嘉楠科技的AI芯片“上下”之道：IC開發(fā)上云，應用場景下沉

原標題：嘉楠科技的AI芯片“上下”之道：IC開發(fā)上云，應用場景下沉

IC開發(fā)方面通過“上云”來充分利用云的靈活算力降本增效并縮短開發(fā)周期，芯片應用場景則聚焦安防、新零售等“下沉”場景開發(fā)新一代ASIC芯片賦能AIoT，嘉楠科技已經(jīng)摸索出一套連接“云+AI+邊緣”的芯片新打法。

從2016年Alpha Go橫空出世，AI這個詞就熱度不斷?，F(xiàn)在說起AI，可能大家瞬間想到的是那些五花八門的AI智能音箱：Siri、亞馬遜Alexa，微軟小冰，以及國內(nèi)的百度小度、小米小愛等。但其實經(jīng)歷過“三起兩落”的AI，隨云計算、IoT、5G等技術(shù)的成熟，更大的可能性在智慧農(nóng)業(yè)、智能安防、自動駕駛以及新零售等產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)垂直場景。

來源：《產(chǎn)業(yè)智能化白皮書——清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院》

與此同時，受益于國家政策引導和企業(yè)的廣泛部署，資方和市場均看好AI芯片的發(fā)展走向。據(jù)中金報告預測，2022年國內(nèi)整體AI芯片市場規(guī)模將會達到596.2億美元，CAGR（復合年均增長率）57%，其中云端訓練AI芯片172.1億美元，CAGR 53.5%，云端推斷芯片71.9億美元，CAGR 84.1%，邊緣計算AI芯片352.2億美元，CAGR 55.2%?？梢哉fAI芯片領(lǐng)域整體是有很多機會的，但最大的機會在哪呢？

來源：《AI芯片：應用落地推動產(chǎn)品多樣化——中金研究部》

應用場景聚焦下沉，AI芯片的最大機會在于邊緣

如同Alpha Go需要48個Google AI芯片的加持才得以在國際棋壇大殺四方一樣。作為AI架構(gòu)的核心部件，伴隨算法的迭代，AI芯片也經(jīng)歷了從CPU、GPU、FPGA、到現(xiàn)在主流ASIC芯片的發(fā)展過程，其通用性和延展性逐漸收縮，更加聚焦于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代“網(wǎng)連萬物”（即通常所說的AIoT）的應用要求。

具體來講，07年以前對芯片還沒有特別強烈的需求，通用的CPU芯片即可提供足夠算力。之后隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的誕生和發(fā)展，高清視頻和游戲快速發(fā)展，在圖形處理方面更有優(yōu)勢的GPU發(fā)展迅速，在這之后一段時間內(nèi)成為當時AI芯片的主流。

但是，GPU只是在圖形處理上有優(yōu)勢，對于AI深度學習則沒有針對性優(yōu)化。與此同時，隨著4G以及大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的發(fā)展，AI作為一個老技術(shù)煥發(fā)出新生機，在人臉識別、自然語言處理、語音識別、無人駕駛等領(lǐng)域的需求日益擴大。這時候針對深度學習開發(fā)的 FPGA芯片和ASIC芯片開始登上舞臺。

FPGA（FIELD-PROGRAMMABLE GATE ARRAY），即 “現(xiàn)場可編程門陣列”，又被稱為“萬能芯片”。用戶通過燒入FPGA配置文件，來定義門電路以及存儲器之間的連線，用硬件描述語言（HDL）設計其硬件電路，從而定義需要芯片的功能。但缺點是單芯片成本和功耗依然比較高。

但隨后IoT和邊緣計算等的發(fā)展，使得產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的計算需求得到前所未有的釋放?！斑@些邊緣設備相比于高運算力，更加靈活和即時的運算反饋更加重要，所以這個階段單芯片體積更小、成本更低、功耗更小的ASIC芯片稱為新的主流”，國內(nèi)AI芯片明星公司嘉楠科技CEO張楠賡如此總結(jié)道。而像嘉楠K210等針對端側(cè)的AI芯片也更加與現(xiàn)在智能工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)場景和C端生活場景中形形色色的海量設備所需要的AI算力、感知交互能力、實時交互能力以及訓練數(shù)據(jù)隱私等需求所匹配，提供設備邊緣側(cè)的立體化支持。

