行人散去，夜路逐漸寂寥，深夜食堂的燈又被點亮。今天一個久未光顧的老食客光臨深夜食堂。

　　曾老板是一個芯片制造廠老板。跟上次來相比，老曾的鬢角多了幾片斑白，面容也有幾分頹唐。

　　“有日子沒見，老曾，你怎么蒼老這么多。”

　　“嗨，別提了，愁的。日子不好過啊。人工智能來勢洶洶，周圍做芯片的同行有能力的都開始研發(fā)新產(chǎn)品，不轉(zhuǎn)型眼看著就被淘汰。”

　　“那你們也趕緊行動起來啊。”

　　“哪有那么容易!芯片技術(shù)開發(fā)周期長，投入那么多編程、技術(shù)、生產(chǎn)力量，還要不斷調(diào)試到符合合格的工藝標準。大公司資源多、研發(fā)能力強，自然沒問題，像我們這種小公司不敢冒這個風險啊。”

　　“但是轉(zhuǎn)成了，不也是個機會?”

　　“這倒是，主要是孤軍奮戰(zhàn)風險太高了，我得尋個幫手。”

　　相信在芯片制造行業(yè)，曾老板近期的焦慮不是個例。那么，人工智能的熱潮，究竟給芯片行業(yè)帶來怎樣的影響呢?

　　人工智能的發(fā)展呼喚芯片行業(yè)的突破

　　人工智能的熱潮正在席卷全球，其對計算力所提出的前所未有的要求，給整個半導體和芯片產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的發(fā)展空間與商機。

　　華為副總裁楚慶在接受《軟件和集成電路》訪談時提到：“—方面，隨著人工智能的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)已成為瓶頸。目前以Deep Learning為代表的多層次人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，無需過多編程，但對芯片并行數(shù)據(jù)處理能力有非常高的需求，而傳統(tǒng)處理器架構(gòu)在海量數(shù)據(jù)并行運算面前明顯力不從心，計算資源捉襟見肘。另一方面，摩爾定律面臨失效，而人工智能要快速發(fā)展，芯片計算能力提高的腳步不能變慢，只能更快。因此，在未來的人工智能研究上，芯片架構(gòu)和微架構(gòu)設(shè)計需要做出更多貢獻。‘如何讓AI從芯片開始，將是一個重要課題、一個重大機遇。’”

　　IBM認知系統(tǒng)高級副總裁Bob Picciano認為：“未來，計算能量不僅是存在于CPU，而是廣泛涉及到包含GPU、FPGA甚至內(nèi)存計算等其他設(shè)備。不同于以往傳統(tǒng)的計算邏輯基于集中式數(shù)據(jù)，使用程序化的計算方式;隨著分布式數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)日漸成為主流，計算正在從‘程序化的計算’向‘以數(shù)據(jù)處理為中心的計算’演進。”

　　為此，去年9月，IBM推出了面向高性能計算的IBM Power Systems S822LC服務(wù)器(Minsky服務(wù)器)，其使用的NVidia開發(fā)的通信協(xié)議NVLink，能夠迅速在CPU及GPU之間建立連接。以具有高CPU-GPU 帶寬的服務(wù)器實現(xiàn)高性能的數(shù)據(jù)傳輸，為規(guī)模更大、更為復(fù)雜的深度學習模型提供其所需的計算能力。

　　人工智能的發(fā)展促進芯片技術(shù)的突破

　　《軟件和集成電路》在該篇專題文章中表示：人工智能的應(yīng)用與發(fā)展正在席卷全球，給整個半導體和芯片產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的發(fā)展空間與商機，甚至影響著芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展走勢。了解芯片行業(yè)的人都知道，從芯片設(shè)計開始，到輔助軟件、設(shè)備、制造、工藝和封裝，是很長的產(chǎn)業(yè)鏈，其中的任何一個環(huán)節(jié)的發(fā)展都會受到人工智能的影響。

　　IBM基于面向高性能計算的Minsky服務(wù)器，在今年進一步推出了“認知系統(tǒng)”(Cognitive Systems)，面向機器學習、深度學習、自然語言處理、實時高級分析等人工智能相關(guān)工作負載，融合BlueMind深度學習云平臺、PowerAI深度學習框架，提供一個硬件+軟件整合的解決方案。

　　這個一體化的解決方案在實施質(zhì)量/監(jiān)控監(jiān)測分析，產(chǎn)品深入優(yōu)化，個性化設(shè)計研發(fā)，視頻/圖像識別等領(lǐng)域建立了成熟的應(yīng)用場景�？梢灶A(yù)見，這樣的方案能為芯片制造的多個環(huán)節(jié)如研發(fā)、制造、工藝等環(huán)節(jié)提供支持。

　　開放繁榮的生態(tài)激發(fā)芯片技術(shù)的突破

　　然而，芯片領(lǐng)域的創(chuàng)新涉及到算法、編程語言、集成電路技術(shù)、半導體工藝等多個環(huán)節(jié)，難以通過單個企業(yè)的研發(fā)投入予以實現(xiàn)。

　　幸運的是，在推出面向人工智能的計算架構(gòu)的同時，IBM也通過積極建設(shè)硬件系統(tǒng)生態(tài)促進整個行業(yè)的聯(lián)合創(chuàng)新�；�于Power硬件架構(gòu)技術(shù)的OpenPOWER 基金會，IBM聯(lián)合合作伙伴與基金會成員在近期推出三種OpenPOWER LC系列服務(wù)器，面向高性能計算、機器學習等工作負載。此外，IBM通過與NVidia及賽靈思合作，加速計算性能的提升及連接效率，已經(jīng)實現(xiàn)了比x86高3-5倍的CPU和GPU間I/O帶寬，使機器的訓練時間從幾天縮短到幾小時甚至幾分鐘。

　　由IBM 、AMD、Google、Mellanox以及Micron創(chuàng)建的OpenCAPI聯(lián)盟，正在持續(xù)探索如何打開CPU之間的鏈接，通過全新的“OpenCAPI”標準滿足高性能異構(gòu)計算的需求。IBM在全球及本地硬件架構(gòu)領(lǐng)域所建設(shè)的生態(tài)，將為無數(shù)個類似曾老板的芯片制造企業(yè)開放更多的創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型機會。

　　或許，當曾老板真正放下對于人工智能大潮的轉(zhuǎn)型焦慮，以一種全新的角度去看待人工智能與芯片產(chǎn)業(yè)之間互為因果、相輔相成的關(guān)系，他會發(fā)現(xiàn)人工智能帶給芯片企業(yè)的不僅不是焦慮和憂愁，反而是謀求新突破的喜悅與憧憬。

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