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AI人工智能芯片尚无公认评测指标 公司开发成本
时间: 2019-01-21

  “确实需要国家牵头来认证标准。”牛昕宇提议道,能够组织业内用户企业形成须要标准,由落天时用牵引芯片评测标准。

  张蔚敏表现,该计划为芯片企业提供第三方评测成果,同时为运用企业提供选型参考,帮助产品找到合适其应用处景的芯片。目的为客观反映当前以晋升深度学习处置才能的AI加速器现状,所有指标旨在提供客观比对维度。以“版本迭代、始终丰富、一直完善”的工作方式,为更多评测利用处景、评测指标等供给评估方案。

  缺乏评测标准带来诸多问题,人工智能芯片公司对此有更深刻的懂得,牛昕宇直陈痛点,“无奈通过公然统一的渠道来断定自家芯片技能在国际的地位,需要每家公司自行摸索,增加了芯片公司的成本。”

  AI芯片,你要的评测标准还在路上

  《讲演》指出,长期以来,中国在CPU、GPU、DSP等处理器设计上始终处于追赶地位。然而,人工智能的突起,无疑为中国在处理器范畴的发展供应绝佳机会。传统的计算架构无法支撑深度学习的大范畴并行计算需求,人工智能芯片是人工智能时期的技术中心之一,决定了平台的基础架构和发展生态。

  当前国内外都将人工智能视为产业解围的重大机遇。人工智能芯片作为底层技术,其应用领域也遍布金融、股票交易、商品推荐、安防以及无人驾驶等众多领域。如何为蓬勃发展的人工智能芯片建立一套评测标准?

  牛昕宇向科技日报记者表示,国际上,缺少统一的芯片评测标准也是一个比较大的问题,包括英伟达、英特尔等公司的芯片性能也重要依靠芯片厂商自家发布。“寰球多个机构都在尝试给出评测方案,然而现状就是无公认基准测试方法和指标。”中国人工智能产业发展联盟评估认证工作组组长曹峰说。

  人工智能芯片评测到底多主要、多紧迫?怎么树立一套公认的评测标准?对此,科技日报记者采访了相关业内专家。

  寰球范围内尚无公认评测指标

  人工智能芯片与传统计算芯片不同,它请求高效实现深度学习算法对海量数据高吞吐量等高并行化任务的处理。曹峰介绍,当前人工智能芯片重要分两大体制,冯诺依曼体系跟非冯诺依曼体系。

  人工智能芯片为何要评测?“当前,AI芯片的功能日益复杂化、多样化,一方面,芯片厂商纷纷给出不同的权衡标准,声称其产品在计算性能、单位能耗算力等方面处于行业当先水平;另一方面,需求方却关心如何能从厂商给出的信息中判断出芯片是否能实际满足实在在场景的盘算需求。”曹峰强调,“针对这一现状,一个与实在场景周密相连的、同时跨产品可比的测试评估方案的浮现,迫在眉睫。”

  事实上,我国巨大的人工智能应用市场对底层芯片需要宏大,但本土着土偶工智能芯片工业尚处于起步阶段。“有一套衡量人工智能芯片机能的公认指标,咱们才华知道本人前方的目标线在哪里。”牛昕宇呐喊道。

  近日,清华大学宣布的《2018人工智能芯片研讨报告》(以下简称《报告》)指出,人工智能芯片是人工智能时代的技巧核心之一。目前人工智能还处于面向行业应用阶段,生态上尚未造成垄断,国产处理器厂商与国外竞争对手在人工智能这一全新赛场上处在同一起跑线上。

  这种现状让人工智能全体行业倍感着急。“对人工智能行业的从业者来说,缺乏标准象征着缺乏统一的行业交流接口。”牛昕宇在接触大量人工智能应用研发领域一线情况后发现,在制订人工智能整体方案时,如果无法对于底层芯片所可以提供的性能和算力有一个准确的理解,难以在项目规划初期就确定整体方案,需要在名目开发过程中不断试错来测试方案。“相当于每家公司要承担部分芯片评测义务,大大提高了开发门槛。”

  当前,“应用领域的差别性和实现取舍的多样性导致很多测评艰苦。”曹峰举例,如何让评测指标在不同级别的设备中横向可比?面对云端和终端的应用差异化现状,如何构建相应的基准测试?如作甚不同测试项目调配权重,以获得一个相对公正客观、有代表性的评分?

  “从政府、用户、体系集成厂商到算法开发者,全部无法准确评估所应用芯片的技术水平以及在海内外所处的位置,无法选取最适用于自己需求的底层芯片,芯片企业无奈明白确认自己的技术优势及目标市场。”牛昕宇对此感慨颇深。

  然而,“当前国内缺失人工智能芯片的相干评测标准。”在中国科协主办的第二届“风向标――中国翻新创业先锋论坛”上,人工智能芯片企业鲲云科技首创人牛昕宇指出,这造成大家不晓得自己研发的芯片在国际上处于什么样的水平。而获知一款芯片性能如何,最直接的措施是进行评测。“这就需要一套公认的评测标准”。

  冯诺依曼体系以五大架构芯片为代表,辨别是CPU、GPU、DSP、FPGA和ASIC,在深度学习训练环节和终端推断方面发挥重大作用。非冯诺依曼系统,以IBM TrueNorth芯片为代表,采用人脑神经元的结构来提升打算才干,但目前还处于实验室阶段。

  “统一的芯片尺度会降落芯片厂商、人工智能算法厂商的沟通本钱,建破一个有序的竞争环境。”牛昕宇表示,国外当初有一些人工智能算法竞赛,在一定程度上起到了对人工智能算法的评测作用。我国人工智能企业也在尝试给出评测打算,比喻阿里的AI matrix,寒武纪的Benchip,以及百度的Deepbench等。

  “这是解决缺失人工智能芯片评测标准问题的一个起步。”牛昕宇进一步倡导,今后渴望有第三方机构可能公开评测标准跟流程,由芯片公司、算法公司、系统集成厂商、最终用户奇特切磋通过;每年定期发布国内芯片公司以及国际芯片巨头的芯片评测结果;政府对人工智能芯片行业的支持政策可能参考评测结果。

  当前,在国度发改委、科技部、工信部、网信办引导下,由中国信息通讯研究院等单位动员的中国人工智能产业发展同盟,更加重视芯片评估认证工作。目前已经联合阿里巴巴集团、百度、寒武纪科技等多家企业,推出了AIIA DNN benchmark――人工智能端侧芯片基准测试评估方案。

  公司自行探索增加开发成本

  倡议政府牵头制定评测标准

  中国信息通信研究院DNN Benchmark名目负责人张蔚敏指出,人工智能在不同算法、不同场景下,对芯片提出了不同的恳求。硬件架构、延迟、带宽、能耗、神经网络模型、参数都是用户方决定人工智能芯片的主要参考。


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