寒武纪CEO陈天石:入局车载芯片,“云边端”整体化
时间:2021-08-06 21:55:40来源:卡卡手游网作者:佚名我要评论 用手机看
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“未来我们可能最终需要几千个T,也就是几千万亿次的计算能力,在一个汽车上才能够达成级别比较高的自动驾驶功能。”
7月8日,寒武纪创始人兼CEO陈天石在2021世界人工智能大会上作出以上预测。他还预告了寒武纪正在设计中的车载智能芯片。寒武纪的这颗芯片拥有超过200TOPS的算力,采用7nm制程,具备车规级标准和独立安全岛,并将继承寒武纪“云边端”一体化的统一软件工具链。“我们一直秉持在智能汽车行业要把‘云边端’作为一个整体来考量,”陈天石解释这背后的思考。
寒武纪是中国第一个推出云端智能芯片的创业公司,有云端训练芯片思元290和推理芯片思元270,以及用于边缘计算的思元220芯片的完整产品线。“到今天寒武纪已经形成覆盖了云、边、端三个领域,包括训练、推理等相对全面的不同品类的AI芯片,目前寒武纪产品线的特点就是‘云边端一体’,”陈天石表示。
在未来的智能驾驶,或者说智能座舱,抑或是智能网联汽车的生态产品,都不是说汽车是一个孤立的个体,而是必须要和云端的数据中心和边缘计算的单元构成一个系统级的整体,他们之间存在非常频繁的数据交互和人工智能模型之间的升级和传输。
“在云端,我们需要收集大量的数据去做人工智能模型的训练;在车上,我们需要及时处理传感器的数据,在行车的每个过程中做好决策;在路侧,我们需要实现车和路侧的数据交互,获得更好的驾驶体验。所以只有在一个统一的系统平台上,才能保障这个系统更高效更稳定地运行。对于汽车行业,可能确实需要严肃考虑,在不同场景之间的,在泛汽车领域智能处理方面的,系统的一体化问题,这会使整个数据交互和AI算法解决方案的升级迭代变得非常灵活,非常高效。”
寒武纪的所有处理器都是用统一的处理器架构和平台级基础软件,这意味着开发者只要在云端应用寒武纪的产品,也就可以在终端和边缘计算平台使用相应的产品。并且由于统一的指令集和架构,云边端可以采用统一的软件平台,开发的应用可以在云边端互相兼容,这大大减少云边端不同平台的开发和应用迁移成本。
陈天石在演讲开始时说道,“人工智能的要素之一是算力。随着深度学习的兴起,包括人工智能应用的普及,最近一些比较大的模型,像自然语言处理模型,他的尺度到了千亿级的参数。那么要训练一个这么复杂的模型,所耗费的时间和电费,包括设备的费用都非常昂贵。所以如何获得更加廉价、能效更高的算力是智能芯片行业需要长期努力的方向。”
这种用不同芯片适配不同场景,同时减少云边端不同平台的开发和应用迁移成本的方式就是他给出的解答。 (本文来自澎湃新闻,更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
7月8日,寒武纪创始人兼CEO陈天石在2021世界人工智能大会上作出以上预测。他还预告了寒武纪正在设计中的车载智能芯片。寒武纪的这颗芯片拥有超过200TOPS的算力,采用7nm制程,具备车规级标准和独立安全岛,并将继承寒武纪“云边端”一体化的统一软件工具链。“我们一直秉持在智能汽车行业要把‘云边端’作为一个整体来考量,”陈天石解释这背后的思考。
寒武纪是中国第一个推出云端智能芯片的创业公司,有云端训练芯片思元290和推理芯片思元270,以及用于边缘计算的思元220芯片的完整产品线。“到今天寒武纪已经形成覆盖了云、边、端三个领域,包括训练、推理等相对全面的不同品类的AI芯片,目前寒武纪产品线的特点就是‘云边端一体’,”陈天石表示。
在未来的智能驾驶,或者说智能座舱,抑或是智能网联汽车的生态产品,都不是说汽车是一个孤立的个体,而是必须要和云端的数据中心和边缘计算的单元构成一个系统级的整体,他们之间存在非常频繁的数据交互和人工智能模型之间的升级和传输。
“在云端,我们需要收集大量的数据去做人工智能模型的训练;在车上,我们需要及时处理传感器的数据,在行车的每个过程中做好决策;在路侧,我们需要实现车和路侧的数据交互,获得更好的驾驶体验。所以只有在一个统一的系统平台上,才能保障这个系统更高效更稳定地运行。对于汽车行业,可能确实需要严肃考虑,在不同场景之间的,在泛汽车领域智能处理方面的,系统的一体化问题,这会使整个数据交互和AI算法解决方案的升级迭代变得非常灵活,非常高效。”
寒武纪的所有处理器都是用统一的处理器架构和平台级基础软件,这意味着开发者只要在云端应用寒武纪的产品,也就可以在终端和边缘计算平台使用相应的产品。并且由于统一的指令集和架构,云边端可以采用统一的软件平台,开发的应用可以在云边端互相兼容,这大大减少云边端不同平台的开发和应用迁移成本。
陈天石在演讲开始时说道,“人工智能的要素之一是算力。随着深度学习的兴起,包括人工智能应用的普及,最近一些比较大的模型,像自然语言处理模型,他的尺度到了千亿级的参数。那么要训练一个这么复杂的模型,所耗费的时间和电费,包括设备的费用都非常昂贵。所以如何获得更加廉价、能效更高的算力是智能芯片行业需要长期努力的方向。”
这种用不同芯片适配不同场景,同时减少云边端不同平台的开发和应用迁移成本的方式就是他给出的解答。 (本文来自澎湃新闻,更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
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