Çin'de "çekirdek" yok, AI çipleri bir tur kazanabilir
1. ZTE onaylandı, AI çip stokları etkilenmedi
16 Nisan'da yerel saatle ABD Ticaret Bakanlığı, ABD yönetmeliklerinin ihlali nedeniyle ABD şirketlerinin 7 yıl süreyle Çin'in ZTE'sine parça, ürün, yazılım ve teknoloji satmasının yasaklanacağını duyurdu. Yasak 13 Mart 2025'te kaldırılacak. Yabancı basında açıklanan yaptırım yasağına göre, ABD Ticaret Bakanlığı, ABD'li üreticilerin ZTE'ye parça ve bileşen satmasını yasaklamanın yanı sıra, bunların ZTE'ye herhangi bir teknik hizmet veya teknik destek sağlamasını da yasaklar.
Bu, ZTE'nin suçunu kabul ettiği ve Mart 2017'de imzaladığı uzlaştırma anlaşmasının başarısız olduğu anlamına geliyor. Halihazırda ödenmiş olan 892 milyon ABD doları para cezası, sorunu çözmek için hala yeterli değildir ve hatta askıya alınan 300 milyon ABD doları tutarında bir ceza daha ödemek zorunda kalabilir. Daha da korkutucu olan şey, Amerika Birleşik Devletleri tarafından tamamen engellendikten sonra, şüphesiz, Birleşik Devletler'den ithal edilen çiplere ve diğer bileşenlere büyük ölçüde bağımlı olan ZTE için bir felakettir.
ABD yaptırımlarının geniş kapsamlı etkileriyle ilgili endişelerden dolayı, AI çiplerinin etkileneceğinden korkuyorum Bloomberg News'e göre CICC, ABD yasağının zincirleme reaksiyonu konusunda endişelenmesine gerek olmadığını ve AI çip stokları konusunda iyimser olduğunu söyledi.
Sebebin analizi, yerli yapay zeka çip firmalarının ana uygulama senaryolarının Güvenlik alanı , Ve güvenlik sektörü zincirinin Amerikan şirketlerine düşük derecede bağımlılığı vardır ve büyük parça ve bileşenlerin Çinli, Japon ve Koreli tedarikçileri vardır. Ek olarak, birçok şirket bağımsız araştırma ve geliştirmeye başladı.Örneğin, Haikang ve Dahua, 2017'den itibaren ithal yongaları kullanmaya başladı. Ön uç kameralar için yerel olarak üretilen yapay zeka çıkarım yongalarının oranı kademeli olarak arttı. Arka uç veri merkezleri için yapay zeka eğitim yongaları gibi yalnızca birkaç ürün kullanılıyor. İthalata güvenin.
Bu ZTE yasağında, bazı insanlar Amerika Birleşik Devletleri'nin bir ticaret savaşı kışkırttığını, bazıları Çin'i bağımsız ve kontrol edilebilir bir çip endüstrisi gerçekleştirmeye çağırdı, bazıları ZTE'nin orijinal teknoloji açısından "çok inanılmaz" olduğuna kızdı ve bazıları Çin'deki temel yenilik eksikliğini düşündü. Bunun altında yatan neden, yarı iletken yonga alanı kadar önemli olan sinir ağı işleme yongalarının "yonga savaşında" Çin için köşe geçmeyi başarabilmesidir.
2. Yapay zeka çipleri dalgasında Çin, dünyanın ön saflarına yakın
Sinir ağı çipleri, yapay zeka çiplerini ifade eder. Şu anda, Nvidia ve Google, yapay zeka işleme alanındaki pazar payının neredeyse% 80'ini oluşturmaktadır. Apple, Amazon, Microsoft, Facebook ve Tesla da daha önce ilgili alanlarda yetenekleri belirlemiş ve kendi yeteneklerini geliştirmiştir. AI çip "savaşı" başlamak üzere. Neyse ki, bu dalga dalgasında, Çin çipleri dünyanın sınırına her zamankinden daha yakın. Çinli girişimler yalnızca Avrupalı ve Amerikalı girişimlerle aynı başlangıç çizgisinde değil, hatta Nvidia ve Intel gibi devlerle doğrudan savaşmaya hevesli.
