拚AI就靠晶片了!台灣人工智慧晶片聯盟成立,要讓研發成本降低10倍

2019.07.03 by
唐子晴
王郁倫
蔡仁譯/攝影
籌備一年的台灣人工智慧晶片聯盟(AITA),今天終於成立,鈺創、聯發科、台積電、日月光、廣達⋯⋯會員大咖雲集。AITA究竟會如何讓台灣廠商,在AI爭霸戰中站上更高的位置?

按下快門鍵,手機會分析你的五官幫你「客製化」美顏;商店的攝影機即時人臉辨識,可以辨別每一個來客的年齡、性別及心情;無人車在路上能自動判別路況,這時到底該停下、還是減速⋯⋯如今,AI(人工智慧)已經徹底融入我們的生活。

但從軟體、演算法,再到導入各種裝置、應用場景,一切都離不開最關鍵的心臟——AI晶片;當全球都正加入這一場AI爭霸戰中,台灣最強的優勢,無非也是深耕逾30年的半導體、ICT領域。

「以前一項新技術,上游做完研究,中游再把它變成技術,最後才會看看有沒有人要買,但現在AI也這麼做的話,就太慢了!」行政院吳政忠委員一語道破其「急迫性」,台灣決定要打團體仗。

在行政院科技會報辦公室、經濟部的指導下,昨(2)日「台灣人工智慧晶片聯盟(AI in Chip Taiwan Alliance,AITA)」正式成立,由鈺創董事長盧超群領軍擔任會長,會員囊括國內外超過50家機構,如鈺創、聯發科、廣達、台積電、微軟、華碩都在其中,目標要讓業者研發AI晶片的費用降低10倍、開發時程縮短6個月。

鈺創董事長盧超群領軍擔任AITA會長。
蔡仁譯/攝影

台灣發展AI的痛點

「全世界的半導體已經連續七年成長,在2000年產值是2,000億美金,去年達到4,800億美金,連半導體的人都不會相信,18年來我們成長了2.4倍,」即便如此,盧超群表示,因中美貿易戰,今年半導體也進入了「喘息年」,雖然預計市場將衰退12%,但若「習川會」的談判結果順利,10月起則會慢慢回溫。

重要的是,當半導體繼續穩定成長,搭上AI導入各行各業的「助力」,便有「加成」效果,把市場從電子業,擴大到農業、醫療業、零售業等各行各業中,根據經濟部部長沈榮津透露,AI晶片總體市場產值預估在2022年,可以達到5,000億台幣。

但是,現在台灣業者發展AI,碰到了哪些困境?

首先,是「語言不通」。Google、微軟這些大型廠商,在自家的AI雲端伺服器上,都有自己的一套程式語言,微軟Azure是英語的話,那Google就是德語。

「如果台灣做出來的AI晶片只跟著一家國際大廠走,那就只會講一種語言,甚至根本沒有跟著它們走,這樣會被只侷限在一種應用裡,再發展會困難重重。」盧超群表示。

聯發科也加入AITA,成為關鍵成員之一,並在現場發表演說。
蔡仁譯/攝影

第二點,則是應用場景。沒有應用場景,AI就沒有了作用,聯發科計算與人工智能技術群總經理陳志成指出,在過去,業界總是習慣先有應用,才去設計產品滿足它,但針對AI,產品和需求會相互影響,相輔相成。

「像是手機拍人像模式、照片背景虛化,晶片設計夠成熟,應用才能成功問世。」陳志成表示,未來系統單晶片的開發挑戰便在於,越來越多App需要複雜的高效AI能力,需要多個處理引擎同時協作,並在系統開發時期就能確認功耗,再針對需求開發AI晶片。

第三點是人才。中國的AI產業日益狀壯大,吳政忠表示,台灣有不少人才被挖角、流失。

AITA到底怎麼整合AI業者?

