人工智能芯片生态建立离不开AI芯片标准化体系建设

2021年7月9日，在2021世界人工智能大会的“AI·智能计算引领变革”主题论坛上，中国电子技术标准化研究院集成电路测评中心主任任翔发表了主题为《智能“AI芯”标准，引航“AI芯”生态》的演讲。

 

 

 

任翔谈到，当前，AI芯片产业呈现三大发展趋势：第一，GPU、FPGA和ASIC等共同成为支撑人工智能技术发展的底层硬件；第二，PyTorch、TensorFlow和Caffe等主流框架及如TensorFlowTFLite的一些轻量级框架随应用需求逐步完善、发展；第三，云边端各领域算力需求不断提升，AI芯片成为产业焦点，广泛覆盖计算机视觉、自动驾驶等领域。

 

在AI芯片产业向上发展的同时也面临诸多挑战：首先，AI芯片面临更加广泛以及多样化的需求，AI芯片产业生态化需求日趋明显；同时，面向不同场景时，AI芯片的利用率、兼容性等有待提高，各类基于不同AI芯片的异构设备协同困难；此外，需构建AI芯片测评标准体系，完善AI芯片测试方法，兼具公平性、权威性和完整性。

 

在此背景下，行业亟需建设AI芯片标准化体系。任翔表示，中国电子技术标准化研究院致力于AI标准体系建设，规划建立覆盖云边端全场景，与传统行业协同，打造AI芯片标准体系。

 

具体而言，该体系将自上而下从芯片的训练、推理两个维度，视觉、语音、NLP三方面，以及图像分类、目标检测、机器翻译等多个主流应用出发，以及数据中心、自动驾驶系统、无人机等实际应用场景，与基础共性、关键领域技术和人才培养等结合，形成AI与传统行业融合发展的标准体系。

 

AI芯片标准体系建设离不开产业伙伴的协同合作。任翔表示，研究院现在与清华大学、西安交通大学、中科院计算所、华为海思、飞腾、阿里巴巴、百度、商汤科技、燧原科技、地平线等产学研用各单位开展AI芯片技术研究及合作，共同推动AI芯片标准体系建设。

 

基于面向云边端不同领域的AI芯片，其标准研制也有三个维度：一是面向云侧的AI芯片测试指标和测试方法，主要以大数据集中式处理和并发业务请求为主要特征的数据中心场景，相关产品如服务器集群或先进计算集群等。二是面向边缘侧场景的AI芯片测试指标和测试方法，以汇聚、处理多个终端设备（包括设备和传感器）数据为主要特征的场景，相关产品如自动驾驶系统、机器人、边缘物联代理，边缘网关等。三是面向端侧场景的AI芯片测试指标和测试方法，以数据获取及本地处理为主要特征的场景，相关产品如摄像头、移动通信终端、机器人、无人机、可穿戴设备等。

 

目前，AI芯片标准体系建设已经取得不少成果。尤值得提及的是，研究院联合中科院计算所，主持工信部“面向AI芯片关键技术指标的测试评价服务平台建设”项目建设工作，牵头建立面向AI芯片关键技术指标测试与检测公共服务品台，并制定针对AI芯片测评的流程规范和作业规范，开展测评人员技术培训，针对业内主流AI芯片开展测评验证，为AI芯片标准体系和生态建设打造测试平台。

 

同时，立足测评工作，研究院也广泛开展各领域、各类型人工智能芯片测试、评价工作，不断优化标准体系建设，例如，以海思、地平线、英伟达等为代表的边缘计算、自动驾驶等领域边缘侧AI芯片产品性能、功能测试，面向X86和Arm架构下支持的医百度、燧原科技寒武纪等为代表的数据中心、服务器集群用云侧AI芯片产品功能、性能测试，此外还有面向端侧AI芯片的测试等。

 

最后，任翔强调，标准体系的建设工作不能是空中楼阁，我们应立足中国现有的优势场景，以应用需求为导向，全产业链一起协同合作，循序渐进推动标准体系的制定。