工研院AI产业化新进展:今年专攻边缘运算、开发影像辨识监视器实验AI芯片新架构

2019-04-23 21:21

导读: 工研院的AI on Chip计划,要结合产、官、学,建立起具全球竞争力的AI芯片产业链。

工研院电子与光电系统研究所所长吴志毅认为,台湾要跟上这一波AI浪潮,应以自身硬件制造的优势来发展AI芯片。

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摄影/翁芊儒

工研院在2019国际超大型积体电路技术研讨会(VLSI)中,针对AI on Chip计划揭露新进展,今年要先聚焦在边缘运算,并预计在年底推出具影像辨识功能的监视器,透过自动撷取终端影像上传云端的方式,来减少资料传输量。

“AI软件的研发与应用,最终仍要立基在强大的硬件运算速度与效能上。”工研院电子与光电系统研究所所长吴志毅认为,台湾要跟上这一波AI浪潮,应以自身硬件制造的优势来发展AI芯片。为此,工研院在去年9月成立“AI on Chip示范计划筹备小组”,要结合产、官、学,目标建立起具全球竞争力的AI芯片产业链。

吴志毅指出,AI on Chip计划规划半年多来,参与的业界厂商大约有20多家,其中包括上游的IC设计公司与中下游的半导体制造商,要合作推动AI产业化。而为期四年的计划中,今年的阶段性目标聚焦在边缘运算,要让终端装置的AI模型具备推论(Inference)的能力,把需要大量资料的训练过程(Training)留在云端。

“这不是单纯学术研究,我们每年都会有产出,在AI芯片上也会有一定规格的突破。”吴志毅表示,今年底预计推出具备影像辨识功能的监视器设备,可以在终端先用人脸辨识技术撷取片段影像再上传云端,省去大量传输资料的时间,也增进即时运算的能力。

工研院资通所所长阙志克更进一步指出,AI芯片需要配合实际系统应用来进行客制化设计,没有标准规格,因此制定芯片架构规格的能力就显得重要。工研院透过设计新的AI芯片架构,让业者可以在训练AI模型与推论的过程,提高资料的再利用率、减少资料进出量,也要透过编译器的研发,把AI模型转译成芯片内可执行的程式,用以辅助新架构的执行。

今年6、7月,工研院也要联合硬件、IC设计、IC制造商组成AI on Chip联盟,要整合AI芯片的设计、制造与应用等上下游产业链,增加台湾AI芯片产业竞争力,抢进全球市场商机。

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