事實上,AITA已經籌備了近一年,早在2018年8月就已經成立了「AI on Chip示範計畫籌備小組」。

「我們現在跨出第一步,先請廠商加入,接著請學界加入,」盧超群表示。預計在今年,AITA將針對兩個硬體主題、兩個軟體主題,成立四個SIG(Special Interest Group),包括「AI晶片異質整合」、「AI系統軟體」,「類腦運算」及AI系統應用,50位成員可自行選擇加入,讓產業從原來的「水平分工」到「垂直整合」。

工研院副所長張世杰表示, 未來將從每一個小組裡,直接發現廠的需求和問題給予協助,並且做出共同標準介面,也讓廠商間彼此串接。若再把做法說得具體一點,例如聯發科想做一項AI的新技術,但風險很高,工研院則可以協助一起做,分散投資風險。

在2019年,AITA會先針對四大主題鑽研探討。
唐子晴/攝影

張世杰透露,現在已經有不少軟體廠商來談合作;針對「AI晶片異質整合」,原來有在經營的台積電、日月光,也已經是會員之一;至於最為關鍵的「類腦運算」,則是讓AI的運算方式,更趨於人腦,如此才能大幅降低AI晶片的功耗。

「我們要把AI的任督二脈打通,誰有類垂直整合的力量,發展的產品就可以給各種領域使用,」盧超群表示,AITA預估第一年,要讓AI設計和驗證平台架好,到了第二年,則能大幅開發不同的產品,進而嫁接到國外市場。

工研院副所長張世杰分析,台灣在AI晶片上的機會,是專用型裝置端AI晶片。
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解決功耗跟記憶體頻寬,AI晶片兩大瓶頸

談到AITA的目標,除了要建立AI生態系、發展關鍵技術,最重要的是加速產品開發。張世杰透露,希望可藉此降低10倍的AI晶片研發費用、縮短AI晶片6個月以上的開發時程,並提高AI晶片兩倍的運算效能。

AITA已經定下不小的目標。
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而聯盟各成員角色又是什麼?微軟大中華區物聯網方案負責人林孟洲表示,微軟參加AI聯盟著眼的是「安全」。

他表示,上億台物聯網裝置聯網,最大的問題就是安全,這包括AI晶片應用軟體及晶片端資料保護兩大塊,微軟的策略是跟夥伴合作,台灣聯發科便是第一個合作的晶片開發商,2018年9月已正式發表MT3620晶片,裡面就是微軟的IP,而今年6月微軟再宣佈與恩智浦合作。

而IC設計業者則更關心晶片本身的開發。「AI晶片最大瓶頸在功耗及記憶體頻寬,」神盾指出。

瑞昱是新興架構小組召集人,這個小組任務就是投入推論加速卡開發,讓AI晶片可以有較好的功耗,目標每瓦可以達成100個兆浮點運算(TOPS),這差不多是GPU功耗的500倍。

「現在有一個『音速障礙』就是每瓦能做多少推論效能,如果突破,台灣就會贏。」瑞昱總經理特助魏士鈞說。

他指出,音速障礙是航空業對飛機的飛行速度極限稱呼,AI演算法再強,要裝載在邊緣裝置端,面臨的問題就是:運算效能越強,功耗就越多,耗電量就越是問題,AI聯盟團隊有很大的任務就是解決這個挑戰,這是物理現象,誰能打破音速障礙就能在世界上取得很好的領先。

「三星記憶體賺的錢300億美元,都已經比台積電一年營收大,」盧超群擔心的說,韓國在記憶體擺出大陣仗競爭,未來台灣產業勢必要面臨挑戰,而中國的AI也崛起,用國家力量支持初期成本開發,儘管如此,新思預期台灣還有3~5年領先優勢,主要原因是中國仍在努力衝大市場應用,打造獨角獸,對破碎的小市場無心經營,台灣對這類市場反而還較有底氣,能持續支持撐完AI晶片開發週期,等待營收貢獻實現。

「應用一直在變,要射中一個移動的靶是很困難的。」魏士鈞認為,由於AI的應用場景仍在不斷發展中,聯盟藉由集中大家資源,期望一起助半導體產業打下好的基礎,讓聯盟成員都能從中得到益處。

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