实行下一代AI硬件开辟,IBM与北卡罗来纳教堂山分校高校一齐创设AI实验室

当地时间2月7日,美国科技巨头 IBM
宣布将在纽约州立大学和其他合作伙伴的共同努力下,在纽约建立一个新的 IBM
AI 硬件中心,旨在开发下一代 AI 硬件。据彭博消息,IBM 将在这一项目中投资
20 亿美元。

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中国人工智能的热浪,总会让国人觉得最热的市场就在这里。以论文、舆论热度,日本、德国似乎都是落后的骆驼。实际上,虽然呼声不高,但日本在扎扎实实地推动人工智能的发展,尤其是结合它曾经非常有优势的半导体行业。

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 IBM和麻省理工学院将通过今天宣布的一个新的联合实验室共同努力,对人工智能进行广泛的研究。麻省理工学院IBM沃森AI实验室将重点关注四个研究支柱:开发AI算法,使用物理学来创建AI计算的新硬件,将AI应用于特定行业,以及评估AI如何影响社会。

   
 IBM和麻省理工学院将通过今天宣布的一个新的联合实验室共同努力,对人工智能进行广泛的研究。麻省理工学院IBM沃森AI实验室将重点关注四个研究支柱:开发AI算法,使用物理学来创建AI计算的新硬件,将AI应用于特定行业,以及评估AI如何影响社会。

日本国家队的五年课题

实行下一代AI硬件开辟,IBM与北卡罗来纳教堂山分校高校一齐创设AI实验室。该硬件研究中心将建在纽约大学理工学院的校园内,研究重心包括计算芯片研究、开发、原型设计和测试。

 

 

日本政府围绕社会5.0问题出台了一系列的相关政策,反复强调AI的作用。在第5届科技基本计划(2016年1月内阁会议决定)中,在实现“社会5.0”方面,确立需要迅速加强的基础技术包括:支持先进通讯的“AI
技术”、以及物联网发展中用于提升现场系统实时数据处理的高速化和多样化的“边缘计算”等。而在2017年6月内阁会议的“未来投资战略2017”中则提出,半导体和创新传感器等基础技术及其嵌入式系统开发,是重点投资领域,
从而提升AI。

IBM 研究院半导体研究副总裁 Mukesh Khare
在声明中表示,开发一个满足深度学习需求的系统非常关键,而随着算法的复杂性越来越高,AI
系统对处理能力的要求也越来越高。Khare
进一步表示,在如今狭隘人工智能(narrow
AI)不断成熟的过程中,硬件发挥着基础性的作用。IBM
与纽约州和其他合作伙伴的共同努力将为下一代 AI 系统的开发铺平道路。

   
 合作伙伴关系的理念是进行新的人为智能突破的基础研究。虽然这两个组织都有自主的AI研究工作,但IBM和麻省理工学院的研究人员将通过实验室进行合作

   
 合作伙伴关系的理念是进行新的人为智能突破的基础研究。虽然这两个组织都有自主的AI研究工作,但IBM和麻省理工学院的研究人员将通过实验室进行合作

作为日本最重要的国立研发机构之一,新能源・产业技术综合开发机构物联网推进部、创新推进部于在2018年4月发布的“加快AI芯片开发的创新推进项目”基本计划。该计划以加快AI芯片创新设想的快速落地为目的,但它突出了两个方向:一个加强与AI芯片开发相关联的创新设想的实用性研发。这类项目主要面向一些机动灵活的创新型中小企业,解决中小企业资金缺乏的问题。而这些企业通常由一些带有革新性思维的创新人才创建和运营。第二个方向是促进AI芯片快速开发的通用技术基础的研发。该项目针对AI芯片研发过程中都会涉及的设计平台、评价体系,以及性能检验标准等问题,试图建立一个产学研相结合的研发体系,扫除影响AI芯片研发速度和效率的障碍。与项目一主要以产业界为导向、以快速产业化为主要目标的思路不同,项目二主要以各大高校和科研院所为主导,除了消除技术性障碍,还着眼于AI芯片开发人才的培养。

