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AI未来的希望在哪里?中科院专家这样说

木马童年 2019-8-11 23:50 19 0

AI未来发展需打破冯诺依曼瓶颈人工智能(AI)持续火热。但是,对AI内涵其实有不同的理解。实际上,20年以前,语音识别、图像识别都是很热的AI究领域。现在,显然不再有人关注了。AI是计算机科学的一个分支。中科院微 ...

AI未来发展需打破冯诺依曼瓶颈

人工智能(AI)持续火热。但是,对AI内涵其实有不同的理解。实际上,20年以前,语音识别、图像识别都是很热的AI究领域。现在,显然不再有人关注了。

AI是计算机科学的一个分支。中科院微电子所副总工程师赵超对《中国电子报》记者表示,AI发展,首先要了解智能的实质,再模拟人类智能,制造智能机器。

现在,大家理解的AI,包括像AlphaGo这样的深度学习机器,采用的是传统冯诺依曼构架,数据处理和存储是分离的,需要大量的数据传输,造成冯诺依曼瓶颈的存储墙和功耗墙。

赵超对《中国电子报》记者表示:“AlphaGo本身的机器学习,不存在实用的可能。临时的解决方案,采用三维封装,把存储器和处理器集成在一起。或者,像寒武纪深度学习处理器那样,把存储器跟处理器做在同一个芯片内,实现所谓的近存储器计算,减少数据传输的影响。”

赵超认为,AI未来的希望在于真正打破冯诺依曼瓶颈,直接用存储器计算,即算即存。更长远的未来,直接用神经元网络完全模拟大脑。这个任务,最终能不能完成、什么时候完成还不确定。赵超认为,AI对芯片产业的直接贡献度,在短期内不会太大。

嵌入式MRAM应用成为近期亮点

新型存储器,特别是嵌入式MRAM在逻辑芯片的应用,是近期的亮点。MRAM,即Magnetic Random Access Memory,是一种非易失性(Non-Volatile)的磁性随机存储器。它拥有静态随机存储器(SRAM)的高速读取写入能力,以及动态随机存储器(DRAM)的高集成度,而且基本上可以无限次地重复写入。

“嵌入式MRAM的大规模量产已成定局。除了替代嵌入式闪存、DRAM,还会取代一部分SRAM。这种替代,不仅在‘先进技术代’,而且在‘大尺寸技术代’也会发生。国内的逻辑代工企业再不跟上步伐,可能要犯历史性错误。”赵超说。

多因素造成存储器价格波动

存储器市场波动的现象已经存在几十年了。存储器价格不断起伏,幅度非常大。全球存储市场从2017年开始走向高峰,至2019年逐渐下滑。赵超认为,存储器价格的这种起伏,是由很多因素造成,包括为了打压竞争对手的企业策略等等。

“这一波存储器的繁荣,已经有两年时间,存储器价格上升主要是大数据云计算等领域驱动因素推动的。目前,DRAM普遍降价,可能因为期货市场的无规律波动。比如,前期库存过多,需要减仓。如果说有技术方面的影响,可能跟Intel的新型处理器推迟上市有点关联。”赵超说。

在微软的VISTA刚面市之时,奇梦达预测DRAM需求会有大的增加,但此操作系统很不受客户待见,造成了预测错误,成为奇梦达倒闭的直接原因之一。

“其实,这种价格波动对期货市场的影响要大于制造厂商,特别是对于制造业内,一些还不能向市场提供DRAM产能的厂商,近期来看,制造业市场上的这些厂商不会受到价格波动的影响。”赵超说。

“长期来看,跟友商之间的价格战在所难免。然而,不管价格怎么走,芯片制造业是一个周期非常长的产业,短期价格波动不应该成为影响企业决策的主要因素。”赵超说。

培养人才需全社会共同努力

对于我国市场发展未来需要面对的挑战,赵超表示,目前人才的供需矛盾十分突出。“高校人才培养数量完全不能满足业界需求。人才培养不像资金流动一样具有周期性,怎么解决这个问题,需要教育部门和全社会一起努力解决,包括企业、地方政府联合高校一起组织高水平职业培训。可以建立对硕士、博士的研究生培养班。我们最近有一些尝试,见到一些效果。”赵超说。

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