Şu anda, yapay zeka çiplerinde Çin ve Amerika Birleşik Devletleri arasındaki rekabet esas olarak üç ana yola ayrılıyor:
ilk olarak GPU ve FPGA gibi genel amaçlı yongalara dayalı yarı özelleştirilmiş çözümler . Amerika Birleşik Devletleri, CPU, FPGA, GPU ve DSP alanlarında dünyanın bir numaralı teknolojik kapasitesi ve endüstri durumu da dahil olmak üzere geleneksel bilgi işlem yongaları üzerindeki güçlü avantajlarını miras aldı ve doğal olarak bu yoldaki hakim konumunu işgal etti. Raporlara göre sağlık hizmetleri, yaşam bilimleri, enerji, finansal hizmetler, otomobiller, üretim ve eğlence gibi birçok alanda derin öğrenme için 4.000'den fazla şirket GPU veya FPGA kullanıyor.Geleneksel avantajların nüfuz ettiği aşikar. Yandan da görülebileceği gibi, bu pistte Çinli şirketlerin nadiren başka bir şansı var.
İkinci parça Derin öğrenme algoritmaları için özel çip . GPU ve FPGA gibi genel amaçlı yongalar büyük ölçekli paralel hesaplama için uygun olsa da, performans ve güç tüketiminde de darboğazlar vardır. Sürekli artan veri hacmi ve sürekli genişleyen AI uygulamalarının ölçeği karşısında, genel amaçlı yongaların doğal olarak sınırlamaları vardır, bu nedenle Tahsis edilmiş çipler genel eğilim olmalıdır. Çin Bilimler Akademisi Hesaplama Teknolojisi Enstitüsü'nde araştırmacı olan ve Kambriyen derin öğrenme işlemci çipinin kurucusu olan Dr. Yunji Chen, "Çin Bilgisayar Topluluğu'nun İletişimi" nde bir makale yazdı ve özel komut setleri, mikro yapılar, yapay nöron devreleri ve depolama seviyeleri tasarlayarak mümkün olduğunu belirtti. 3 ~ 5 yıl içinde, derin öğrenme modellerinin akıllı işlem verimliliği on bin kat artacaktır. Bu aynı zamanda Çinli ve Amerikalı yapay zeka çip girişimcilerinin çoğunun rekabet etmek için bu yola konsantre olmalarını sağlıyor.
Şu anda bu yolda Google ve Nvidia gibi devlerin yanı sıra sayısız küçük ve orta ölçekli girişimler var.Bunların birçoğu Çin'den yapay zeka çip startupları. Çip tasarımını ve mimarisini özelleştirmek için birden fazla yöntem kullanın Yapılandırılmamış bilgileri hesaplarken zayıf performans ve güç tüketimi ile maliyetin nasıl dengeleneceği gibi farklı AI uygulama senaryolarında yapay zeka yongalarının karşılaştığı sıkıntılı noktaları çözmek için. Yapay zeka yatırımında Çin, Amerika Birleşik Devletleri'ni geçerek dünyanın bir numarası oldu , Aralarında yapay zekaya ayrılmış yongalar alanına büyük miktarda para yatırılmış, bu da bu yolun Çin'in bilgi işlem yongaları için olağanüstü bir öneme sahip olduğunu tam olarak kanıtlıyor.
Üçüncü parça Beyin benzeri bilgi işlem çipi , Bu alan artık derin öğrenme algoritmalarını hızlandırmakla sınırlı değil, belirli senaryolarda yapay zeka elde etmekle sınırlı değil, çipin temel yapısında ve hatta cihaz düzeyinde, von Neumann olmayan yeni bilgisayar modellerinin ve Genel akıllı hesaplama problemini çözmek için mimari. Beyin benzeri araştırma ile büyük ölçekte yaygın olarak kullanılabilen olgun ticari teknolojiler arasında hala belirli bir boşluk var Sanayileşme sürecinde bile, hala çok fazla risk var, ancak uzun vadede, bu yol büyük olasılıkla bilgisayar sistemlerinde bir devrim yaratacak. Seçim. Bu alanda, aslında temel araştırma yeteneklerinin bir yarışması ve Çin ile Amerika Birleşik Devletleri arasındaki uçurum aslında o kadar büyük değil.
