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為高效處理人工智能算法所需要的海量數據，特定的晶片研發已成為各大科技公司爭相逐鹿的新高地。昨日，國內領先的人工智能企業雲知聲公布其多模態AI晶片戰略，並宣布其正在研發中的三款分別針對物聯網語音、智慧城市、智慧出行的AI晶片。據悉，此三款晶片將於今年啟動量產。
隨著人工智能技術的發展，以CPU和GPU為代表的傳統晶片在處理海量數據時已顯疲態。以Google的人工智能產品阿爾法狗（Alpha Go）為例，它完成一盤圍棋需要動用1000個CPU和200個GPU，每分鐘的電費高達300美元。同時，伴隨著5G的到來，新的信息技術將進一步與人工智能結合，來自語音、圖像、視頻的巨量多維數據對晶片的計算能力提出了新的要求。
在這種背景下，AI晶片的研發和量產已刻不容緩。據知名市場調研公司ReportLinker預計，到2023年，全球人工智能（AI）晶片市場規模將達到108億美元，復合年均增長率達到53.6%。AI晶片很可能是晶片界的一次變革。
目前雲知聲正在研發中的多款面向不同方向的晶片，其中包括第二代物聯網語音AI晶片雨燕Lite，面向智慧城市場景的多模態AI晶片海豚，以及與吉利集團合作，面向智慧出行場景的多模態車規級AI晶片雪豹。
雲知聲創始人、CEO黃偉認為，未來人工智能應用將不僅僅是晶片與應用端的聯動，更包括了雲計算。「強大的雲會讓應用端能力更強，而強大的應用端則可提升數據處理的實時性和有效性，進而增強雲的能力。」黃偉表示，二者需要緊密結合，這要求對晶片設計和雲端架構進行統一考量。傳統的通用方案架構由於在高實時性、高智能化場景中的算力有限，且無法平衡好成本、功耗、安全性等諸多現實需求，因此具備多維度 AI 數據集中處理能力的多模態 AI 晶片將成必由之路。
雲知聲於2015 年正式啟動自研 AI 晶片計劃，目前正在加速技術布局。「我們面向機器視覺的輕量級圖像信號處理器，在不依賴外部內存的情況下，可做到 30 fps 的速率下實時對傳感器的圖片進行預處理；先進神經網路處理器DeepNet2.0最高可配置算力達 4T，達行業一流水平。」黃偉說。此外，雲知聲還與ASIC人工智能計算中心達成深度合作，開展相關基礎。
作者：金婉霞
編輯：儲舒婷