最近幾年，人工智能在數字領域崛起，日漸滲入各行各業，並徹底改變了數據的使用方式。不過，從2012年開始的所謂第三波人工智能浪潮湧入大眾視野以來，到現在人工智能落地的場景和變現能力似乎比預期的要差一些。我們也會好奇，為何會出現這種落差？
近日，在易維訊舉辦的第八屆年度中國ICT媒體論壇暨2019產業和技術展望研討會上，我愛方案網向賽靈思人工智能市場總監劉競秀瞭解了這個問題，並對賽靈思如何突圍以及如何幫助AI創業公司和行業客戶進行產品創新和市場的快速部署進行了揭祕。
賽靈思人工智能市場總監劉競秀
制約AI發展的兩大因素
“計算芯片的處理能力跟不上指數級增長的數據，芯片設計生產的週期跟不上快速迭代的市場需求，這是目前制約AI的發展有兩大因素。” 劉競秀說道。
隨著傳感器的大量部署，海量的視頻和圖像數據將會產生，包括城市、家庭、工廠和汽車等諸多場景；由此帶來的數據處理需求也呈幾何級倍數增長。
數據積累很多很快，但與之相應的計算力卻跟不上。
摩爾定律使AI芯片性能增加速度越來越飽和，起作用的過程也正在放緩。用於通用計算的CPU和用於高性能計算的GPU在AI計算能效上也開始處於劣勢，下一代計算越來越需要異構系統，傳統的CPU、GPU已經開始難以滿足越來越多的新的需求，半定製的FPGA和定製型的ASIC被各大AI公司青睞。
其中ASIC具備體積小、功耗低、計算性能高、計算效率高等優勢，大公司如谷歌、阿里也在出芯片，眾多創業公司都在做各種各樣的ASIC，希望在特定的定製領域提供一些場景和應用。但由於ASIC在很多領域都還沒有標準的算法，需要針對特定算法進行設計，不僅不能修改，而且生產週期長達一至兩年（18-24個月）。
這跟客戶希望產品能夠在快速創新的同時儘可能的實現快速上市的想法相悖。
因此，劉競秀認為，在當下ASIC未成熟的情況下，FPGA是最好選擇。“在市場上有一個很重要的時間窗口，就是每個行業在需求成熟之前，在大家有能力、有信心去開ASIC把這個錢賺回來之前，大家不會去開ASIC，而且這時候又需要一個平臺做初期的市場嘗試或者在激烈的市場競爭中快速將創意變成現實， 贏得市場先機，這時候FPGA就是最好的計算平臺品。”
重視軟硬一體的平臺才是AI快速落地的關鍵
無論是萬物互聯還是大規模的超算，賽靈思想緊緊抓住這個時間窗口，給客戶提供快速部署的平臺。賽靈思提供了一個以硬件為基礎的軟件堆棧開發環境，並打造出一個數據中心計算生態系統。
賽靈思下一代的Versal計算引擎，針對通信和人工智能高性能場景，定義了完全不一樣的芯片架構，不僅可以支持數據中心的運算加速和應用，而且能夠支持存儲和網絡。賽靈思利用3D技術來提供高性能的高帶寬存儲，提供較好的計算能力和存儲能力。當下市場主流的AI芯片由於需要快速運算和反覆讀取每一層的數據，通常有較長延時和較大功耗的缺點，因此需要提供儘可能大的存儲空間。相比之下，賽靈思使用的3D技術是更有效的提供高性能面向存儲的技術。同時，賽靈思充分利用硬核處理器功能，支持AI場景的快速運算。
一個更值得關注的是，賽靈思改變了過往原有的策略，從只提供硬件轉變為對硬件開發者和軟件開發者同時進行支持。劉競秀表示，“我們在過去幾年接觸所謂的AI客戶碰到了一些窘境。無論是AI芯片還是其它芯片，包括我們自己做的各種CPU，大家把芯片本身做出來不難，但是讓客戶把芯片用起來的關鍵是需要在相關的軟件、生態環境、工具鏈和各種參考應用上花更長的時間和更多的資源。”因此，賽靈思決定以後為客戶提供的是整套的產品，包括底層的硬件、中間各種各樣的IP以及軟件以及應用層各種各樣的神經網絡模型。
為了提供一個比較高效的開發用戶體驗，賽靈思更多的是提供通用的AI解決方案。他們主要從兩方面來入手：一是在底層定義了自己的指令級和IP，專門為人工智能做不同的算子，比如特殊編程，提供定向加速的IP，定向到相應的指令；二是開發了工具，通過這些工具和SDK為客戶提供接口，讓客戶無需寫任何一行代碼就可以實現不同行業和不同場景下的應用。
賽靈思現有的方案，最快幾個小時就可以把新的網絡部署在硬件上，就可以把系統運行起來。這樣就可以讓客戶非常快地拿到一個原型機，用這些原型機去真正的場景做性能、功能的迭代、數據的收集，讓產品比別人更快地推向市場。這對人工智能的創業公司和合作夥伴來說是最重要的。
未來哪些領域將成為賽靈思的主流市場？
賽靈思將其主流的市場大概分成八個方向，包括汽車，無線基礎設施，有線通信，音頻、視頻與廣播、航空航天、工業、科學與醫療，測試、測量與仿真，以及消費類電子等。這些也可以看做是賽靈思瞄準的潛在市場機會。下面我們主要聊汽車和消費電子這兩個賽靈思重點提及的領域。
汽車領域方面，激光雷達是賽靈思的一大重要市場，市場佔有率高達90%。全世界大概有大約幾十家主流的做激光雷達的公司，大家的方案和產品的技術路線差異非常非常大。沒有誰能夠做一顆計算平臺能夠覆蓋差異這麼大的平臺開發，而這恰好是FPGA最好的市場。
消費電子領域對價格會比較敏感，但很多高端的消費類產品還是願意採用價格稍微高的高性能芯片。比如，辦公室裡面幾十萬一套的四顆會議監控系統，能做到誰講話就自動把鏡頭注目到誰臉上。劉競秀認為，這種用人工智能提升用戶體驗的方式在傳統消費類市場裡面會有不同的需求和應用。
結語
過去兩年中，賽靈思積極拓展產品的邊界。同時定義了完全不一樣的芯片架構，不僅可以支持數據中心的運算加速和應用，而且能夠支持存儲和網絡。另外，賽靈思也比以前更重視軟件開發支持。
可以明顯看到的是，賽靈思作為一個傳統的FPGA芯片公司，現在已經慢慢走向另外一個維度，他們提供的不再僅僅只是一顆芯片，還有圍繞芯片的PCB層面的參考設計。
賽靈思正逐漸從一家純粹的FPGA公司轉變為一家數據中心市場的主要廠商。一切正沿著賽靈思去年新任CEO上任發佈的新戰略思路“數據中心優先，加速傳統的八大核心市場，驅動自適應的計算”穩步前進中。
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