“只看設(shè)計(jì)架構(gòu)層面，國內(nèi)的人工智能芯片并不比國外差，但這是不夠的。”在日前中科院物理所舉行的“科學(xué)咖啡館”科普沙龍上，清華大學(xué)電子工程系教授汪玉指出，這相當(dāng)于在沙子上蓋樓，基礎(chǔ)并不堅(jiān)固。

　　科技日報(bào)記者隨后采訪了中科院半導(dǎo)體所類腦計(jì)算研究中心副主任龔國良，他也表達(dá)了類似觀點(diǎn)。

　　設(shè)計(jì)架構(gòu)層面可圈可點(diǎn)

　　汪玉曾于2016年參與創(chuàng)立人工智能芯片公司深鑒科技，如今國內(nèi)已涌現(xiàn)出更多做人工智能芯片的企業(yè)，他的感受是，做得“一點(diǎn)不比國外差，有的甚至更好”。

　　這里所說的“好”，主要涵蓋設(shè)計(jì)架構(gòu)層面。而設(shè)計(jì)架構(gòu)成為國內(nèi)人工智能芯片的強(qiáng)項(xiàng)，背后有一定的原因。

　　“傳統(tǒng)的CPU和GPU芯片采用基于指令流的馮諾依曼式計(jì)算架構(gòu)和計(jì)算模式來運(yùn)行，而人工智能芯片多采用類腦或仿腦的架構(gòu)方式，能夠突破內(nèi)存墻的計(jì)算瓶頸。”龔國良介紹，在語音識(shí)別、圖像識(shí)別等運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的場景下，相比傳統(tǒng)芯片，人工智能芯片具有顯著優(yōu)勢。

　　由于與傳統(tǒng)芯片存在上述差異，龔國良告訴科技日報(bào)記者，僅從設(shè)計(jì)架構(gòu)來看，國內(nèi)人工智能芯片能夠很快跟進(jìn)相關(guān)技術(shù)，與發(fā)達(dá)國家?guī)缀跆幱谕凰健?/p>

　　從近期新聞可管窺國內(nèi)人工智能芯片的火熱進(jìn)展。

　　6月20日，寒武紀(jì)推出第二代云端人工智能芯片“思元270”；6月21日，華為發(fā)布人工智能手機(jī)芯片“麒麟810”；7月3日，百度發(fā)布遠(yuǎn)場語音交互芯片“鴻鵠”。

　　龔國良介紹，華為、寒武紀(jì)等企業(yè)開發(fā)的人工智能芯片，大多為通用性芯片，可勝任多種人工智能應(yīng)用場景。此外，不少高校和研究院所也在研發(fā)人工智能芯片，它們多為專用性芯片，在特殊應(yīng)用場景下性能較強(qiáng)。

　　產(chǎn)業(yè)鏈條仍存掣肘短板

　　盡管國內(nèi)人工智能芯片發(fā)展方興未艾，且在設(shè)計(jì)架構(gòu)方面可圈可點(diǎn)，但專家指出，總體上中國在芯片領(lǐng)域基礎(chǔ)薄弱，仍存不少掣肘短板。

　　汪玉介紹，中國大陸制造芯片的最新設(shè)備和工藝比國際先進(jìn)水平落后一到兩代，因此一些人工智能芯片需要送到境外進(jìn)行制造和封裝，產(chǎn)業(yè)鏈完整度欠佳。

　　龔國良在接受采訪時(shí)印證了上述情況。他告訴科技日報(bào)記者，手機(jī)上所用的人工智能芯片就是典型例子，這些芯片往往需要采用最新工藝以降低功耗、提高集成度和計(jì)算性能，屬于高端芯片，需求量非常大，但中國大陸尚不具備制造和封裝條件。