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AI芯片格局震荡

放大字体  缩小字体 发布日期:2024-01-16  浏览次数:0
核心提示:过去的一年,国内AI产业面临巨大挑战,大算力AI芯片和板卡被卡,AI芯片软件生态也面临巨大困难。业界普遍认为,除了美国英伟达等
 过去的一年,国内AI产业面临巨大挑战,大算力AI芯片和板卡被“卡”,AI芯片软件生态也面临巨大困难。业界普遍认为,除了美国英伟达等产品外,使用其他产品进行大模型开发难度极大。

这种形势其实也反映了市场需求的大幅增长和技术进步的迫切需求。大模型尤其是多模态大模型的出现,正在将AI带到更多领域,对AI技术发展起到巨大的推动作用。

近期,英伟达“中国特供版”芯片遇冷的局面,也给国产AI芯片带来更大的想象空间。国产AI芯片是否有望开启新格局、并深远影响AI技术的发展?<与非网>对话AI明星企业,探寻产业的关键动力和发展趋势。

Imagination:AI SoC设计灵活性是关键

过去几年,Transformer已经取代传统卷积神经网络成为AI的首选,这在硬件方面产生了重大影响,尤其是对那些通常只针对少数算法优化进行定制的AI加速器。

这给硬件设计师带来了挑战,他们往往希望能够面向未来工作负载继续进行优化。这在产品生命周期较长的市场中尤其明显,例如在汽车行业,随着车辆连接性的增强,汽车甚至可以在车载SoC设计后十年内接收软件更新。

在AI的发展过程中,如何将产品落地到实际场景一直是一个挑战,大模型能否改变这一现状?王少军表示,对于常规场景,大模型有望解决这一问题,但对于一些长尾、稀缺场景,大模型仍存在局限性。在他看来,算力才是大模型时代最基础、优先级最高的问题,如果没有足够的算力,其他技术得以有效应用的基础也不存在。


 

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