在2022年全球进口芯片金额激增而当我们探讨AI芯片如何从概念走向现实时我们发现软硬融合的重要性被行
编者按：7月12日至14日，2019年第四届全球人工智能与机器人大会（CCF-GAIR 2019）在深圳成功举办。这场盛会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网和香港中文大学（深圳）承办，并获得了深圳市政府的全力支持。该会议不仅汇聚了国内外AI领域的学术精英，还吸引了工业界和投资界的代表，是一个跨越学术、工业及资本三大领域交流合作的重要平台。
随着AI技术的飞速发展，芯片行业迎来了前所未有的创业热潮。从2015年开始，一系列初创公司涌现，而传统巨头、科技企业以及新兴公司共同构成了激烈竞争的市场态势。不过，在2018年下半年的资本寒流后，以及面对中美贸易紧张关系和全球半导体市场衰退，AI芯片落地显得尤为关键。
就在这时，CCF-GAIR 2019上，大咖们围绕软硬融合展开了一系列深入探讨。在此之前，我们已经见证了各大企业对于软硬结合策略的不断尝试与实践，其中包括英特尔夏磊提出的异构统一概念，以及地平线黄畅强调的人工智能能效比与性价比追求。
首先，让我们来看看英特尔夏磊是如何阐述他的观点：
“在数据中心技术销售部担任首席工程师并负责人工智能架构的事务，我深刻理解到AI计算需要的是一种特殊设计——一种能够应对不同数据类型应用需求的大型专业方案。而英特尔正是通过多样化标量、矢量矩阵空间架构组合，加上先进制程技术和内存层次结构，再加以光速互连进行超大规模部署，以提供软件开发接口和安全功能，从而实现异构计算。”
接着，他进一步解释说：“在我们的第二代至强可扩展处理器中，我们针对AI场景进行加速，并推出了DL Boost指令集，这种软硬件结合达到了非常高水准，在某些情况下甚至超过GPU加速器。”
他还提到了他们与美德合作利用AI进行缺陷检测，为产品质量控制提供帮助，同时展示了他们的一致战略，即针对不同的硬件类型有很多选项，但希望软件开发者不必学习不同的编程框架工具或接口。他介绍了OneAPI软件策略，以实现通用化标准化，为四种不同加速方案提供支持满足开发人员需求。
然后是地平线黄畅，他提出了一些关于极致效能平台建设的问题：
“我们必须考虑灵活性与通用性的问题，因为算法优化也要兼顾这些因素。第一要务就是追求极致能效比和性价比。这要求我们不仅做算法设计，也涉及到编译器等外延，比如未来重要场景中的关键算法探索判断，与业界共同定义未来重要场景是什么。”
他还谈到了他们正在努力打造面向整个产业界通用的AI应用平台，使其普惠化更早期成熟，更好地服务于大家生活。
最后，由中科院计算所研究员包云岗带来的演讲讨论解决软硬之间性能差异的问题：
“今天软件和硬件之间存在巨大的性能差异，对同一个算法或者程序写出来，可以造成63000倍性能差距。如果按照摩尔定律折算，就是可以让摩尔定律再延长二十多年。但实际上这是给予很大的能力，没有被挖掘出来。”
他认为有两种思路：一是雇佣更好的程序员写出更好的软件；二是在硬件上加快工作，让一些工作由硬件完成，这就提出了领域专用的体系结构。但这个体系结构又带来新的问题，每个领域都需要一种专用芯片成本时间如何解决？
他提出，如果可以像软件开发一样协作，那么将来可能把芯片开发变成月迭代，使得软硬结合成为可能。他还谈到了目前开源芯片生态四要素：开源指令集IP、硬件语言EDA工具链仿真模拟以及软件工具链，并表示想要打破现在存在的一个死结，即人们只能购买昂贵且有限制的心智财产，而不能自由使用开放源代码心智财产以降低风险增加价值。
最后，由深聪智能朱澄宇分享《端侧专用芯片— AI 算法理想载体》主题演讲，他认为语音技术进步及IoT时代到来是一种天然契合，将成为未来十年的增长亮点特别是在芯片领域。他强调，“端侧专用芯片不是赶时髦，而是基于长远规划”，即使第二代也有计划解决本地语音识别问题，并且第三代将考虑多模态处理。
