8 月 15 日，Cadence 一年一度的全球巡回用戶大會 CDNLive China 落地上海，本場大會吸引了包括 IC 設計工程師、系統(tǒng)開發(fā)者、生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴、Cadence 客戶在內的數千人參會。作為在全球范圍內有巨大影響力的半導體行業(yè)盛會，CDNLive 被 IC 設計行業(yè)看做是重要的行業(yè)“風向標”之一。今年 5 月剛剛發(fā)布全球首款云端視覺AI芯片 Questcore（中文名“求索”）的依圖科技，受邀參加了本次大會，其 CEO 朱瓏還在大會上發(fā)表了主題演講，分享了依圖的“造芯”理念。

圖｜依圖科技 CEO 朱瓏在 CDNLive China 上發(fā)表演講

在去年的大會上，華為海思和寒武紀的同臺演講就提到了人工智能已經從 EDA 軟件、芯片設計等源頭領域對半導體產業(yè)產生深刻的影響和變革。今年，以算法起家的依圖將觸手伸向了芯片領域?？偟膩砜矗八惴ǘx芯片”已經成為行業(yè)大趨勢。

“算法定義芯片”成為必經之路

圖靈獎得主、計算機體系結構宗師 David Patterson 與 John Hennessy 認為，在開源系統(tǒng)的幫助下，輕量級芯片將擁有更多的商業(yè)化機會，下一個十年這些芯片在成本、能源、安全以及性能方面將實現(xiàn)全面質變。

在人工智能大勢推動下，芯片市場的蛋糕越來越大。公開數據顯示，2018 年全球 AI 芯片市場規(guī)模超過 20 億美元，預計到 2020 年將超過 100 億美元，會占到全球人工智能市場規(guī)模的 10% 以上。

圖 | AI 芯片市場

目前國內的 AI 芯片廠商有三類：芯片主要用于云平臺的 BAT 科技巨頭、傳統(tǒng)的芯片設計公司、算法起家的初創(chuàng)公司。對于非巨頭公司而言，垂直深耕可能是它們能在行業(yè)巨頭夾縫中取得差異化競爭優(yōu)勢的唯一路徑。

在本次大會上，朱瓏發(fā)表了題為“AI 新時代”的演講，他認為，“隨著摩爾定律瀕臨終結，依靠傳統(tǒng)方式來提升芯片效能的方法已經收效甚微，而高成本、高能耗、低利用率的特點滿足不了當下復雜的人工智能使用場景需求，IC 行業(yè)也正在積極調整步伐，以期跟上人工智能的行業(yè)發(fā)展節(jié)奏?！痹?AI 芯片設計中“算法定義芯片”的情況愈發(fā)凸顯，軟硬件一體化的解決方案才可以最大程度地發(fā)揮“算法+芯片”的優(yōu)勢。

今年 5 月，依圖在上海發(fā)布了一款“發(fā)布即商用”的云端 AI 芯片“求索”（questcore），這是依圖實現(xiàn)人工智能應用大規(guī)模普及落地的一個重要基礎，也讓依圖成為 CV 四小龍中第一個嘗試自研芯片的公司。

不僅如此，依圖還提出“算法即芯片”，將算法與芯片設計強耦合推向了極致。

圖丨含有 4 顆 QuestCore 芯片的板卡

這枚全球首款深度學習云端定制 SoC 芯片主要針對計算機視覺應用，能兼顧云端和邊緣的智能視覺分析需求。

依圖介紹，該芯片的視覺推理性能是市面現(xiàn)有主流同類產品的 2 ~ 5 倍，安防攝像頭單路功耗僅為英偉達 GPU P4 的 30%。

依圖還基于 questcore打造了軟硬件一體化的城市級智能視頻解決方案，讓數據中心“1 萬路成標配，50 萬路成現(xiàn)實”。

普及 AI 需要基礎設施革命

機器智能分為可記錄、可識別、可關聯(lián)、可預測、可規(guī)劃五個階段，如何才能實現(xiàn)并推動機器智能每個階段的提升并最終跨入智能時代？

信息時代過去 30 年，CPU 運算能力提升了 100 萬倍，存儲能力提升了 100 萬倍，通訊能力即數據的傳輸速度也提升了 100 萬倍。智能時代過去 5 年，即使 AI 算法性能已經提升百萬倍，但目前的人工智能仍然停留在低階階段。對此，朱瓏表示，文明的變遷史就是一場基礎設施的革命史，而在人工智能時代，基礎設施的躍遷關鍵在于“智能密度”。

“智能密度”是依圖創(chuàng)始人朱瓏首次提出的理念，他認為基礎設施提升的關鍵就在于提升一個區(qū)域或城市的“智能密度”。

圖 | 依圖創(chuàng)始人朱瓏

從微觀來看，“智能密度”指的是單位芯片面積擁有的智能算力。

宏觀來看，“智能密度”反映從單體的機器智能到群體智能的覆蓋程度。通俗來說，從 1 個攝像頭擴展到 10000 個攝像頭，這些攝像頭成了互聯(lián)互通的一個新的、大的智能體，這樣一來網絡中的一個攝像頭在某個區(qū)域安防中所起到的作用就遠遠超出了單個攝像頭簡單的“記錄”作用，基于大量的數據和算法，攝像頭將從記錄發(fā)展為代替人進行判斷和預測，實現(xiàn)“1+1＞2”的效果。

算力的急劇提升需要具有高經濟性、高性價比的基礎設施，高級的算法可以用更少的機器算力實現(xiàn)更高的智能，隨著數據、算法、存儲、算力和傳輸等基礎設施的不斷提升，AI 會在未來幾年有革命性的進展，實現(xiàn)智能水平的躍遷，最終推動智能文明更快到來。

據悉，在今年 8 月初的“中國人工智能峰會”上，依圖與廈門市簽訂了合作協(xié)議，雙方將共同建設完善“一臉通”平臺及城市級大入口，依托城市智能視覺中樞開展公務、民生等方面的智能應用落地。能看出，依圖在經過“視覺-語音-芯片”三連跳之后，已成為一家視聽兼?zhèn)?、軟硬兼?zhèn)涞娜苄?AI 公司，這也是其他 AI 企業(yè)可探索的一條發(fā)展路徑。

“沒有典型場景應用沒有意義、沒有超越英偉達的芯片沒有意義、沒有世界級的算法沒有意義，”朱瓏認為，“算法即芯片這句話非常本質，只有能找對問題，找對場景，用對算法，并為此定制芯片，才有可能做到極致性價比”。

在今天舉辦的 CDNLive China 上，這一理念也得到了業(yè)內專家的再度肯定。清華大學微電子所所長魏少軍教授指出，架構創(chuàng)新是 AI 芯片面臨的的一個不可回避的課題。在他看來，英特爾 CPU、英偉達 GPU、Xillinx FPGA 等都處于 AI 芯片 0.5 階段，谷歌 TPU 等處于 AI 芯片 1.0 階段。魏少軍教授認為，“軟件定義芯片”將是 AI 芯片的未來。