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2018年04月01日 | 无芯片不 AI !Synopsys :人工智能时代机遇与挑战并存

2018-04-01 来源:集微网

2016 年的春天,一场 AlphaGo 和顶级围棋高手李世石的人机世纪对战把全球推上了人工智能(AI)浪潮的新高度;继 2017 年后,今年 3 月初“人工智能”再次被写入《政府工作报告》,总理强调要加强新一代 AI 研发的应用,在医疗、养老、教育、文化和体育等多领域推进 AI 的应用和落地。毋庸置疑,AI 是目前最热门的话题之一。

Synopsys 中国区副总经理沈莉

“这是最好的时代,因为我们都在做 AI,这也是最坏的时代,因为我们都在做 AI,机遇和挑战并存。”Synopsys 中国区副总经理沈莉在“人工智能芯片设计及应用论坛第二期上海站”上致辞表示。

在人工智能芯片设计及应用论坛第一期北京站上,来自高通,百度、地平线以及 Synopsys 技术专家一同探讨了人工智能芯片设计与应用的结合。而在人工智能芯片设计及应用论坛第二期上海站上,来自酷芯、雅析安全系统、归墟电子以及 Synopsys 技术专家一同探讨了人工智能的机遇和挑战。

无芯片不 AI

沈莉认为,做 AI 就一定要有芯片,这是不可或缺的物理载体。AI 芯片需要解决两大要素:第一是这款芯片能够适应算法的演进,第二是要有一个创新的芯片架构,使其能适应尽可能多的应用,因此应用和架构创新是 AI 芯片发展的必由之路。

同时,沈莉表示,为了应对 AI 的挑战,Synopsys 作为全球领先的 AI 芯片解决方案提供者,也是借助 EDA 和 IP 的优势,致力于探索算法、软硬件协同设计的解决路径,推动芯片架构和算法软件的有效迭代,完整的算法、软件、硬件一体化方案,加速 AI 产品的落地和普及。

Synopsys 执行长 Aart de Geus 在日前于美国硅谷举行的年度使用者社群大会上发表专题演说时表示,“AI 将在接下来几十年成为半导体产业的推手。”他指出,AI 在 1986 年首度出现在 Synopsys 的产品,以一种名为 Socrates 的专家系统(expert system)型态发展为其 Design Compiler 编译器工具;今日该公司则有数个研发专案,要将机器学习技术导入其芯片设计工具。

Synopsys:迎接 AI 芯片设计的挑战

Synopsys 解决方案集团产品市场副总裁 John Koeter

关于 IP 驱动智能应用,Synopsys 解决方案集团产品市场副总裁 John Koeter 抛出机器思考的问题引人深思。作为 EDA 及 IP 领域的领军者,Synopsys 着眼于人工智能远大的前景,畅想产业未来发展,解析人工智能如何驱动下一代 IP,加速迈向 ML SoC 的脚步,并深入浅出地介绍了如何让人工智能设备深度学习来取代传统方式,从而创造更多可能性。

Synopsys 人工智能实验室主任廖仁亿

Synopsys 人工智能实验室主任廖仁亿先生提出如何 “迎接 AI 芯片设计的挑战” ,分析了目前人工智能的实现存在诸多方面的挑战。如何运用现有技术,在多样化神经网路模型应用下做出足够应用弹性且高能效比的芯片,是整个行业面临的重要挑战。为了应对这些挑战,Synopsys 设立了全球人工智能实验室,致力于在更开放的平台上,与行业专家们共同探索人工智能技术发展所带来的软硬件协同开发等新问题,并寻求更有效的解决方案,帮助设计人员加速人工智能芯片的开发和应用普及。

芯片设计者如何引领人工智能应用落地?

在“高峰对话——芯片设计者如何引领人工智能应用落地?”环节中,Synopsys 中国区 IP 产品销售总监姚尧和酷芯首席技术官沈泊、雅析安全系统执行董事林誉森、归墟电子首席执行官王景阳一起探讨了对于 AI 的理解。

目前,中国有很多新兴的人工智能公司涌现出来,甚至有很多传统的互联网公司在向人工智能公司转型,那么人工智能公司到底有什么意义呢?

酷芯首席技术官沈泊表示,AI 的概念最近炒的很热,甚至有人疑虑现在是不是已经有很多泡沫存在?实际上,未来 AI 更应该强调的是如何实现落地、如何与各个行业实现更好的结合。目前还没有所谓通用的 AI 技术,任何一家 AI 公司都应该有一个落地点,知道该如何与行业更好的结合起来,这才是真正的 AI 公司。

雅析安全系统执行董事林誉森以英伟达举例表示,英伟达原本是做 GPU 的公司,因为车厂的启发,开始把 GPU 用到 ADAS 、甚至是人工智能上面。这两年英伟达的股价也上升的非常快,并一直强调自己是一家做人工智能的公司,可以提供给车厂整个解决方案。作为一家 AI 公司,就应该针对一个产业的问题来提供解决方案,客户需要什么就去做什么。

归墟电子首席执行官王景阳表示,人工智能和机器人结合起来,这不是一个简单的技术,而是大的趋势。AI 不是泡沫,AI 发展的路还很长,现在才刚刚开始。

机器人可见的未来市场在哪里?AI 如何推动机器人产业向前发展?

