在加州山景城舉辦了 AI Hardware Summit 會議，這是目前唯一專門致力于開發(fā)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機視覺硬件加速器生態(tài)系統(tǒng)的活動。

會上，來自 AI 芯片初創(chuàng)企業(yè)、半導(dǎo)體公司、系統(tǒng)供應(yīng)商/ OEM、數(shù)據(jù)中心、企業(yè)、金融服務(wù)、投資者和基金經(jīng)理等 250 多位先進技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者們，為新興的 AI 芯片市場構(gòu)建了一幅全面的架構(gòu)路線圖。

人工智能硬件峰會的五大要點:

幾乎所有使 AI 計算加速的都是 7nm 芯片，由臺積電制造。另外，我們還看到了一系列新的高速接口芯片 (Serdes 56 / 112gbs)。

英偉達依舊是訓(xùn)練領(lǐng)域之王，我們將會看到其新款計算卡 Tesla T4(使用了全新的 12nm 制程工藝 圖靈架構(gòu))的廣泛使用。我們認(rèn)為，它將在 2019 年繼續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位。長遠來看，我們對 AI 較少依賴于 CUDA 和 GPU 的狀況感到擔(dān)憂。

我們認(rèn)為 Intel 的 7nm AI 芯片(由臺積電代工)支持 112GBs Serdes 和高速 DRAM。明年，在 Cascade Lake 服務(wù)器中，DL Boost INT8 會協(xié)助提高深度學(xué)習(xí)推理性能。

所有的云計算服務(wù)商都在開發(fā)內(nèi)部的芯片，加速計劃是不公開的。這種垂直推進是對芯片制造商的一個主要威脅。

在五年的時間中，我們看到：新的模擬計算機(神經(jīng)形態(tài))的進步，納米線對數(shù)字計算的部分挑戰(zhàn)，硅光子代替了 SerDes(112GBs 以上)，以及更高速的存儲器對 AI 性能提升的助益。

未來十年，AI 芯片將不僅是半導(dǎo)體領(lǐng)域最有前途的增長領(lǐng)域之一，還可能擾亂傳統(tǒng)的計算機市場。

專門針對 AI 開發(fā)的軟件還有 99%沒寫出來。如今，只有不足1% 的云服務(wù)器為AI加速服務(wù)(今年的服務(wù)器總數(shù)為 5 百萬臺)，企業(yè)服務(wù)器則是幾乎零舉動。訓(xùn)練和推理的工作量正以較低的基數(shù)倍增，但市場似乎一致認(rèn)為，今天的加速硬件(GPUs，CPUs， FPGAs)已經(jīng)遠遠滿足不了市場的需求——在我們看來，我們需要實現(xiàn)吞吐量的巨大飛躍(100 倍)，以擴大 AI 的規(guī)模，并讓 AI 變得無處無在。

好消息是，即將迎來結(jié)構(gòu)性的創(chuàng)新，但是其作用需要一段時間才能顯現(xiàn)出來。

2019 年以后，我們將看到：新的流程技術(shù)(7nm)，新的計算機功能結(jié)構(gòu)(芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，新的芯片連接(56/112GBs SerDes)，新的內(nèi)存方法(HBM3，SRAM on-chip 等)和新的包裝技術(shù)，所有這些都能大規(guī)模提升性能。

芯片行業(yè)正在進行創(chuàng)新反思，因為芯片的發(fā)展不能過多依賴制造業(yè)的萎縮來取得進展。機會來了。我們會繼續(xù)看到，對長期投資 AI 芯片的投資者而言，投資臺積電和主要的 DRAM 制造商仍是最佳選擇。

我們上周參加了人工智能硬件峰會，了解了很多 AI 芯片替代品的現(xiàn)狀。

有一件事是清楚的：我們從未見過如此多的公司(無論大小)像今天這樣、進軍新的芯片市場，毫無疑問，未來幾年將會是一個令人著迷的時期，我們一定能見證這個市場的整合過程。

繼谷歌的 TPU 領(lǐng)先之后，每個云計算服務(wù)商都在做內(nèi)部的 AI 芯片。問題在于，要想影響市場的情緒，這一切需要的時間有多長。

畢竟，谷歌的 TPU 芯片已經(jīng)到了第三代(2016 年中期推出第一代 TPU)，但仍然承載不了 Tensorflow(或其他框架)所有工作量。我們認(rèn)為，其他云計算服務(wù)商將在 2020 年驗證并量產(chǎn)他們的第一款 AI 芯片。