IBM 认为,下一代的 AI
处理器的设计、开合和优化需要借助不同参与方的独特优势,合作开发跨学科的方法。新的
AI 硬件中心将与 IC 设计商、半导体供应商、AI 从业者共同协作,拓展 AI
在解决更广泛的复杂问题方面的表现。

 

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IBM 在声明中表示,开放的生态系统、合作伙伴关系是推动 AI
软件和硬件创新发展的关键。其合作伙伴包括了三星、半导体及互联产品供应商
Mellanox
Technologies、自动化软件供应商新思科技、半导体设备商应用材料公司(Applied
Materials)和东京电子。

   
 作为协议的一部分,IBM将在10年内为实验室提供2.4亿美元,这将与IBM现有的研究机构(包括媒体实验室和计算机科学与人工智能实验室(CSAIL))合作开展工作。

   
 作为协议的一部分,IBM将在10年内为实验室提供2.4亿美元,这将与IBM现有的研究机构(包括媒体实验室和计算机科学与人工智能实验室(CSAIL))合作开展工作。

图1:资金来源于经产省

在学术机构方面,新的研究所除了与纽约州立大学理工学院进行合作,还将与伦斯勒理工学院计算创新中心共同在人工智能和计算方面开展学术合作。

 

 

该项目为期五年,目标是逐步将技术实用化率提高到50%以上;通用基础技术、学习环境、设计环境等的使用数量达到15件以上。2018年是该计划实施的第一年,虽然年度总预算只有8亿日元,但是却吸引了包括东京大学、庆应义塾大学等高校,以及丰田等大型集团的下属研究院的关注和参与。NEDO还为此专门在日本多个主要城市举办了宣讲会。而到了2032年,日本期望可以从面向边缘的AI芯片,获得约750亿日元的市场额。

此外,这一项目还获得了当地政府的支持,据美国媒体 The Journal News
报道,纽约帝国开发公司 (Empire State Development Corporation. ESDC)将在
5 年内提供 3 亿美元资金用于该硬件中心的设备采购和安装。纽约州州长 Andrew
Cuomo 出席了宣布仪式并在一份声明中表示“与 IBM
的合作将有助于纽约在开发新技术方面处在最前沿”。

     IBM研究部副总裁达里尔·吉尔(Dario
Gil)表示,IBM和麻省理工学院计划从AI实验室发布他们的研究成果,他预计该组织还将大力开展开源AI项目。实验室生产的知识产权将由麻省理工学院和IBM共同拥有,该公司可以选择在其商业产品中使用那里开发的产品。

     IBM研究部副总裁达里尔·吉尔(Dario
Gil)表示,IBM和麻省理工学院计划从AI实验室发布他们的研究成果,他预计该组织还将大力开展开源AI项目。实验室生产的知识产权将由麻省理工学院和IBM共同拥有,该公司可以选择在其商业产品中使用那里开发的产品。

这是围绕日本社会5.0的发展,在物联网和AI领域的一个重大计划。有意思的是,一开始双方就约定,这个项目研发成果相关的知识产权,根据“国立研发法人新能源・产业技术综合开发机构
新能源产业技术业务方法书”第25条的规定,原则上全部归属于受委托人。从项目初期开始,构建着眼于项目化的知识产权战略,实施适当的知识产权管理。

 

 

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 IBM和麻省理工学院也将鼓励创建创业公司将实验室创建的研究商业化。根据吉尔,IBM不会对所产生的业务放置先决条件,尽管该公司将与任何其他公司一样可以自由地投资,合作或收购。

   
 IBM和麻省理工学院也将鼓励创建创业公司将实验室创建的研究商业化。根据吉尔,IBM不会对所产生的业务放置先决条件,尽管该公司将与任何其他公司一样可以自由地投资,合作或收购。

图2:AI项目时间表

 

 

日本的创新型企业虽然具有与AI相关的先进技术,但是为了使AI在边缘侧有效且高速地发挥作用,需要设计开发出AI操作专用设备。但是,AI芯片在开发中需要使用费用高昂的专用设计工具、验证装置等,而且试产费用也很高,因此即使企业有创新构想,也难以设计开发AI芯片。