3. Yerli AI çip endüstrisinin ve yeni kurulan şirketlerin statükosu keskin ve keskindir
Yerli yapay zeka çip şirketlerinin listesi
Yapay zeka çipleri, Çin'in "özü" için yeni bir yolculuktur ve Çinli girişimlerin keskin kenarlarını nasıl gösterdiğini görelim:
Ağustos 2017'de, Kambriyen Teknolojisi Seri A finansmanında 100 milyon ABD Doları'nı tamamladı ve küresel AI çip alanındaki ilk tek boynuzlu at oldu. Cambrian'ın iki ürün serisi terminal AI işlemci IP'si ve bulut yüksek performanslı AI çipleri vardır. 2016'da piyasaya sürülen Cambricon 1A işlemci (Cambricon-1A), akıllı telefonlar için dünyanın ilk ticari derin öğrenmeye adanmış işlemcisidir. Güvenlik izleme, dronlar, giyilebilir cihazlar ve akıllı sürüş gibi çeşitli terminal cihazları, genel akıllı algoritmaları çalıştırırken performans ve güç tüketimi oranı açısından geleneksel işlemcileri geride bırakabilir ve Ali Feitian teknoloji platformu, Sunway Taihu Light, Huawei Kirin 960 çip ile uyumludur. , Tesla, Microsoft HoloLens, IBM Watson ve yurtiçinde ve yurtdışında gelişen bilgi teknolojisinin diğer önemli temsilcileri, 3. Dünya İnternet Konferansı'nda (Wuzhen) 15 "Dünya İnternet Lideri Bilimsel ve Teknolojik Başarılar" olarak seçildi.
2015 yılında kuruldu Horizon Robot Geleceğe yönelik bir yapay zeka çipi BPU (Beyin İşleme Birimi) oluşturmaya kararlıdır ve Yüksek performans, düşük güç tüketimi, düşük maliyetli, eksiksiz ve açık Gömülü yapay zeka çözümleri. Horizon tarafından sağlanan hizmetlerle, elektronik ürünler algılama, etkileşim, anlama ve hatta karar verme dahil olmak üzere bazı AI işlevlerine sahip olabilir. Şu anda, düşük güç tüketimi ve yüksek performanslı görsel algı elde etmek için FPGA tabanlı derin sinir ağı işlemcilerine başarıyla uygulanan ilk nesil yerleşik yapay zeka işlemcisi IP-Gauss mimarisi başarıyla piyasaya sürüldü. Gelecekte, performansın iyileştirilmesi ve güç tüketiminin azaltılmasıyla Horizon, art arda ikinci nesil Bernoulli mimarisini ve BPU'nun (BrainProcessingUnit) üçüncü nesil Bayes mimarisini tanıtacak ve ayrıca, algıdan karar vermeye kadar algoritmayı destekleyen sistemi daha da geliştirecek. Üst düzey otonom sürüşü ve hatta sürücüsüz işlevleri desteklemek için yazılım ve donanım IP tasarımı.
Tsinghua'dan Shenjian Teknolojisi Derin öğrenme işlemcisi ve derleyici teknolojisine odaklanarak, yalnızca sinir ağını entegre edemeyen "derin sıkıştırma" adlı bir teknoloji geliştirdi Doğruluğu etkilemeden onlarca kez sıkıştırın , Ayrıca kullanabilirsin "Çipte Depolama" Derin öğrenme algoritma modelini saklamak için bellek okumalarını azaltın ve güç tüketimini büyük ölçüde azaltın. Şu anda Shenjian Teknolojisi, kart modülleri, FPGA'lar, derleyiciler ve derin sıkıştırma dahil olmak üzere eksiksiz çözümler aracılığıyla akıllı şehirler ve akıllı veri merkezlerinin iki büyük pazarına odaklanıyor.
Ocak 2016'da kuruldu West Well Teknolojisi , Çip + algoritma platformu araştırmasının araştırmasına ve beyin benzeri yapay zekanın ticari uygulama geliştirmesine odaklanın. Nöromorfik mühendisliğe dayanmaktadır. Kendi geliştirdiği derin öğrenme beyin benzeri nöron çipi (derin kuyu) ve beyin benzeri nöron çipi Shennan (derin güney) ürünleri 50 milyon "nöronu" simüle edebilir. Westwell Technology, SNN nabız sinir ağı ve derin öğrenme-Westwe Brai için bir yazılım ve donanım platformu oluşturmuştur. İlk derin öğrenme işlemcisi olan Deewe'nin, geleneksel yongaların yalnızca birkaç onda biri ila yüzde birini tükettiği bildiriliyor.