造新的 AI 芯片，有兩種通用方法。

第一種方法是，在系統(tǒng)上進行創(chuàng)新，以更快的 I/O 和外部內(nèi)存接口(英偉達、英特爾等)為重點來擴展性能。

第二種方法是，把所有的數(shù)據(jù)集中保留在芯片上(芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))——包括大量的小核和芯片內(nèi)存，以減少對外部 DRAM 的需求。第二種方法將在未來 6 個月內(nèi)實現(xiàn)第一批 AI 芯片的商業(yè)化，但我們認(rèn)為，7nm 工藝才是促使市場為其買單的優(yōu)勢(也就是 2020 年的增長)。

圍繞人工智能的軟件棧在快速發(fā)展，云計算服務(wù)商也推出了開源適配器，以支持在其框架中運行的各種芯片(例如 Tensorflow XLA、Facebook Glow)。隨著新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成熟，每個人都會認(rèn)同可編程性和靈活性的重要性。

這意味著，7nm 芯片潛在的目標(biāo)是，16 位浮點運算的運算能力至少要達到 10TOPS。人們真正關(guān)注的是如何通過提高效率來提高性能，如通過支持稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、降低精度、使用 mini-batching、加快芯片互聯(lián)速度(112GB Serdes)、使用更快的內(nèi)存接口(遠超 HBM2)，以及新的多芯片先進封裝。

英特爾：AI 領(lǐng)域的玩家

當(dāng)人們普遍不再依賴通用 CPU 時，也不再十分信任英特爾計劃在未來幾年內(nèi)為 AI 引入一些新的優(yōu)化措施這件事。

英特爾去年 (2017 年) 的 AI 收入約為 10 億美元，Xeon CPUs 也將繼續(xù)在 AI 推理和 AI 訓(xùn)練方面發(fā)揮重要作用。

例如，英特爾在 Cascade Lake 的服務(wù)器架構(gòu)中添加了大量新的指令，以提高其推理性能(聲稱在精度為 INT8 的情況下、性能提升了 11 倍)。我們預(yù)計，這些擴展將與 AMD EPYC2 規(guī)格區(qū)別開來。

我們還相信，英特爾的下一個 ASIC 芯片(將于 2019 年采樣)將由臺積電代工(7nm)，將具有一些關(guān)鍵的專有接口，這將顯著提高它的性能。雖然當(dāng)下 GPU 以低速(PCIE-3)與 CPU 相連，但是我們預(yù)計，新的服務(wù)器將 PCIE-4(16GB)，仍會是數(shù)據(jù)輸入 GPU 的關(guān)鍵瓶頸。

相比之下，我們認(rèn)為，英特爾將在其 Xeon CPU 和 7nm Nervana 芯片之間構(gòu)建專有接口，速度可達 112GB。英特爾正計劃推出一種新的高帶寬內(nèi)存接口(這對云服務(wù)提供商來說，是一個關(guān)鍵的關(guān)注點)，并積極參與新的多芯片包裝。AI 的加速會導(dǎo)致更多的 CPU 被停用，英特爾正尋求通過圍繞 Xeon 構(gòu)建外圍解決方案來獲取價值。

英偉達：標(biāo)準(zhǔn)制定者

英偉達的 GPU 目前仍然是 AI 計算領(lǐng)域的王者，他們有實際的收益(支持所有的框架，所有的云計算服務(wù)商，所有的 OEM)，他們的新品將有顯著的性能提升——我們認(rèn)為，其 T4 將被廣泛采用，其新的 DGX2 服務(wù)器將在今年售罄。目前沒有什么引人注目的替代品可供選擇，我們認(rèn)為，英偉達將繼續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位(至少到 2019 年)，但有兩個主要問題讓我們懷疑，英偉達是否能長期維持其領(lǐng)導(dǎo)地位：

首先，我們認(rèn)為，很明顯的一點是，隨著谷歌和 ONNX 等公司的努力，英偉達的軟件護城河 (CUDA) 將變得不那么重要。

云計算服務(wù)商正積極提供開源插件，用于替代芯片解決方案，以支持 Tensorflow、Pytorch、CNTK、coff2 等框架，從而降低進入新的 AI 處理器的軟件門檻。

其次，是英偉達訓(xùn)練和推理芯片的經(jīng)濟性——雖然它們可以為許多 AI 工作節(jié)省 CPU，但是銷售卡的超高利潤率與昂貴的內(nèi)存捆綁在一起(V100 是每張卡 1 萬美元，P4 可能是每張卡 2000 美元)，這只會讓云端玩家擁抱其他架構(gòu)。