     IBM不是将资源投入核心AI研究的唯一公司。
DeepMind是Google于2014年收购的一家创业公司,一直在进行各种基础研究。
OpenAI是由elon
musk,Microsoft,Amazon Web
Services,Peter Thiel,Reid Hoffman,Jessica
Livingston等人支持的一个非营利组织,采取了类似的做法。

     IBM不是将资源投入核心AI研究的唯一公司。
DeepMind是Google于2014年收购的一家创业公司,一直在进行各种基础研究。
OpenAI是由elon
musk,Microsoft,Amazon Web
Services,Peter Thiel,Reid Hoffman,Jessica
Livingston等人支持的一个非营利组织,采取了类似的做法。

在必须使用专用设计工具的背景下,精细化使电路设计变得复杂。如果不使用EDA,设计出的电路性能无法得到保证。因此,在构思阶段,商业化之前的计划变得不明确,难以获得民间资金。对于想要进入AI芯片业务的企业来说,这是产品研发和商业化之间的一大障碍。

 

 

日本政府正在主导一些实施政策,正是为了消除这一障碍,推进AI芯片设计开发,在开发过程中培养人才,有助于实现边缘计算,提升日本的产业竞争力。尽管日本东京大学为中心运营的LSI开发支持基地VDEC,早在1996年已经建立,但由于其学术许可受到主体学术用途的制约。

   
 根据Gil的说法,这个新的实验室是分开的,是其即将进行的研究的跨学科性质。他认为研究项目在四大支柱之间工作,而不是在一个特定的领域被淘汰。此外,这些研究领域将需要物理学家,经济学家和来自传统AI专长范围之外的学科的贡献者的投入。

   
 根据Gil的说法,这个新的实验室是分开的,是其即将进行的研究的跨学科性质。他认为研究项目在四大支柱之间工作,而不是在一个特定的领域被淘汰。此外,这些研究领域将需要物理学家,经济学家和来自传统AI专长范围之外的学科的贡献者的投入。

为此,日本正在建立新的通用基础,加快创新型企业的创新理念的研发和商业化。
这正是大块头的国家队NEDO加入阵地的原因。

AI点燃半导体

日本经济新闻曾发专题讨论,为什么在世界级的产学研机构方面,日本的存在感那么低。在一次内阁会议上,日本总理安倍晋三也对日本严格的数据隐私管理给人工智能发展带来的影响提出了改进的倡议。数据利用上的劣势一定程度上影响了日本人工智能的发展。

根据日本研究机构DataArtist的统计数据,日本的AI关联企业数量大约在200至300家,相对于美国包括谷歌、IBM、微软等科技巨头在内上千家AI关联企业的规模,日本的AI关联企业无疑显得势单力薄。

同时,DataArtist的统计数据还显示,2011至2015年间,中国发表的AI关联论文已达41000篇,美国达到了25500篇,而日本只有11700篇。

30年前,日本的半导体产品占世界总产量的45%,是当时世界最大的半导体生产国。截止到1990年,全球前10大半导体厂商中,日本就占了6席,风头一时无二。而在2014年,随着东芝剥离NAND
Flash业务,由贝恩资本集团并购,使得日本企业彻底退出了消费级半导体市场第一阵营。

然而,如今日本的半导体产业市场份额只有10%,仿佛与经济一样陷入了“失去的三十年”。以至于日本媒体一直感慨美国和中国已经在引领世界AI的风潮。

但是,从某种意义上来说,也正是因为面临数据匮乏的问题,日本更多地将精力聚焦于芯片制造业。日本在半导体材料和制造设备上的市场份额却一直保持着很高的比例。据国际半导体产业协会推测,日本的半导体材料行业在全球占有绝对优势,在硅晶圆、光刻胶、键合引线、模压树脂及引线框架等重要材料方面占有很高份额,总份额达到约52%。而在半导体设备领域,全球规模以上晶圆制造设备商共计58家,其中,日本企业多达21家。

