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趨勢觀點

掌握新時代的商機 強化AI晶片研發與系統應用的跨域整合

盧俊銘 / 工研院資通所 嵌入式系統與晶片技術組 組長
吳誠文 / 成功大學 講座教授 兼 副校長

人工智慧風潮席捲全世界,也讓「AI」成為科技業除了「5G」以外最熱門的關鍵字,各行各業未來將因為帶入AI的思維而逐步開啟轉變,也為全球半導體產業帶來成長的新契機。半導體產業對於台灣來說,不但是經濟發展的重要支柱,也是少數在國際上可以舉足輕重、具有核武級競爭力的重要產業之一,自然是絕不容錯過這一波AI帶來的新商機。然而,面對國際大廠挾帶龐大資源投入,加上全球新創業者進入百家爭鳴的階段,台灣究竟該如何佈局,才能走出自己的路,在AI晶片國際市場上佔有一席之地,將考驗台灣產官學研各界領導人的智慧。

AI晶片 兵家必爭的市場

2019年半導體產業在AI晶片領域十分熱鬧,除了許多重要的AI晶片新創業者(例如GraphCore、Groq、Cerebras等)於國際舞台上嶄露頭角外(參考EETimes 報導[1]),值得注意的還包括英特爾(Intel)在2019年結束前「又」出手收購了一家以色列的AI晶片新創業者「Habana」,這次的收購花了20億美元,相較於之前的Nervana收購案(4.08億美元),本次投入的金額更大,也引起更多市場的議論。當然,Nervana都已推出了相關的晶片產品(包括2019年Q3發佈的訓練晶片NNP-T與推論晶片NNP-I),此時再買同樣推出訓練晶片(Gaudi)與推論晶片(Goya)的Habana似乎將導致自家人打對台,因此其投資背後的意義眾說紛紜,不過這並不是本文要探討的重點(有興趣的讀者請參考The Next Platform的報導[2]),至少我們應該可以同意Intel進軍這個市場的決心不容置疑,也應該審慎看待並積極規劃未來如何在AI晶片市場扮演一個重要的角色。除了Intel以外,歐美雲端大廠,例如Google、Amazon、Microsoft、Facebook等,也都在AI晶片的研究與產品開發上持續加碼投入,甚至就連大陸業者阿里巴巴、百度等也都紛紛開發資料中心伺服器專屬的AI晶片,可見此一市場兵家必爭的火熱程度。台灣自詡為半導體大國,對於AI晶片的研發及產業發展策略宜逐漸收斂深耕,以期有傲人突出的技術與產品稱頌於世。

 

台灣AI晶片產業觀察與建議

這幾年政府為了協助台灣產業升級並掌握AI關鍵技術,從2017年起陸續舉辦了包括「智慧系統與晶片產業發展策略」等多場重要會議,討論重點圍繞在AI與晶片,主要結論可歸納為產業的智慧轉型以及AI時代半導體地位的強化與提升。政府及法人除了與產學界領袖共同探討未來的策略方向外,更在2019年大動作成立了「台灣人工智慧晶片聯盟 (AI on Chip Taiwan Alliance, AITA)」,號召產學研超過80家團體加入聯盟,共組國家隊商討大計,可謂盛況空前,熱鬧程度絲毫不亞於國外,相信也讓台灣業者更加感受到政府推動AI產業發展的用心與決心,但是在熱鬧的典禮氛圍結束後,我們衷心期盼大家捲起袖子,產學研從交流進到實質合作,從市場需求的考量,從系統角度切入以訂定幾項具全球影響力的AI晶片產品,完成收斂深耕以在來年能展現傲人突出的技術與產品。我們不揣淺陋,在此提出幾項觀察與建議,作為台灣近期推動AI晶片產業的參考:

(1) 技術面—強化AI軟體能量,以軟帶硬打造新實力
Intel榮譽資深院士王文漢博士曾說過「得軟體者得天下」,我們認為在AI時代更是如此,畢竟從本質上來說,這一波AI浪潮能夠再次興起並展現驚人的影響力,除了雲端大數據分析技術的成熟外,應歸功於深度學習演算法與軟體人員的努力。因為AI軟體研究者在演算法上持續精進,並在電腦視覺與自然語言處理等多個領域有大幅度的突破,證明了AI技術的實用性,才帶動了這一波深度學習領域的蓬勃發展。此外,對於晶片硬體開發者來說,要充分發揮硬體效能,也必須要有完備的軟體開發工具與環境,讓軟體開發人員可以很容易移植AI演算法到晶片硬體上,如此才能有效率的進行測試驗證以及效能提升,也才有機會聚集更多的軟體開發者以形成健康生態系。藉由這些開發者來協助程式撰寫與硬體測試,讓晶片的品質與性能持續提升,也能讓最終產品更符合客戶需求,成為市場贏家。這樣的策略思維對於過去專注在硬體開發的台灣業者而言更顯得重要,以AI晶片新創業者Cerebras為例[3],其174位研發工程師中就有約2/3的人是從事軟體開發,只有1/3左右是硬體人員,可見強化AI軟體能量的重要性。

(2) 應用面—佈局邊緣運算與裝置端AI軟硬體,發揮台灣優勢
物聯網(IoT)與邊緣運算(Edge Computing)已經是市場關注的焦點,在5G起飛的世代勢必將加入更多AI軟硬體的元素,終端裝置也將變得更聰明,更貼近使用者需求,條件是要做到低延遲、低功耗、低成本與高資料安全性才能被市場接受。台灣一直以製造見長,對於藉由軟硬整合來降低成本與提升品質的方法並不陌生,這是台灣既有的強項,但我們認為不能滿足於此,在競爭更為激烈的未來不進則退,在AI晶片的部分不應該只固守終端及消費者端的產品,台灣還是有機會挑戰邊緣運算甚至更高層次的市場(包含AI訓練晶片),也應該提升軟體及系統發展的能量以提升價值,因此還有許多可以努力的方向。當然台灣未來也可以嘗試發展新的AI運算架構,AI演算法與半導體技術,從系統應用面串連晶片設計與製造,進行跨域整合,讓晶片硬體規格更符合實際應用所需,真正做到軟硬協同設計優化,如此才能掌握優勢。

(3) 人才面—培育AI跨領域整合人才,強化產業發展根本
AI時代的決勝關鍵在落實跨領域應用與深化關鍵基礎技術,而人才是一切發展的根本。台灣(其實是半導體產業)對於熟悉AI軟體及晶片硬體,又能掌握系統應用的跨領域人才需求之殷切超乎想像,這也是台灣高等教育及產業界必須正視並積極解決的問題。國內大學應該積極推動深化各式運算能力與落實跨領域應用之教育改革,以培育出具備「需求分析」與「規格訂定」的跨領域系統整合與實作人才。產業界從數位轉型進到智慧轉型,加強投資在人才培育更刻不容緩。產學雙方藉由產學聯盟建立堅強的產業實務教育與學術研發鏈結,培育具雙專長(領域專業與運算專長)之跨領域創新人才,方能符合未來產業及社會所需。以美國麻省理工學院 (MIT) 於2019年成立的College of Computing及國內成功大學於2020年即將設立的智慧運算學院 (School of Computing) 為例,目標都是為培育出具備「需求分析」、「訂定規格」、「軟硬整合」、「手腦並用」的AI跨領域人才,藉此推動產業的智慧轉型。

(4) 政策面—提高經濟部科專經費投入,長期發展AI晶片設計與半導體產業
由於政府的資源有限,讓經費運用更為聚焦,創造更大的產業效益,相信應該是政府各單位的共同目標。半導體產業是我國重要經濟支柱與就業來源,未來在AI晶片領域發展又有相當高的成功機會,理應列為重點支持項目。以目前政府投入AI on Chip的相關研發計畫經費來看,我們認為力道不足,應該還要提高以掌握先機。

結語

半導體產業對台灣的貢獻是大家有目共睹的,佈局AI與5G商機則是半導體產業未來幾年最關鍵的戰役。產業發展需要技術、應用、人才、與政策面的配合,這有賴台灣產官學研各界的共同努力。相信在大家齊心協力之下, AI晶片產業可望邁向光明的未來。

參考文獻

[1]5 Pivotal Events in AI Chips in 2019, https://www.eetimes.com/5-pivotal-events-in-ai-chips-in-2019/

[2]INTEL HEDGES ITS AI BETS WITH HABANA LABS BUY, https://www.nextplatform.com/2019/12/17/intel-hedges-its-ai-bets-with-habana-labs-buy/

[3]Startup Spins Whole Wafer for AI, https://www.eetimes.com/startup-spins-whole-wafer-for-ai/