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直击WAIC创全球算力纪录通用GPU亮相背后:国产芯片“百舸争流”

发布时间:2022-09-04 00:18银行理财 评论

本届WAIC大会上,瀚博半导体、天数智芯、壁仞科技、燧原科技、爱芯元智、寒武纪、地平线等一众本土芯片公司企业纷纷携产品亮相。

《科创板日报》9月3日讯(记者 黄心怡)9月1日-3日,2022世界人工智能大会(WAIC)在上海顺利召开。

在WAIC会场,《科创板日报》记者看到诸多GPU和AI芯片公司带来了自己的芯片产品,同时各类前沿探索、行业应用令人“应接不暇”,深切感受到中国人工智能行业发展的迅猛发展。

▍本土AI芯片集中亮相

本届WAIC大会上,瀚博半导体、天数智芯、壁仞科技、燧原科技、爱芯元智、寒武纪、地平线等一众本土芯片公司企业纷纷携产品亮相。

瀚博半导体创始人兼CEO钱军展示了其首款国产7nm云端GPU芯片SG100。相比目前国内GPU芯片不涉足图像渲染,而是聚焦于通用计算,瀚博这款芯片具备了图形渲染性能,集渲染、AI、视频于一体,为云游戏、云手机、云桌面、云计算等元宇宙关键性应用场景提供优化。此外,瀚博还发布了数据中心推理卡载天VA10、边缘AI推理加速卡载天VE1。

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钱军向《科创板日报》记者介绍,当前用户对图像渲染的要求越来越高,从过去的高清,逐渐变为电影院的体验,未来还会有各种各样沉浸式的渲染需求。应用场景也从游戏全渲染扩展到以视频采集为基础的增强渲染等。

壁仞科技在本次大会上首次向公众展出BR100 系列通用 GPU 芯片,成为 WAIC 选出的八大 " 镇馆之宝 " 之一,特点是算力达到每秒千万亿次计算,创全球通用GPU芯片算力纪录。

《科创板日报》记者从现场获悉,壁仞科技正在积极布局BR100商业化落地,目前已有平安科技、浪潮信息、万国数据等建立合作

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入选八大 " 镇馆之宝 " 的另一款芯片,是天数智芯7nm通用GPU推理芯片“智铠100”。此前,天数智芯已推出了云端训练芯片天垓100,是国内唯一已量产的通用GPU。天数智芯相关负责人告诉《科创板日报》记者,目前天垓100已累计获得2.3亿订单额,覆盖100多个行业300多个客户。

近年来,AI技术的引入为图像、视频画质处理带来重要提升作用。爱芯元智在会上展示了端侧边缘侧系列AI芯片产品。《科创板日报》记者获悉,其影像专用增强芯片AX170A于今年初成功通过头部手机客户验收进入商用阶段

展会现场,爱芯元智展示了该款手机基于AX170A的“夜景增强”拍摄效果,还展示了水下机器人通过内置爱芯元智AX620A芯片,实现水下AI暗光全彩、AI去浑浊等处理,在水下也能清晰拍摄。

▍大模型推动人工智能规模应用

当前,大模型被认为是推动AI从实验室走向产业落地,加速人工智能大规模应用的重要途径。

在2022WAIC上,达摩院副院长周靖人发布了“通义”大模型系列,并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。面向大模型通用性与易用性仍欠缺的难题,通义打造了业界首个AI统一底座,并构建了大小模型协同的层次化人工智能体系,为AI从感知智能迈向知识驱动的认知智能提供基础设施。

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“我们期望多模态大模型能成为下一代人工智能算法的基石,让AI从只能使用‘单一感官’到‘五官全开’,且能调用储备丰富知识的大脑来理解世界和思考,最终实现接近人类水平的认知智能。”周靖人表示。

除了阿里外,华为、百度也都在大模型的道路上开展探索。

《科创板日报》记者从大会获悉,基于昇腾AI基础软硬件平台,中科院自动化所与华为联合打造的全球首个图文音三模态大模型“紫东.太初”,已经陆续孵化出新媒体内容检索平台、智能座舱、南宋御街数字人、手语教考一体机等场景化行业应用

此外,中国商飞上海飞机设计研究院联合华为发布了业界首个工业级流体仿真大模型“东方.御风”。这是基于昇腾AI打造的面向大型客机翼型AI仿真预测模型,将仿真时间缩短至原来的二十四分之一,减少风洞试验的次数。同时,可对流场中变化剧烈的区域进行精准预测,流场平均误差降低到万分之一量级,达到工业级标准。

百度研发的飞桨文心大模型也入选了2022世界人工智能大会“八大镇馆之宝”之一。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰认为,大模型的产业模式将是“类台积电”模式

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王海峰以台积电、三星等企业为例:“芯片制造工艺有很高的技术壁垒,有价格高昂的产线,能够根据客户需求,标准化、自动化地大批量生产芯片,形成规模经济。

同理,大模型生产企业在大模型能力、海量数据、大规模算力等方面具有优势,能够根据AI应用方的需求,自动化、标准化地进行多场景多领域的模型生产,当达到一定规模时,即可形成健康、可持续发展的大模型产业模式。”

腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理在接受《科创板日报》采访时指出,大模型在整个基础研究方面起到非常重要的作用,不过大模型的成本仍然非常巨大,对于算力、数据规模都有很高的要求。为此,腾讯在公司层面将其作为基础设施来建设,这样内部可基于大模型更好地适配专有领域模型的效果。

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