打磨一顆AI“芯”_風聞
AIPharos月光社-AIPharos月光社官方账号-2020-01-17 10:55
文/楊健楷
人工智能正忙於跨界。
在去年一個世界級半導體大會上,我看到一個誇張的數字:中國現在做AI芯片的公司已經超過100家,看芯片的投資人已經快不夠用了。
AI加上芯片,兩個當下最時髦的概念觸發了中國創投圈的集體想象。
英偉達在AI訓練芯片領域一騎絕塵,股價扶搖直上,漲了十幾倍。谷歌、華為、阿里等巨頭忙着推出自家的AI芯片,以滿足龐大的數據中心的算力需求。在巨頭的火力尚未到達之前,高達萬億級別的物聯網AI芯片,仍然是一塊未被充分開墾的處女地。
估值急劇飆升的AI獨角獸們,在算法日趨同質化,競爭日益激烈的背景下,爭先恐後發佈了自己的AI芯片,動輒稱“自研”。而那些在消費電子時代大賺其錢的芯片設計廠商,好像沒了動靜,他們的動作,也不為人所注意。
聲量的高低,是市場熱度的一個明證,但或許並非長遠實力的指向標。
在北京的冬天,我們採訪了億智電子創始人陳峯。這位在珠海已經工作二十年的芯片老兵,先後經歷過炬力、全志兩個芯片大廠的上市,後來憑藉自己的經驗踏上了AI芯片的“跨界之旅”。
億智電子,這家公司如何在當下的環境裏走出一條不一樣的AI芯片之路?以下,是AIPharos月光社對陳峯的採訪:
選擇AI:一件“跟以前不一樣的事”
#當初創業的時候,為何選定了AI芯片這個方向?
當時我們出來創業,確定了幾點。首先,我們一定要做跟以前不一樣的事情,但是不能做自己不擅長的事情。於是就確定了三個領域:人工智能、機器人和柔性屏。
在公司成立之前,已經出現了一個趨勢:人工智能算法開始趨同,研發成本急劇下降。我們團隊只能專注幹一件事情,最後這個方向確定為人工智能。
我們16年出來做人工智能芯片時,AI芯片還不像現在這麼熱。從我們公司的名字“億智”——億萬設備智能互聯,就可以看出,我們一開始就是奔着人工智能來的。
#除了人工智能外的其他兩個領域呢?
至於另外兩個領域,我們分別投資了一家公司。也沒什麼協議,雙方都很熟悉,我的“徒弟”想開公司,我很認可,那給錢、投資佔股就好了。
#你們三位合夥人都是芯片公司出身,億智是如何搭建算法團隊的?
在北京招人工智能算法團隊,也算機緣巧合。我有個同學在北京,他在做模式識別全球大賽上拿到了很好的名次,於是我找到他合作。現在,他是億智的首席科學家,北京AI算法團隊就是由他組建、領導的。
#創建億智,為什麼隔了近兩年才對外融資?
我們一開始三個合夥人,自己掏錢出來創業,成立了億智這家公司,每個月領1750塊錢工資。17年年底,北極光創投投了我們天使輪。當時我們也沒有什麼融資的概念,在珠海的芯片公司裏,我們也算為數不多的花VC錢的公司。
#作為一家AI芯片公司,億智如何追平算法上的差距?
億智交付的首先是一個通用的AI計算平台。這個平台上面不只是我們的算法,還可以支持第三方的。至於説怎麼追平算法上的差距,應該説我們和算法商各有千秋。
對於算法能力比較弱的公司,在代理商去交付產品的時候,我們已經把算法搞好了,客户直接用就可以。對於算法能力很強的客户,他們會基於我們的平台去開發自己的算法。
頂級聰明的人,往往不來做芯片
#珠海的芯片設計產業為什麼發展的這麼好?
珠海的芯片設計業起步,比上海還要早大概十年,這個時間點特別好。90年代珠海是經濟特區時,北上廣深並沒有現在這麼強的吸引力。進入21世紀後,珠海並沒有跟上北上廣深的發展步伐,沒有互聯網產業來跟芯片業搶人才。
這羣芯片老兵在在珠海紮根之後,大家都在珠海娶妻生子,人才流動性並不強,就形成了一個非常穩定的芯片研發團隊。
#做一個成功的SoC級芯片,最需要什麼?
應該説,做芯片這件事,就是靠不斷地去磨,不斷地去積累,因為這裏面的工作其實挺枯燥的,不像大家想的那樣。
芯片靠的不是説一個單兵有多強就夠用,就是招50個頂級名校碩士、博士放一塊,也不可能很快把一個芯片做得很穩定。
SoC級的芯片裏面有很多IP,每一個IP都是一個小團隊,有一些團隊甚至會形成自己的黑話。要做成SoC芯片,每個團隊之間都需要不斷地去磨合試錯。只有在大幅降低了溝通成本之後,才能把IP做好。
所以,並不是説找一幫聰明人就可以把SoC芯片給做了。反而是最聰明的人不來做芯片。
某頂級名校電子工程系出來的畢業生,找工作輕輕鬆鬆,輕而易舉就可以在互聯網公司拿高薪。而在互聯網公司做軟件開發、做算法,有點吃青春飯的感覺,因為老人的編程能力永遠比不上年輕人的進步速度。
做芯片的學習曲線就不一樣了,這個學習曲線非常長。二十年過去了,大陸能做SoC的也就是那幾家。所以,當很多算法公司去做芯片時,他們會面臨一個非常陡峭的學習曲線。
芯片這一行,最關鍵是IP化的能力
#相較於傳統的芯片設計廠商,億智在AI芯片領域的優勢是什麼?
