“智能”非智能,AI芯片真的能那么快速落地吗?

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“智能”非智能,AI芯片真的能那么快速落地吗?

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如今生活中的方方面面都被贴上“智能”标签了,商场了也都是智能商品的贩卖,从智能手机、智能手环、智能扫地人机器、智能吹风机、智能电视机,只要能挨上边的几乎都是智能化了。所谓的智能这个概念成了常规的嵌入式设备,也不是那么高大上,只要做个简单的语音控制,简单的图像识别就成了人工智能设备,简单的来说,这种概率的智能就只是嵌入式芯片了。

近年来AI芯片被炒作的火热,现在投资界都在聊AI,AI芯片成了神秘的高科技。AI芯片只不过就成熟的芯片设计工艺和技术,加上原本就成熟的所谓“智能算法”的实现,以一个技术含量并不高的方式拼凑出来的新的卖点罢了。

“智能”非智能,AI芯片真的能那么快速落地吗?

目前从应用上来看,AI芯片主要有两个方向,一个是在数据中心部署的云端,一个是在消费者终端部署的终端。从功能角度看,AI芯片主要做两个事情,一是Training(训练),二是Inference(推理)。

AI芯片的大规模应用分别在云端和终端。云端的AI芯片同时做两个事情:Training和Inference。Training即用大量标记过的数据来“训练”相应的系统,使之可以适应特定的功能,比如给系统海量的“猫”的图片,并告诉系统这个就是“猫”,之后系统就“知道”什么是猫了;Inference即用训练好的系统来完成任务,接上面的例子,就是你将一张图给之前训练过的系统,让他得出这张图是不是猫这样的结论。

Training和Inference在目前大多数的AI系统中,是相对独立的过程,其对计算能力的要求也不尽相同。Training需要极高的计算性能,需要较高的精度,需要能处理海量的数据,需要有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。

“智能”非智能,AI芯片真的能那么快速落地吗?

其实,人工智能热潮不断高涨,但人工智能技术的发展本身并没有大的飞跃,只是按部就班的进步,我们整合了大量统计学的公式,以人工智能的名义,看似在不少常规领域取得了骄人的成绩,但实际上就是炒冷饭的性质,推进了一波以机器学习技术为中心的人脸识别、语音识别、自动驾驶等技术的应用,其实机器学习才是其本质。人工智能AI芯片这个概念,在如今真的着实没什么好谈的,只是一种算法的实现方式而已。

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