沈泊表示,机器人这个行业,尤其是家用机器人,首先应该从功能机器人出发,因为有应用的需求。此外,最好家里有个类似家庭小助手的机器人,它类似于功能型机器人,但更加的智能,因此挑战性也很大,对视觉的理解和语音语义的了解还要再上一个台阶,这是相对长期的过程,至少还需要 3 到 5 年的时间。

王景阳表示,眼睛看得到的东西一定会先实现。我们是推动这个技术最前面的一波人,没有硬件和芯片在里面,所有的东西都是虚的。未来 5 到 10 年,机器人行业首先能实现落地的是家政领域,比如扫地机器人等等;其次是教育领域,比如陪伴孩子学习的机器人等等;还有商用领域,最快的应该是智能物流、智能接待和特种行业等等。

中国 AI 的产业是百花齐放的现象,很多新创公司、互联网公司和传统芯片公司都开始进入 AI 产业。之前清华大学微电子所所长魏老师说,很多 AI 的创业者会成为先烈,AI 会是中国弯道超车的好机会吗?这里面有多少泡沫在?AI 的风口值不值得追?

沈泊认为,目前 AI 的热度超过想象,这里肯定有泡沫,因为有资本在里面不断地砸钱。但是 AI 的未来还是很有价值的,等泡沫没了,90% 的公司倒闭了,最后剩下的 10% 的公司就是真正有价值的公司,这跟以前的互联网泡沫很像。所以大家还是要脚踏实地去和行业更好的结合,这里还是有很多机会的。可以说在中国,AI 有着非常大的机会,但谈不上弯道超车,因为中国和美国做的不是一件事情,美国更注重基础研究,而中国主要和应用结合的很紧密,利用美国的研究成果在中国落地生根发芽,这是我们擅长的。

林誉森认为,现在很多新兴的电动车厂和电动新品牌出来,汽车从业人员一致觉得这些品牌未来会不见。AI 也一样,未来会有很多没有价值体现的公司会消失,但是肯定会有一些真正有真材实料的公司。

王景阳也认为,有泡沫不是坏事,但是得看泡沫到什么程度。


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针对晶体二极管单相全波电阻负载整流电路,网友可能提出多个问题,以下是一些可能的问题及其详细回答:

1. 什么是晶体二极管单相全波电阻负载整流电路?

回答:晶体二极管单相全波电阻负载整流电路是一种将交流电(AC)转换为直流电(DC)的电路,它利用了晶体二极管的单向导电特性。这种电路通过四个二极管(通常构成桥式整流器)实现全波整流,即同时利用交流电的正负半周进行整流,从而提高整流效率。负载电阻则用于消耗整流后的直流电。

2. 该电路的工作原理是什么?

回答:晶体二极管单相全波电阻负载整流电路的工作原理基于二极管的单向导电性。在交流电的正半周,二极管D1和D3导通,D2和D4截止,电流通过D1、负载电阻和D3形成回路,负载上得到上正下负的电压。在交流电的负半周,情况相反,D2和D4导通,D1和D3截止,电流方向不变,同样通过负载电阻,从而在负载上持续得到方向不变的直流电压。

3. 为什么需要四个二极管而不是两个?

回答:使用四个二极管构成桥式整流器可以充分利用交流电的正负两个半周,实现全波整流。如果只使用两个二极管,则只能实现半波整流,即只利用交流电的一个半周进行整流,整流效率较低。桥式整流电路通过巧妙地连接四个二极管,使得在每个半周内都有电流通过负载,从而提高了整流效率。

4. 如何提高该电路的整流效率?

回答:提高晶体二极管单相全波电阻负载整流电路的整流效率可以从以下几个方面入手:

  • 选择合适的变压器:根据整流电路的输入电压和输出电压要求,选择合适的变压器,以保证整流电路的稳定性和效率。
  • 优化整流器设计:通过选择合适的二极管和优化整流器的布局,可以提高整流器的整流效率和稳定性。
  • 增加滤波电路:在整流器的输出端增加滤波电路(如电容和电感),可以滤除整流后的脉动直流电中的交流成分,得到更加平滑的直流电,从而提高整流效率。

5. 该电路有哪些应用?

回答:晶体二极管单相全波电阻负载整流电路具有广泛的应用,包括但不限于以下几个方面:

  • 电源适配器:将交流电转换为直流电,为各种电子设备提供稳定的电源。
  • 充电器:用于为电池充电,将交流电转换为适合电池充电的直流电。
  • 电源模块:作为电源模块的一部分,为各种电子设备提供稳定的直流电源。
  • 工业控制:在工业控制领域,为各种控制设备提供稳定的直流电源。

6. 该电路是否存在局限性?

回答:尽管晶体二极管单相全波电阻负载整流电路具有许多优点,但也存在一些局限性。例如,整流后的直流电仍存在一定的脉动成分,需要通过滤波电路进一步处理;此外,整流过程中会产生一定的能量损失,包括二极管的正向导通压降和滤波电路中的能量损耗等。因此,在实际应用中需要根据具体需求选择合适的整流电路和滤波方案。

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