2024年7月6日下午，由上海開放處理器產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心和芯原微電子（上海）股份有限公司主辦的“RISC-V和生成式AI論壇”，在上海世博中心成功召開。芯原股份創(chuàng)始人、董事長兼總裁戴偉民博士發(fā)表了關于“AIGC芯片的機遇與挑戰(zhàn)”的精彩演講。這一演講不僅深入分析了人工智能技術(shù)的歷史發(fā)展和當前趨勢，還預測了這些技術(shù)將如何在未來塑造半導體行業(yè)，特別是在AIGC領域的應用和發(fā)展。

群模亂舞是浪費電，垂直領域微調(diào)具備更高價值

戴博士的演講首先回顧了從機械化時代到信息化時代的轉(zhuǎn)變，強調(diào)了人工智能從“弱智能”向“強智能”的轉(zhuǎn)變?nèi)绾螛O大地推動了計算需求的增長。他指出，隨著技術(shù)的進步，AIGC的發(fā)展已從單一模式識別和響應，擴展到更復雜的任務如自然語言處理和機器學習模型的自我迭代。這些技術(shù)的進步不僅加速了人工智能的應用，也對芯片設計和制造提出了新的要求。

但當下的“百模大戰(zhàn)”，在戴博士看來更像是“群模亂舞”、浪費電?！安灰f一講起AI就要建一個訓練中心、要很多訓練卡，樹干是長不出樹葉的、要樹枝。樹枝是什么意思？微調(diào)。垂直領域的微調(diào)，這是在端上、然后端上再推。實際上三張卡“云上的訓練卡、端上的微調(diào)推理卡”，應該是端上的卡大大大于“云”上的卡?！贝鞑┦拷忉尩?。

AIGC：推動高性能計算芯片市場擴張

戴博士詳細探討了AIGC技術(shù)對半導體行業(yè)的具體影響。他提到，隨著模型規(guī)模的增加，對計算能力的需求也呈指數(shù)級增長，這直接推動了高性能計算芯片市場的擴張。在他的演講中，戴博士使用具體數(shù)據(jù)展示了從GPT-3到GPT-4模型的參數(shù)和計算需求的激增，以及這對芯片設計和生產(chǎn)技術(shù)的挑戰(zhàn)。

據(jù)悉，GPT 3擁有1750億個參數(shù)，計算需求 約為 315000百億億次；GPT 4約有1.7萬億個參數(shù)，計算需求 約為 1.35億百億億次。一個擁有10萬億參數(shù)的理論上要130億百億億次的計算量，將需要1060萬個A100 PCle 80GB芯片或3336 個采用256 個Grace Hopper芯片的DGX GH200系統(tǒng)。

而為了實現(xiàn)這些模型加速，產(chǎn)業(yè)界也進行了多種探索。Groq自研的一種名為張量流處理器(TSP)的新型處理單元，并定義為“語言處理單元 (LPU)”。通過其專門的架構(gòu)設計、高效的內(nèi)存帶寬、改進的能效比、可擴展性和未來發(fā)展?jié)摿?，在處?特定AI工作負載，尤其是大型語言模型時，相對于GPU展現(xiàn)出顯著的先進性。

初創(chuàng)公司Etched AI，則針對Transformer推出了專用ASIC“Sohu”。Sohu是基于臺積電4nm工藝，配有144GB HBM3E高帶寬內(nèi)存。能效方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)GPU，推理方面性能比英偉達的H100快20倍。而這種性能優(yōu)勢的建立是基于對Transformer架構(gòu)的優(yōu)化硬化，所以并不能夠支持CNN、RNN 或 LSTM等大多數(shù)AI 架構(gòu)，靈活性欠佳。

戴博士引用了來自Counterpoint Research的數(shù)據(jù)，該報告稱到2030年，關鍵計算領域的半導體收入將達數(shù)萬億美元；，生成式AI將使服務器領域的半導體收入增至三倍，達到5930億美元的規(guī)模。

下一輪“先軟后硬”的牛市正在到來，芯原實現(xiàn)積極布局

芯原在應對AIGC挑戰(zhàn)方面的創(chuàng)新舉措，包括低功耗設計、高性能計算和芯片微調(diào)技術(shù)上的突破。特別是在可穿戴設備和汽車電子領域，芯原開發(fā)的芯片不僅能夠處理復雜的AI模型，還能在極低的功耗下運行，這些技術(shù)的應用展示了其在行業(yè)中的領先地位。

在今年的德國嵌入式展上，芯原還展示了谷歌Open Se Cura項目。這是一個由設計工具和IP庫組成的開源框架，旨在加速安全、可擴展、透明和 高效的AI系統(tǒng)的發(fā)展；芯原提供多個IP、低功耗芯片設計、BSP，并負責推動該項目的商業(yè)化。

值得一提的是，芯原神經(jīng)網(wǎng)絡處理器 (NPU) 已在全球累積出貨超過1億顆，被72家客戶用于其128款人工智能芯片中，涉獵了超過10個市場應用領域。芯原的圖形處理器 (GPU) 也已在全球累積出貨近20億顆，擁有70項專利，在千萬輛車上運行。在視頻處理器 (VPU) 方面，芯原也是全球第一。其VPU產(chǎn)品已被全球前20大云平臺解決方案提供商中12個采用，國內(nèi)前5大互聯(lián)網(wǎng)提供商種有3個也選擇了芯原的VPU。

在自動駕駛方面，芯原Chiplet技術(shù)正在助力構(gòu)建下一代智慧駕駛平臺。在數(shù)據(jù)中心領域，芯原也提供了全面的產(chǎn)品組合，提供了一系列高性能AIGC芯片。

展望未來，戴博士討論了AIGC技術(shù)在多個垂直市場中的應用前景，如自動駕駛、健康醫(yī)療和制造業(yè)等。他預測，隨著技術(shù)的成熟，這些領域的需求將進一步驅(qū)動高性能芯片的市場增長。此外，他強調(diào)了在全球范圍內(nèi)建立戰(zhàn)略合作伙伴關系的重要性，以便更好地利用全球資源和專業(yè)知識，加速AIGC技術(shù)的商業(yè)化進程。

“我認為下一輪牛市2026年、最晚2027年，是因為2023年的ChatGPT?！贝鞑┦空J為，上一輪的牛市由iphone4開啟，是從移動硬件創(chuàng)新到移動互聯(lián)網(wǎng)的軟件創(chuàng)新，“先硬后軟”的節(jié)奏。而新一輪的牛市的開啟，則是先軟后硬的節(jié)奏，以ChatGPT為代表的大模型將會引領大算力硬件的“牛市”。

結(jié)語

戴偉民博士的演講為我們提供了對AIGC技術(shù)發(fā)展的深刻洞察，以及這些技術(shù)如何影響芯片行業(yè)的全面分析。他的見解不僅強調(diào)了芯原在這一變革中的領導角色，也展示了半導體行業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)。隨著AI技術(shù)的快速進步，芯原的創(chuàng)新和戰(zhàn)略布局將在未來的技術(shù)革命中扮演關鍵角色，推動整個行業(yè)向前發(fā)展。