我們的優勢在於AI算法的IP化。
做一個芯片,不是説今天有需求馬上做,那樣肯定來不及。我們做一個芯片,研發至少需要18個月,做的是一兩年之後的事情。
我們從16年就開始幹這件事情,領先傳統的應用處理器(AP)廠商一兩年的時間。當他們開始做AI芯片的時候,會面臨兩個問題。第一,找不到合適的算法團隊;第二,算法IP化的能力不強。在沒形成一套方法論之前,算法IP化的每個環節都很容易耗費不少時間。如何少踩坑、或者説不踩坑,只有靠慢慢積累才能走出一條路來。
當傳統廠商發現時間緊迫,必須買第三方IP加快研發節奏的時候,時間已經晚了。買了第三方IP,沒有辦法讓客户在上面做快速二次開發,因為他們不懂IP,沒辦法支持算法移植開發,因而做出來的芯片可用性不強。
#IP對於AI芯片為什麼這麼重要?億智的IP都是自己研發的麼?
IP是我們最大的資產。除了CPU、GPU等少數IP外,絕大部分IP都是自己研發的。只有我們自己做出來IP,才能給別人一個好的開發環境,才能支持眾多碎片化場景,應對100個、1000個客户的開發需求。
現在,有的公司用CPU也可以跑AI功能,然後號稱自己是AI芯片。但我們要看實現一項AI功能,效率有沒有發揮到極致?花100瓦的功耗用CPU算,那肯定沒有實用性,光電費就要花不少錢。而僅僅是電費的花銷,對於一個公司來説一個月可能相差數倍到數十倍不等。
舉一個例子,對比一下兩者的差別。在人臉檢測和跟蹤識別上,億智的產品能做到每秒30幀,某廠商用CPU算是一秒一幀,而CPU計算的功耗是億智芯片的5倍,這樣算下來,計算一幀的功耗差別有150倍。通俗來講,如果用後者的閘機產品過人臉,又慢又費電。
#自制IP的費用是比較高昂的,為什麼不去買IP供應商提供的IP?
要是去買第三方的IP,這個IP一般是極其冗餘的。
當市場競爭不激烈的時候,用户對功耗、性能等還不太敏感,先買IP的公司跑得快,但當很多公司買了一樣的IP,產品的競爭力就要大打折扣。這個時候,就顯示出了自制IP的必要性。自制IP的成本一定更高,但更能滿足客户對功耗與性能平衡之間的需求。
我們自己設計IP的時候,性能不是越強越好,而應該是剛剛夠用最好,千萬不要over design(過度設計)。我們的最終目的,是做到最好的性價比。
IP研發要耗費很長時間。我們16年出來之後,花了整整三年時間去做全新的IP。要是偷別人的東西,芯片早就出來了。我們每個人都簽了很嚴格的知識產權協議,員工每一行代碼都不能用前公司的。如果被查到用原來的IP,麻煩就大了。
AI+芯片,還是芯片+AI?
#我們觀察到,有很多AI芯片雷聲大雨點小,落地的難點究竟在哪?
AI芯片有兩條路線,一條是以算法為基礎,“AI+芯片”,另一條是以芯片為基礎,“芯片+AI”。兩個背景不同的人羣,完全不同的做事方法,都在跨界做AI芯片,但是市場上能夠量產銷售的SoC級芯片方案,寥寥無幾。
一些公司通過購買人工智能IP的方式推出了AI芯片,但一年多的時間無法真正落地,其實就一個原因,可量產性。可量產性包括這麼幾個維度:算法二次開發複雜度、系統穩定性、生產良率、功耗。
比方説一些廠商用的協處理器方案,這意味着在一台機器裏面,同時存在着兩三個系統。系統越複雜,焊點越多,耦合越差,生產良率本來就比較低,生產出來死機的概率也會比較高。最後出了問題還不好解決,因為是多家公司做出來一個東西,扯皮是常有的事。而SoC方案比較起來就簡單多了,因為不存在系統衝撞的問題。
#億智對於市場策略有何考量?
短期來看,我們其實就一招:標準化人臉及人體相關的應用。
這樣,客户就不用再自己去開發算法,我們都標準化了。對於其他非標準化的市場,我們提供一個平台級的開發環境,支持大客户在平台裏面進行開發。
中長期來看,毫無疑問,我們一定要培育自己的算法生態。我們需要在深圳培育自己的算法方案商,而不是服務於傳統AP廠商的應用級、產品級方案商。只有培育了數目眾多的算法方案商,我們才能更好地服務非標應用領域,服務於極度碎片化的C端客户。
結語
AI芯片是一個好故事,但不全然關乎AI。
中興事件之後,中國大陸對於半導體產業的反思一浪高過一浪,等到科創板開板,半導體板塊的股票被視作“國之重器”,市場對於這個產業的公司,正在給予百倍的估值與殷切的期望。
但是,在這個高潮之前,中國半導體經歷了長時期的低潮。人工智能的熱度,芯片的熱度,都是週期性的。人們的情緒在高亢與低落之間來回起伏,但無論人們的情緒如何,走向春天都需要漫長的艱苦跋涉。
我們期待着,像億智電子這樣的中國AI芯片公司,能夠在未來扮演更重要的角色。