另一方面，經(jīng)過長期發(fā)展的通用化芯片領(lǐng)域如CPU等成為巨頭盤踞的地方，Intel、NVIDIA都有很完整的產(chǎn)品矩陣。而現(xiàn)在AI芯片，尤其是ASIC現(xiàn)在競爭還不是很充分，而且其應更加適配邊緣端的特性也連接了一個萬億級的IoT市場，也是國內(nèi)小巨頭入場的機會?！岸藗?cè)AI現(xiàn)在還有很多機會，是個藍海，更適合創(chuàng)業(yè)者去折騰”，張楠賡在一次采訪時如此說道，這也代表了國內(nèi)AI領(lǐng)域這些年輕創(chuàng)業(yè)者們對于大技術(shù)趨勢的判斷。

IC開發(fā)聚焦上云，AI芯片研發(fā)的最大機會則在云計算

其實在AI芯片的開發(fā)和制造過程中，其硬件成本比較明確（受制于原料供應、工藝水平、供需關(guān)系等決定）一定時期內(nèi)也比較固定。而經(jīng)典 IC 開發(fā)環(huán)境中，IC 、 IT 團隊都面臨著EDA 峰值性能需求難以滿足；數(shù)據(jù)遷移耗時費力；多項目并行發(fā)生資源搶奪；長達數(shù)周的EDA進程被停電等外力中斷；異地辦公圖像卡頓；數(shù)據(jù)安全等一系列問題挑戰(zhàn)。

來源：《全球及中國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展解析——前瞻產(chǎn)業(yè)研究院》

與此同時，國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展帶來一個全民IC（半導體芯片）時代。除傳統(tǒng)IC企業(yè)外，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也加入的入場則帶來了如云這樣的新生產(chǎn)工具，給了靈活算力部署以可能，以應對IC開發(fā)過程中的EDA過高等問題，將成為未來降低IC開發(fā)成本，突破8：20定價法的機會所在。

對此，嘉楠科技技術(shù)副總裁吳敬杰在前不久舉行的AWS技術(shù)峰會上，以解決CPU密集峰值需求場景為例，介紹嘉楠科技利用AWS助力IC開發(fā)的過程：通過Jenkins 對接AWS API, 嘉楠科技在有新代碼提交時啟用AWS Spot Instance, 在余量不足時啟用On demand的EC2 Instance，降低自采設備造成的大量閑置運維成本，并能在第一時間滿足CPU密集峰值需求。同時，AWS提供的遠程虛擬桌面解決方案，實現(xiàn)從云到客戶端加密和云上桌面+云下一并管理。云也大幅簡化嘉楠的資源使用分析操作，提升了分析操作的準確度。

AWS靈活的SDN網(wǎng)絡，使嘉楠在幾分鐘內(nèi)在云上構(gòu)建符合需求網(wǎng)絡成為可能，從而得以投入更多精力優(yōu)化業(yè)務本身。目前嘉楠科技的網(wǎng)絡架構(gòu)，如果用傳統(tǒng)方式搭建需要2個月，但用云的方案搭建僅僅用了兩周時間。

得益于和AWS的合作，能夠快速部署IC開發(fā)的高效率大大解放了嘉楠的數(shù)字生產(chǎn)力。嘉楠在2018年全球首發(fā)量產(chǎn)7nm投片，并成功推出RISC-V AI芯片勘智K210。目前已經(jīng)在智能農(nóng)業(yè)、人臉識別門鎖、無感門禁、智能水表等場景落地。

在分享會的最后，吳敬杰總結(jié)了6點云端進行IC開發(fā)的優(yōu)勢：大幅彌補經(jīng)典 IC開發(fā)環(huán)境的不足；滿足深工藝對設計資源的需求；云計算成本通過優(yōu)化可與傳統(tǒng)方案持平，但能夠獲得更豐富的計算資源；高性能云計算服務可助力端側(cè) AI 芯片設計和應用；云端安全性被充分考量；Silicon Proven（硅驗證）是IC業(yè)對工具價值的最終評定標準。

誠如吳敬杰所講，云端進行IC開發(fā)有諸多優(yōu)勢，IC開發(fā)上云也是“云+AI”的某種體現(xiàn)。但面對AI領(lǐng)域甚至是泛科技領(lǐng)域的大中小公司爭相入局，聚焦廣闊IoT的邊緣端的AI芯片場景下沉則是新的機會所在?！吧显啤焙汀跋鲁痢保瑢τ贏I芯片來說，這兩者并不沖突。

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