11家AI芯片玩家混战CES：中国力量占一半，巨头和创企争“最强”头衔

智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 心缘

智东西1月8日消息，国际消费类电子产品展览会（CES）已经开展两天了。相比昨日，AI和机器人展区变得更加热闹，不时能看到有人像导游一样举着小旗，带着几十人的队伍穿梭在展位之间。

在今年的CES上，5G+AI几乎渗透到各展区的每一个方位。随着AI而迅速燃起的AI芯片这把火，似乎并没有将热度烧到拉斯维加斯。

芯片巨头们相约移动PC和汽车战场，并没有继续强化给AI芯片造势的火力，具有代表性的AI芯片创企也屈指可数。但经过走访其中部分玩家，结合智东西此前长期观察的AI芯片进展，我们依然能看到一些AI芯片的亮点和趋势。

1、云边端玩家阵列均已到位，芯片巨头和创企争夺“最强”头衔；

2、突破性AI处理架构和软件，成提升整体系统效能的关键；

3、移动PC和汽车领域成芯片巨头重点赛道，AI能力给传统芯片业务带来升级；

4、垂直市场更加细分，国内AI芯片创企进入落地阶段。

一、11家AI芯片参展商，聚焦六大场景

▲CES 2020中突出的AI芯片玩家

尽管参展今年CES的AI芯片玩家数量不算多，但基本上已经全面覆盖当前AI芯片的核心落地场景。

在逛罢CES后，我们整理了其中较为亮眼的12家AI芯片玩家，可以看到，这些AI芯片入局者已经覆盖了云端训练、云端推理、智能手机、AIoT视觉推理、AIoT语音推理、自动驾驶六大场景。

1、云端：老巨头熄声，新玩家亮剑

云端AI芯片领域长期是以NVIDIA、英特尔为代表的芯片巨头们的主场，而过去一年间，一些芯片巨头和初创企业也展露出进军这一市场的雄心。

在本次展会上，美国创企Blaize和中国创企品奇实验室均展示了面向云端数据中心的芯片级解决方案。

▲Blaize在CES上的展位

Blaize（原名ThinCI）展示了其图形流处理器（Graph Streaming Processor，简称GSP），定位是替代当前机器学习任务中常用的GPU和CPU，已用于数据中心场景；品奇实验室的芯片主攻云端推理，并在现场演示了其芯片和NVIDIA Tesla V100在ResNet上做推理任务的效果比较。

▲品奇实验室演示QuantaFlow AI加速技术

另外，高通和IBM也在CES期间秀出云端AI芯片的方案。

高通Cloud AI 100面向云端AI推理，采用7nm制程工艺，有PCI版和独立版两个版本，单芯片算力达350TOPS，同时性能功耗比提升10倍。

2、AIoT芯片花开两朵，视觉芯片众星云集

同AIoT算法领域相似，AIoT芯片也分化成视觉推理加速和语音推理加速这两种芯片类型。

语音芯片玩家有瑞芯微，视觉芯片玩家有英特尔、NVIDIA、联发科、耐能、嘉楠、Hailo和Blaize。

二、软件与架构创新成提升性能新突破口

从Hailo、品奇实验室、Blaize等AI芯片创企的展示，我们看到创新计算架构带给芯片性能和功耗的双重优化。

以色列初创公司Hailo则通过架构创新，打造了高性能深度学习处理器Hailo-8TM，使得边缘设备能够运行此前只能在云端运行的复杂深度学习应用程序。该芯片也入选了CES 2020创新大奖。

品奇实验室则将QuantaFlow引入芯片之所以能在推理性能上超过NVIDIA约10倍，离不开其AI推理加速技术QuantaFlow的贡献。

QuantaFlow将计算中间结果反馈至QuantaFlow 生成器，经循环往复定制不同的演进计算。直到网络结束获得结果后，再输出到低维解空间，即可用于分类、物体识别、语义分割等AI任务。在QuantaFlow的基础上，品奇实验室的研发人员设计了基于RISC-V处理器，以实现对量子模拟空间的逻辑控制、结果观测等功能。

Blaize的GSP完全可编程，具有高度可扩展性，其差异性在于能同时将多个AI任务传输和部署到GSP上，从而将系统性能、时延和能效优化10-100倍，并且降低尺寸和成本。NVIDIA Drive AGX Xavier平台、赛灵思Versal ACAP也在朝这种多任务并行的方向发展。

据介绍，GSP相比ASIC处理的任务更为广泛，非常适合数据中心以及自动驾驶等边缘应用。电装、戴姆勒、三星等知名企业均是Blaize的投资者。

三、巨头战地转移，用AI升级传统业务

云端AI芯片巨头玩家NVIDIA、英特尔以及终端AI芯片巨头高通，并没有关于围绕其AI芯片业务本身释放太多新消息。

英特尔和NVIDIA将视线回归到PC，而高通则重点发力自动驾驶领域。

1、更强CPU和显卡，AI和图形性能大升级

从第十代Ice Lake酷睿处理器开始，英特尔将AI加速能力融入到移动CPU中。

根据英特尔最新公布的内容，第三代至强可扩展处理器的AI训练能力将比上一代提升60%，10nm移动处理器Tiger Lake将大幅提高AI性能和图形性能。

（编辑：52刷机网）

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