2018年8月,三菱化学控股(Mitsubishi Chemical
Holdings)旗下的公司,花费约1.8亿美元并购了德国专门生产半导体清洁设备的公司Cleanpart,主要是为了顺应汽车电动化趋势,以及AI、IoT普及而产生的数据量增加等原因带来的半导体清洁需求。

这些资本市场的运作,有利地支撑了日本半导体行业的发展。

在半导体市场上,日本虽然失去了商品市场,但是没有失去制造能力。这样的技术储备,完全足以支撑日本厂商在必要的时候重新占领市场。

日本芯片,正在重新布局,卷土重来。物联网的边缘智能,正在成为日本芯片的全新阵地。

日本芯片的布局

专注于汽车行业的瑞萨
AI芯片,已经成为日本闪耀的明星。瑞萨电子目前已经发布了其基于32位CPU内核的控制器RX66T,该控制器可以灵活地配置于机器人、家电等电子产品上,为人工智能技术的端应用提供有力的支持。此外,瑞萨电子还以67亿美元收购了美国芯片商IDT(Integrated
Device Technology
Inc)。一系列的布局,都进一步增强了瑞萨在半导体市场的话语权。

而在2018年11月,日本汽车零部件供应商Denso收购了德国芯片制造商英飞凌科技。同时,还与丰田公司在东京共同成立了致力于推动无人驾驶技术的公司TRI-AD,目标直指人工智能技术在无人驾驶上的终端应用。

在AI芯片的应用定位上,相比主流的云计算AI芯片,日本制造业更侧重于研发面向边缘计算的终端AI芯片,例如,面向物联网应用的传感器芯片和自动驾驶辅助系统的芯片。在当前阶段,研发这些AI芯片的目的,都是为了增强日本传统制造业产品的竞争力。

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表1:全球AI芯片的发力点

东芝专门针对深度学习中的张量计算问题,提出用于开发AI芯片的半导体电路技术TDNN(Time
Domain Neural
Network),使得AI芯片的电力消耗下降了一半。2017年,日本电装推出了半导体芯片DFP(Data
Flow
Processor),适用于自动驾驶中的认知、判断、操作等需求。瑞萨推出了一款基于其e-AI(embedded-Artificial
Intelligence)构想、适用于自动驾驶深度学习的通用芯片DRP(Dynamically
Reconfigurable
Processor)。传统的电子技术巨头NEC则与东京大学紧密合作,致力于研发下一代类脑计算AI芯片。而富士通推出了面向深度学习的AI芯片DLU(Deep
Learning Unit),并建造了超级计算机“京”。

这些迹象表明,日本的AI芯片产业在未来几年很可能会迎来一个集中的爆发期。

蓄势待发 觊觎霸主

近年来,日本的资本界进行了几次实际上足以改变整个人工智能产业格局的收购。由于认识到日本在AI芯片设计上的短板,日本软银于2016年用310亿美元收购了英国老牌芯片公司ARM,2017年又从谷歌接手了著名的波士顿动力系统公司。市场研究顾问公司Compass
Intelligence发布的最新研究结果显示,在全球AI芯片企业排名中,ARM公司排在第7位。

日经新闻报道称,由于担心日本的人工智能研究落后于人,日本政府也成立了专门的基金用以支持国内AI芯片的研发,同时也加大了对高校和科研机构在AI芯片研究经费上的支持力度。总的项目金额不详。但是和中国政府的研发投入比,差距不小。但日本的资金和研发能力,基本都藏在企业内部,而不是政府公开的数据。

半官方背景的日本新能源产业技术综合开发机构去年提出了一个旨在全面整合日本AI芯片“产学研”资源的政策建议。其中特别强调了基于举国体制从人才培养、技术储备、设备制造、商业环境等全方位争取AI芯片产业制高点的战略意义。

这些举措表明,日本已经蓄势待发,借助AI的发展,同时收复半导体,尤其AI芯片的领域的竞争。日本不仅一直牢牢把握着AI芯片制造的核心技术,而且正在试图重新夺回半导体行业的霸主地位,并在新一轮的人工智能的竞争中取得优势。

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