Ayrıca basında çıkan haberlere göre Ali de cips yapmaya başladı ve adı Ali-NPU Temel amaç, görüntü, video analizi ve makine öğrenimi gibi AI çıkarım hesaplamalarıdır. Ayrıca çok güçlü bir referans numarası da verilmiştir - tasarıma göre bu çipin maliyeti mevcut benzer ürünlerin 40 katı olacaktır. Ali yetkilileri ayrıca, bu çipin geliştirilmesinin gelecekte iş senaryolarında AI istihbaratının uygulanmasını daha iyi gerçekleştireceğini, bilgi işlem verimliliğini artıracağını ve maliyetleri düşüreceğini belirtti.
Üniversitelerde araştırma ve geliştirme ilerlemesi de çok gelişmiştir. 2018'in başında, Tsinghua Üniversitesi araştırma ekibi kod adını geliştirdi "Düşünen" Çip yabancı medyanın dikkatini çekti.Çip, sinir ağı işlemeyi destekleyebiliyor ve düşük enerjili drive-8 AA pilleri destekleyebiliyor, yonganın güç tüketimini bir yıl içinde karşılayabiliyor. Ayrıca "düşünen", cihaz çalışırken yazılımın gerektirdiği koşullara uyum sağlamak için kendi hesaplama ve bellek gereksinimlerini dinamik olarak ayarlayabilir.
Aynı zamanda birçok yerleşik çip şirketi, yapay zeka çağındaki değişiklikleri aktif olarak benimsiyor ve Çin'in yapay zeka çip endüstrisinde önemli bir güç haline geliyor. 2013'ten önce kurulan HiSilicon, Vimicro, Beijing Junzheng, Zhongtian Micro ve Hangzhou Guoxin gibi geleneksel SoC işlemci çipi veya multimedya çip şirketleri tarafından temsil edilmektedir. Bu aktif yapay zeka çipi yeni gelenlerle karşılaştırıldığında, yerleşik şirketler daha eksiksiz ön ve arka uç tasarım, ürün, doğrulama ve test ekiplerine ve eksiksiz bir SoC çip ürünü oluşturma konusunda mühendislik deneyimine sahiptir.
Şu anda, AI çiplerinin en son yenilik alanlarından bazılarında, bazı Çinli şirketlerin teknolojik yetenekleri uluslararası lider seviyeye ulaştı. Özellikle temel araştırmada Örneğin, veri aktarımı olmadan doğrudan bellekte hesaplamalar gerçekleştiren bellek hesaplama alanında, heterojen füzyon beyin benzeri hesaplama alanında ve yeniden yapılandırılabilir bilgi işlem çipi teknolojisi alanında, Çinin temel araştırma yetenekleri uluslararası standartlara ve hatta liderliğe uygun olmuştur.
Geçen yıl Aralık ayında, Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı, yapay zeka çipinin aşağıdaki şekilde planlandığı "Yeni Nesil Yapay Zeka Endüstrisinin Gelişimini Teşvik Etmek İçin Üç Yıllık Eylem Planı (2018-2020)" yayınladı: yapay zekanın genel temel temel yetenekleri önemli ölçüde geliştirildi ve akıllı sensör teknolojisi ürünleri hayata geçirildi. Atılımlar, tasarım, OEM, paketleme ve test teknolojileri uluslararası standartlara ulaştı ve sinir ağı çipleri kilit alanlarda seri üretim ve büyük ölçekli uygulamalara ulaştı. Açık kaynak geliştirme platformu başlangıçta endüstrinin hızlı gelişimini destekleme yeteneğine sahiptir.
Şu anda, denizaşırı şirketler hala AI çip pazarında lider rol oynasa da, Çin'deki AI çiplerinin araştırma ve geliştirme çalışmaları şimdiden çiçek açıyor. Çiplerin algoritmaların evrimine nasıl uyarlanacağı, yenilikçi yonga mimarilerinin nasıl yapılacağı, tasarımdan paketleme ve teste kadar eksiksiz endüstriyel yonga zincirinin nasıl gerçekleştirileceği ve Çin'in bu teknolojik dalgaya mümkün olan en kısa sürede ayak uydurabilmesi için pazar ölçeğinin nasıl genişletileceği. İnsanlar bunu hissediyor Bağımsız inovasyon acildir .
