人工智慧(AI)應用的蓬勃發展,為處理器效能帶來嚴格的考驗。許多先進演算法都會為處理器帶來龐大的運算負載,如何開發出高效率的處理器晶片,成為半導體產業未來必須面對的挑戰。但另一方面,部分原本在學術機構從事AI研究的團隊,已出來自行創業。這些對相關演算法有很高掌握度的新面孔,正快速推出適合執行這類算法的晶片解決方案,成為半導體產業的新勢力。
益華電腦(Cadence)亞太區IP銷售總監陳會馨(圖3)指出,人工智慧的原理跟演算法,已在學界歷經數十年發展,嚴格來說並非全新技術。近幾年之所以成為產業圈內的熱門話題,主要是處理器運算效能跨越了需求門檻,讓這些演算法可以在實際應用中派上用場。
然而,AI的核心是演算法,因此對晶片設計者而言,要如何開發出能最有效率地執行演算法的SoC,關鍵在於對演算法的掌握程度。但演算法並非傳統SoC開發者的強項,因此在中國,有許多晶片開發者採取尋找合作夥伴的策略,藉由為熟悉演算法的合作夥伴開發晶片,來進行人工智慧的布局。
另一方面,在中國市場上,還有一群新創公司也加入相關晶片開發的行列。這些新創公司有些是從學研機構中出來創業的,也有軟體/網路公司跨入晶片設計領域。這些公司共同的特色,就是對人工智慧的演算法有很高的掌握度。
事實上,就陳會馨觀察,除了手機用的人工智慧晶片還是傳統手機晶片廠有優勢之外,目前中國人工智慧晶片開發進度比較快的,大多是這些新面孔。例如寒武紀、其他較具規模的晶片開發商,似乎還在適應人工智慧所帶來的變局。
整體來說,效能需求還是影響晶片設計公司產品開發時程最主要的因素。像手機等行動裝置,本質上是AI的輕量型應用,因此手機晶片商要快速開發出對應的產品,技術挑戰是比較低的。但如果是其他會使用到重量級AI演算法的應用裝置,其所搭載的處理器晶片自然對效能的要求相對高,產品開發速度也會慢一些。
目前寒武紀、華為旗下的海思等中國人工智慧晶片領導廠商,都是Cadence的IP授權客戶,且除了處理器核心之外,有些客戶也使用Cadence提供的高速串列/解串列(SERDES) IP。由於人工智慧將創造出極大的資料吞吐需求,因此除了處理器本身之外,高速介面的需求也將因人工智慧而受益。