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　　【安防展览网 品牌专栏】AI性能百倍提升，对传统芯片提出了全新的智能计算需求。
 

　　作为智能时代基石，AI芯片形态却还未显现，当巨大的机遇和挑战并存，谁将下一代计算？
 

　　8月15日，由电子设计自动化(EDA)厂商Cadence主办的年度巡回用户大会CDNLive在上海开幕。依图科技CEO朱珑博士受邀出席，与Cadence公司总裁Anirudh Devgan博士、清华大学教授魏少军博士同台分享。
 

(从左至右：Anirudh Devgan，魏少军，朱珑)
 

　　作为 IC 设计业覆盖技术领域全面、规模大的先进技术交流平台之一，今年CDNLive的规模和参与度再次刷新行业记录，吸引了超过 130 家企业、1300 位 IC 设计从业者。
 

　　人工智能已成为世界创新的源动力，AI芯片作为支撑人工智能技术发展和应用普及的基础，近年来在IC产业和EDA领域愈发得到重视。
 

　　在会上的演讲中，朱珑博士分享了AI新时代造芯的几个观点：
 

　　文明的变迁本质上是基础设施变革
 

　　从600多万年前的原始文明到今天的智能文明，人类文明每个发展阶段向前跃迁，都依靠着科技的发展。
 

　　原始文明，基础设施是石器、弓箭、火、陶器等；农业文明的基础设施是铁器、文字、轮子、道路等；工业文明的基础设施是蒸汽机、电、内燃机等；信息文明的基础设施则是半导体芯片、互联网、基因编码等。
 

　　离我们近的信息文明历时30年发展，在这30年间，计算能力提升了百万倍，存储能力提升了百万倍，传输速度也提升了百万倍。
 

　　如果以AlphaGo战胜人类棋手作为智能文明时代的关键节点，智能时代发展的基础设施——算法、算力和数据，短短几年间就分别提升了百万倍、十万倍和万倍。
 

　　重要基础设施的变革推动着文明的变迁。那么推动智能时代发展，我们面临怎样的机会和挑战？
 

　　智能密度是基础设施智能水平提升的关键
 

　　普及AI重要的是提升基础设施的智能水平，提升基础设施的关键在于提升智能密度。
 

　　智能密度的提升体现在两个维度：宏观上，单体智能将走向群体智能，比如从1个摄像头单独识别人脸到1万个摄像头能够联动、交流，它们共同识别出来的信息是可决策的；
 

　　微观上，单位面积算力智能将飞速提升，的算法可以用更少的算力实现更高的智能。
 

　　智能基础设施提升是智能等级跃迁的关键
 

　　智能发展可分为五个阶段，依次是可记录、可识别、可关联、可预测和可规划。
 

　　对应到城市管理的智能分级，从L1视频存储(代替人记录)、L2智能解析(代替人识别)、L3实体构建(代替人推理)、L4智能建模(代替人决策)到L5全局智能(代替人统筹)。
 

　　现在的人工智能尚处于从可识别迈向可关联、可预测的阶段，提升智能密度可以增强机器的感知能力和计算能力，从而实现一个区域乃至城市的智能跃迁。
 

　　摩尔定律时代晶体管密度难以满足智能计算
 

　　过去 30 年，在摩尔定律的推动下，计算机的运算能力、存储能力和传输能力均提升了百万倍。未来3年，AI算法性能还将迎来百万倍的增长。
 

　　过去三四十年间，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也随之提升一倍。而现有制程越来越接近半导体的物理极限，难以再缩小下去，摩尔定律也就渐渐走到了尽头。
 

　　十年前开始，英伟达GPU通过并行非常多的计算单元，希望能继续指数级增加计算力。但未来，GPU还能支撑我们对智能算力的追求吗？
 

　　我们希望不久的未来能有机器帮自己开车、决策，可现下的算力无法支撑。因此，我们认为智能的新时代需要有AI芯片。
 

　　算法即芯片
 

　　算法即芯片，这句话非常本质。过去是摩尔定律时代，计算的发展是广义的，是不去考虑智能算法到底为谁而算的。
 

　　今天是摩尔定律失效的智能时代，我们在国家竞争中要弯道超车，要跟伟大的公司竞争，的机会在于更快找对问题。
 

　　在AI芯片领域找对问题意味着，正确预判适合的场景、前沿的算法并为此定制芯片，才有可能做出性价比更高的芯片。
 

　　点亮AI是一场基础设施革命
 

　　点亮AI是一场基础设施革命。未来，基础设施的智能水平一定会加速度提升。
 

　　基于依图AI芯片打造的软硬件一体化解决方案，能支持一万路智能视频解析。
 

　　在此基础上，我们可以打开更多城市管理场景，解锁更多精细治理应用，让智能文明更加快速到来。
 

　　过去半个世纪，IC产业一路在各种困难与机遇中发展壮大，今天又来到了新的路口。
 

　　人工智能的高速列车呼啸而来，相信IC产业将再一次成功和新技术融合。依图也将不断求索，携手生态伙伴们共同点亮AI新时代。