В то время, как китайские технологические компании лихорадочно борются за поставки высокопроизводительных чипов графических процессоров Nvidia для генеративного искусственного интеллекта, Вэй Шаоцзюнь, профессор Университета Цинхуа и академик Международной Евразийской академии наук, считает, что будущая технология искусственного интеллекта должна начинаться с конечного приложения — сначала разрабатывается программное обеспечение для приложения, а затем чип к программному обеспечению.
Вэй Шаоцзюнь предложил новую архитектуру микросхемы, исходя из того, что спрос на вычислительную мощность продолжает расти. Задача для разработки ИИ заключается в том, чтобы более эффективно распределять, совместно использовать, планировать и высвобождать больше вычислительной мощности. По словам Вэя, эта задача особенно актуальна для китайской промышленности, которая сталкивается с запретом правительства США на поставку чипов ИИ, особенно когда нет недостатка в концепциях и действиях, направленных на поддержку агрегации вычислительной мощности в Китае. Он также проанализировал недостатки различных доступных в настоящее время архитектур чипов, используемых для приложений искусственного интеллекта
1.Графические, центральные и другие процессоры, обладающие высокой гибкостью в плане программируемости, но более слабые в аппаратном обеспечении.
2. ASIC и SoC, со слабым программным обеспечением, а аппаратное обеспечение которых не может быть изменено после разработки чипа.
3. Программируемые логические устройства, представленные FPGA и EPLD (Erasable Programmable Logic Devices), обладающие высокой гибкостью с точки зрения аппаратного обеспечения, но слабые с точки зрения программируемости, а также дорогостоящие.
Вэй отметил, что ядро реализации ИИ лежит в программном обеспечении, а основой поддержки ИИ является чип.
В таких обстоятельствах Вэй указал, что ИИ по-прежнему сталкивается с двумя практическими проблемами: первая — это непрерывная эволюция алгоритмов, поскольку всегда будут появляться новые алгоритмы.
Во-вторых, поскольку единого алгоритма нет, конкретный алгоритм идет с конкретным приложением.
В связи с этим он предполагает, что для глубокого обучения необходим интеллектуальный вычислительный процессор, который можно программировать для различных приложений и реализовать возможность переноса данных из облака на периферию. Вэй сказал, что вышеупомянутая новая архитектура чипа может решить проблемы.
С точки зрения ограниченности ресурсов концепция вышеупомянутой новой архитектуры на самом деле проистекает из трудностей Китая с получением чипов ИИ. Вэй Шаоцзюнь призвал Китай срочно разработать новую архитектуру из-за существующих ограничений. Однако как реализовать этот проект и с чего начать, еще предстоит выяснить.