所以功能更多、更精密、设计得更复杂。AI芯片功能单一,在芯片设计上的复杂度就没那么高了。
国内最缺的是芯片领域的人才,相比较之下,AI的相关人才还是比较多的。从这个角度来看,做AI芯片要比做通用芯片更可能成功。
尤其是两只零售价16万的LV包包,让陈燕瞠目结舌,韩妍老师更是吓得连连推迟,说什么也不肯要。
在周不器的几番坚持之下,她也就美美地收下了,脸上的笑容,洋溢了一整天都不消失。
这天上午,周不器安排飞机,送她俩回东北了。
回到公司,处理点重要的事。
沈向阳的关于AI芯片的报告打上来了,总共是13页的A4纸,上面罗列的各种数据和技术方向,也把AI芯片的前沿思想和未来期待给讲清楚了。
很多内容周不器都看不太懂。
但大体内容是明白了。
所谓的AI芯片,其实就是AI加速器,专门用来处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。可以作为单独的芯片存在,以后技术强大了,也可以集成到通用芯片中。
根据先知先觉的一个案例,周不器对AI芯片的理解就更深刻了——人脸识别。
人脸识别不是什么多前沿的科技,二十年前就出现了。九十年代初就开始广泛地应用了。二十世纪初,我国的公安部门就可以根据人脸识别技术抓捕罪犯了。
可是,为什么智能手机直到iPhoneX才真正地开始用上人脸识别技术?
因为直到这个时候,苹果的A系列芯片才终于有了仿生功能,也就是把AI芯片的技术集成到了A系列的芯片中。
所谓的人脸识别,就是人工智能的一种,是计算机仿生的一种判断,需要有超大计算量才行,市面上的通用芯片很难这个问题。
就算出现一些人脸识别的安卓机了,那也是假的,是2D识别,用不着真实的人脸,拿个人脸照片就可以解锁。
人脸识别的3D结构光不算太难,全世界有很多家公司能够做到。
难的是仿生芯片。
全世界只有苹果独一家。
有了AI处理技术的强大支撑,给苹果的A系列芯片的计算力和处理力大幅度提高了,4核芯片能够轻松吊打安卓机的8核芯片。
而当下的2008年,AI芯片还是最前沿的一个领域,是一个新的赛道,全世界的科技企业都在摸索地前行。
根据沈向阳的报告显示,对于AI芯片未来的技术方向,业内始终不能达成共识,分成了几大流派。一来是深度学习等算法模型的研发并未成熟,二来是AI的基础理论方面仍然存在很大空白。
也就是说,AI芯片是真正的“软硬一体”。
软的层面,是代码层面的AI算法;硬的层面,通过集成电路的芯片设计。而芯片设计的方式和嵌入式语言的应用,就是根据软件层面的AI算法。
两者要深度结合、高度统一,把软件上的技术通过硬件来展现出来,才能开发出最强大的AI芯片。
再往深里说……AI芯片会涉及更广更复杂的领域,不仅是集成电路半导体行业了,还要跟互联网技术、跟软件技术深度结合才行!
像高通、英特尔、三星、IBM这些顶尖的芯片公司,最强大的实力体现在“硬”的方面,“软”的方面就有所欠缺了。
他们不是互联网公司,也不是软件公司,存在着技术短板。
AI芯片的核心是AI,要先有AI技术,然后才能根据AI技术进行相关的芯片设计。最强大的AI芯片,一定是有最好的AI技术和最好的芯片设计才行。
同样的例子,还有云计算。
IBM、思科、惠普等服务器巨头搞不起来云计算平台,这个市场被互联网巨头瓜分了。因为云计算平台的核心是云操作系统的虚拟能力和调度能力,是“软”技术,几百万台服务器的分布式连接只是配套设施。
AI芯片跟云计算一样,是一个存在着互联网统治硬件的领域,主导的不应该是芯片公司,而是互联网公司。
对周不器和紫微星来说,眼下就是一个机遇!
紫微星研究院的人工智能实验室由沈向阳负责,研究的就是AI技术。完全可以技术拓展,把AI技术和芯片设计相结合。
虽然要结合两种技术,可这个工程不见得比李易男要做的4g通用芯片要难。
通用芯片因为是通用属性,所以功能更多、更精密、设计得更复杂。AI芯片功能单一,在芯片设计上的复杂度就没那么高了。
国内最缺的是芯片领域的人才,相比较之下,AI的相关人才还是比较多的。从这个角度来看,做AI芯片要比做通用芯片更可能成功。
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