盡管如此，英偉達有巨大的資源來超越競爭對手 (尤其是初創(chuàng)企業(yè))，它致力于每年為 AI 推出一種新的架構(gòu)，可能在 2019 年首次推出 7nm 解決方案。

V100 和 T4 在很大程度上都被視為英偉達在 AI 領(lǐng)域的第一顆轉(zhuǎn)換芯片(不再只是通用 GPU)，因為它們是第一個支持張量核心和較低推理精度的芯片(INT8)。

隨著英偉達 7nm 芯片的推出，我們期待，其性能在 2019 年會有另一個大的飛躍——有很多大幅提升吞吐量和延遲以提升效率的方法，我們預(yù)期，其下一代芯片更像以 AI 為中心的 ASIC，而不是 GPU。

云端的消費者告訴我們，他們使用 V100 GPU 來進行訓(xùn)練的頻率很低(低至 15%)，因為他們用 GPU 只是為了訓(xùn)練單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們希望英偉達能將 GPU 虛擬化——盡管對 AI 計算的需求永無止境的，但這可能會給英偉達的 GPU 增長帶來壓力。

此外，英偉達如今擁有芯片對芯片的快速接口(NVlink2)，運行速度為 25Gbs(遠遠超過僅 8GB 的 PCIE-3 或 16GB 的 PCIE-4)。我們預(yù)計，到 2019 年底，英偉達將支持 56Gbs 甚至 112 GB 的服務(wù)器，因為有些替代方案可以提升這些規(guī)格。

我們認(rèn)為，英偉達的下一代架構(gòu)將在 2019 年的 7nm 芯片上出現(xiàn)(超過 Volta / Turing)，這將大大決定它能夠在多大程度上拉開市場差距。

AI 芯片的替代品——即將到來

隨著谷歌 TPU 的推出，每個云計算服務(wù)商內(nèi)部都有了做 AI 芯片的項目，我們認(rèn)為，這將在未來 18 個月內(nèi)得到驗證。

有些人公開表達了自己的意圖。微軟甚至在峰會上設(shè)立了招聘平臺，這就是它渴望建立團隊的表現(xiàn)。但有關(guān)這些項目的狀況，我們無從得知：云計算服務(wù)商沒有公開他們造芯計劃的任何細節(jié)，所以我們不知道他們的項目進展。

我們認(rèn)為，第一代轉(zhuǎn)換芯片將像谷歌兩年前對 TPU 的判斷一樣，專注于推理。Google Brain 的報告指出了一個具有諷刺意味的事實：當(dāng)芯片行業(yè)達到摩爾定律的極限之際，AI 計算卻出現(xiàn)了指數(shù)級增長，因此，架構(gòu)(和軟件協(xié)同設(shè)計)將成為關(guān)鍵的推動因素。

谷歌不僅使用 TPU 來處理越來越多的工作量，還用 GPU 測試大量即將上市的新系統(tǒng)。

這 50 多家創(chuàng)業(yè)公司的工作都是為了將他們的平臺商業(yè)化，我們預(yù)計在未來 12 個月內(nèi)會有 6 家公司推出首款轉(zhuǎn)換芯片，將于 2020 年推出第二款(7nm 芯片)。

即使一些人工智能初創(chuàng)企業(yè)2019 年的銷售額就可能達到 1 億美元，但我們認(rèn)為，到 2020 年才會有人超越這個數(shù)字。有許多令人印象深刻的初創(chuàng)公司，但其中許多還沒有流片，因此很難對其性能進行驗證。

云計算服務(wù)商們希望了解新的 AI 芯片的系統(tǒng)性能，因此，他們幫助建立了一個新的基準(zhǔn)測試標(biāo)準(zhǔn)，名為 MLPerf。

我們認(rèn)為，這將是分析特定模型的訓(xùn)練時間 (如果不要求準(zhǔn)確性) 的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，也有助于與目前市場領(lǐng)軍者英偉達的培訓(xùn)平臺進行比較 (英偉達尚未加入 MLPerf)。

很明顯的一點是，許多初創(chuàng)企業(yè)以前從未進入過主要的云數(shù)據(jù)中心，也從未在前沿制造過芯片。

此外，只有少數(shù)參與者之前與云有密切的關(guān)系、在以云計算芯片為關(guān)鍵任務(wù)構(gòu)建一個工程團隊方面有豐富的經(jīng)驗。

