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从ChatGPT看AI芯片发展趋势

发布日期:2023-07-07 浏览次数:458

人工智能算法需要在计算机设备上实现,而芯片又是计算机设备运作的核心零件,因此AI芯片的发展主要依赖两个领域:第一个是模仿人脑建 立的数学模型与算法,第二个是半导体集成电路即芯片。优质的算法需要足够的运算能力也就是高性能芯片的支持。人工智能于芯片的发展分为三个阶段:第一阶段由于芯片算力不足,神经网络算法未能落 地;第二阶段芯片算力提升,但仍无法满足神经网络算法需求;第三阶段,GPU和新架构的AI芯片促进了人工智能的落地。目前,随着第三代神经网络的出现,弥合了神经科学与机器学习之间的壁垒,AI芯片正在向更接近人脑的方向发展。

ChatGPT创造历史


ChatGPT是由OpenAI公司开发的人工智能聊天机器人程序,于2022年11月发布,推出不久便在全球范围内爆火,仅用 5 天 时间用户量便破百万,推出 2 个月后用户量破亿,访问量从 1830 万增长到 6.72 亿,成 为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT-3.5 基 础上主要提升了语言模型方面的能力,并添加了多模态功能,可以接受图像输入并理解 图像内容,可接受的文字输入长度也增加到 3.2 万 token,在不同语言情景和内部对抗性 真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5,在各种专业和学术基准上已经表现出人类水平, 为用户提供变革性的使用体验。


表1:历代 GPT 表现情况

数据来源:OpenAI,Medium,东吴证券研究所


AI芯片技术


AI 芯片主要有 CPU、GPU、FPGA 及 ASIC,以 GPU 为主的并行计算为 AI 提供 了主要生产力。


1)CPU(中央处理器)擅长逻辑控制,用于推理及预测。CPU 主要由 ALU(算术逻 辑单元)、CU(控制单元)与 Cache(临时指令存储器)构成。其中,ALU 由"And Gate" (与门)和"Or Gate"(或门)构成的算术逻辑单元,主要功能是进行二位元的算术运算, 约占 CPU 空间 20%;CU 则负责程序的流程管理。CPU 的执行周期是从内存中提取第 一条指令、解码并决定其类型和操作数,执行,然后再提取、解码执行后续的指令,重 复循环直到程序运行完毕。CPU 具备强大的调度、管理与协调能力,但受限于单行运算 导致算力较低。


2)GPU 图形处理器,并行计算满足强大算力需求。在结构方面,与 CPU 相比, GPU 中同样具备 ALU 与 CU 等架构,但 ALU 数量与体积占比更多,且采用数量众多 的计算单元和超长流水线,具备高并行结构,通过多核并行计算支撑大算力需求,且拥 有更高浮点运算能力,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比 CPU 更高的效率,满足 深度学习领域海量数据运算的需求。但 GPU 管理控制能力弱,无法单独工作,需由 CPU 进行控制调用。


3)FPGA 半定制化芯片,无限次编程支持高灵活性。FPGA 称为现场可编程门阵 列,基本结构包括可编程输入输出单元和可配置逻辑块等。基于其结构,用户可根据自 身的需求进行重复编程重组电路,具有高度实时性和灵活性,可以同时进行数据并行和 任务并行计算,在处理特定应用时有更加明显的效率提升,可以实现底层硬件控制操作 技术,为算法的功能实现和优化留出了更大空间。


4)ASIC 全定制化芯片,高速处理速度叠加低功耗表现。ASIC 是为专门目的为设 计的集成电路,为实现特定要求而定制的专用 AI 芯片,能够在特定功能上进行强化, 具有更高处理速度与更低能耗。缺点是研发成本高、前期研发投入周期长,且由于定制 化属性,可复制性一般,缺乏一定灵活性。深度学习算法稳定后,AI 芯片可采用 ASIC 设计方法进行全定制,使性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法做到最优。


车企入局ChatGPT


ChatGPT超乎预想的智能化表现给了汽车智能化赛道发展带来了一个全新的契机,曾经对于许多人来说似乎遥不可及的人工智能,正在迅速的登录人们的出行场景。此前,梅赛德斯 - 奔驰和微软共同宣布,两家公司正在合作扩大人工智能的使用,计划将 ChatGPT 整合到车辆的语音控制系统中。据介绍,测试版计划为期三个月,根据从中发现的问题以及车主反馈,梅赛德斯 - 奔驰公司将会考虑在更深的层次上整合ChatGPT。据悉,这项合作将通过微软的 Azure OpenAI 服务为车主带来聊天机器人 ChatGPT 的体验。梅赛德斯 - 奔驰表示,在美 90 万辆配备 MBUX 信息娱乐系统的车辆都可参与测试,使用 ChatGPT 驱动的语音助手。除了奔驰,众多企业也在关注和探索大模型在汽车上的应用,包括特斯拉、英伟达、百度、阿里等。人工智能和汽车的结合是国内外的迫切发展方向,没有公司会愿意在人工智能引领的又一次革新中掉队。


AI芯片发展趋势


随着我国高新技术产业的发展和社会各行各业的智慧化转型升级,AI芯片的应用领域不断扩大,其市场规模呈提速增长态势,但在芯片设计制造领域,中国仍缺乏设计软件,先进制程及设备与世界领先水平之间仍有差距,该领域部分产品及装备仍十分依赖进口。


以ChatGPT为代表的人工智能应用的爆发为中国AI芯片产业发展提供了新的契机。但罗马不是一天建成的,中国AI芯片产业要缩小和海外的差距,产业链各环节均有提升空间:


IC设计方面,RISC-V架构在AI芯片领域有明显的优势。其开源的特性降低了开发成本,同时也没有授权被中止的风险。此外,其可定制、可拓展的特性可以提供更高的运行效率、更低的能耗和更灵活的设计,从而更好地满足AI计算的需求。因此,未来会有更多AI芯片产品采用RISC-V处理器架构,这也将进一步促进RISC-V生态的发展。


IC制造方面,当前国际环境下,AI计算芯片在海外Foundry厂生产阻力大,国内超过600G互联带宽和600T算力的芯片,逐渐倾向于在大陆Foundry厂生产,这也推动着Foundry厂要逐步发展先进工艺技术和提升产能。


IC封装方面,后摩尔时代,芯片制程已接近物理极限,通过大力发展Chiplet等先进封装工艺,将多个芯片高速互联,是实现算力的提升方式之一。


在ChatGPT等大模型的推动下,AI技术有望深刻影响各行各业,预示着生产力的巨大飞跃即将来临。ATC作为汽车技术会议领域的领先平台,将于2023年8月推出“汽车电子与软件技术周”将旗下“第三届汽车ASPICE大会”“第二届汽车芯片技术峰会”“2023汽车嵌入式软件技术峰会””第二届汽车电子电气架构技术峰会””第二届汽车Autosar技术峰会”等5大技术峰会汇聚技术周,5+技术分会场、80+技术主题分享、1500+技术人士。让汽车电子与软件技术领域的专家、学者聚集在一起,分享他们的经验和见解,探讨行业的最新趋势和发展方向。这个活动旨在促进汽车电子与软件技术的交流和合作,推动汽车产业的创新和发展。


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