云加速:巨大的市場機遇

以今天一臺典型的云服務(wù)器配置為例(包括 2 個插座，10 核 Xeon E5 就是最受歡迎的銷售平臺之一)，有大約 660 毫米的裸片大小來處理主 CPU 計算 (即兩個 330 毫米的 CPU 芯片)，主要由英特爾提供。但是，針對 AI 加速的服務(wù)器(比如英偉達 DGX-1)已經(jīng)有多達 10 倍的硅芯片大小來處理計算加速，正如圖 2 所示。

這個裸芯片大小與 CPU 裸芯片大小的比率只會增加，因為隨著時間的推移，每 CPU 4 個加速卡會上升到 6 個和 8 個。

我們相信，谷歌正計劃明年將 TPU 芯片數(shù)量增加兩倍。在訓(xùn)練應(yīng)用中，英偉達的芯片需求量會繼續(xù)大幅增長，而且從 2020 年開始，一大批人工智能創(chuàng)業(yè)公司將崛起。

但是，鑒于人工智能服務(wù)器目前在市場上的滲透率很低 (今年購買的云服務(wù)器中，只有不到 1% 的服務(wù)器支持加速度)，長遠來看，臺積電機遇很大。

如果我們假設(shè)這種滲透率上升到 100 萬加速 AI 服務(wù)器(今年低于 5 萬)，并且裸芯片大小通過縮小(即每臺 AI 服務(wù)器 6,560mm)保持不變，這將轉(zhuǎn)化為大約每年 20 萬晶圓，或 30 億美元的代工收入(假設(shè)每片晶圓 15,000 美元，收益率 55%)。這就是為什么我們繼續(xù)認(rèn)為臺積電將作為 AI 芯片的長期關(guān)鍵受益者之一。

長遠來看，還有哪些新技術(shù)?

峰會期間還有許多其他新興技術(shù)在 3 - 5 年的視野中看起來很有趣。

顯然，人工智能的邊緣計算正在智能手機中進行，我們堅信每部智能手機都將在未來 2 - 3 年內(nèi)擁有專用的計算機視覺 AI 處理器(在相機周圍)。

谷歌的 Edge TPU 和英偉達的 DLA 是早期可授權(quán)的例子，我們看到 ARM 現(xiàn)在提供專用的 AI 許可證解決方案，而 Qualcomm，華為海思和寒武紀(jì)以及聯(lián)發(fā)科則提供一系列智能手機和物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

一系列具有增強 AI 規(guī)格的嵌入式 SOC 即將推出，適用于相機，機器人，汽車等。英偉達的 Xavier 就是一個例子。我們將在即將發(fā)布的報告中研究自動駕駛汽車的汽車路線圖，其中，AI 加速將發(fā)揮核心作用。

從長遠來看，盡管存在摩爾定律的挑戰(zhàn)，我們?nèi)钥梢钥吹秸陂_發(fā)的一些新技術(shù)，以擴展計算性能。

其中一個更令人印象深刻的演講來自 Rain Neuromorphics 和 Mythic，他們從五年的時間角度，談了談模擬計算商業(yè)化，比如使用類似大腦突觸那樣的松散幾何形狀，解決功率限制。

此外，Ayar Labs 闡述了為什么他們在硅光子微型化方面的突破，將導(dǎo)致更快的芯片互連(超過 112GB Serdes)的解決方案。

隨著 Exascale 計算機預(yù)計將在 3 - 4 年內(nèi)出現(xiàn)在我們面前，我們認(rèn)為，人工智能正在全面推動反思，以實現(xiàn)性能的指數(shù)增長。

必要的披露

整體行業(yè)風(fēng)險：算法變化可能需要比預(yù)期更長的時間，ETH 價格可能上漲到足以抵消近期的回報阻礙和難度變化，并且可能出現(xiàn)一種新的 GPU 可挖掘的加密貨幣，從而推動 GPU 需求。

不斷惡化的全球經(jīng)濟環(huán)境可能會影響半導(dǎo)體行業(yè)，迅速造成嚴(yán)重的供過于求，晶圓廠利用不足，平均售價下降或庫存減少。在 09 年期間，半成品銷售下降 10%(外存儲)。所有部門的競爭都很激烈。

智能手機領(lǐng)域是一個充滿活力的市場，有數(shù)十家廠商生產(chǎn)著需要復(fù)雜軟硬件集成技能的產(chǎn)品。雖然所謂「旗艦」設(shè)備的市場空間受到區(qū)分「黑色平板」(即主要運行 Android OS 的標(biāo)準(zhǔn)觸摸屏設(shè)備) 困難的限制，但是，很難預(yù)測哪一家廠商與哪種特定型號相關(guān)。