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【TechWeb】7月5日消息，在2024 WAIC智能芯片及多模態(tài)大模型論壇上，愛芯元智正式發(fā)布了“愛芯通元AI處理器”，展示了智能芯片與大模型深度融合的技術應用與商業(yè)生態(tài)。

愛芯元智創(chuàng)始人、董事長仇肖莘表示，大模型真正大規(guī)模落地需要云邊端三級緊密結合，而邊緣側和端側結合的關鍵在于AI計算與感知。愛芯元智基于愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精度NPU兩大自研核心技術，確立了以“AIoT+ADAS”為主的一體兩翼戰(zhàn)略路線，并向邊緣計算、AI推理領域縱深發(fā)展，推動智慧城市、智能駕駛等應用場景加速落地。

仇肖莘認為，智能芯片和多模態(tài)大模型已經(jīng)成為人工智能時代的“黃金組合”，當大模型的應用日益廣泛，更經(jīng)濟、更高效、更環(huán)保將會成為智能芯片的關鍵詞，而搭載AI處理器的高效推理芯片將是大模型落地更合理的選擇，這也是推進普惠AI的關鍵所在。

作為國內(nèi)領先的基礎算力平臺公司，愛芯元智在2022年預判了transformer的爆發(fā)，并率先推出了搭載愛芯通元AI處理器的芯片。愛芯元智聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁劉建偉介紹，愛芯通元AI處理器的核心是算子指令集和數(shù)據(jù)流微架構。其底層采用了可編程數(shù)據(jù)流的微架構，來提高能效和算力密度。同時它的靈活性也保證了算子指令集的完備性，支撐各種AI的應用。而其成熟的軟件工具鏈可以讓開發(fā)者快速上手。此外，軟硬件的聯(lián)合設計也保證了愛芯通元AI處理器的高速迭代，保證了愛芯通元AI處理器的競爭力。愛芯通元AI處理器很大程度降低了AI應用的開發(fā)及運維成本，讓AI智能更經(jīng)濟、更高效、更環(huán)保。

劉建偉介紹，愛芯通元AI處理器在高中低三檔算力中已完成布局，并在智慧城市和輔助駕駛兩個領域實現(xiàn)了規(guī)?；慨a(chǎn)，能效比較GPGPU芯片提升了一個數(shù)量級，而在以文搜圖、通用檢測、以圖生文、AI Agent等通用大模型應用中，愛芯通元AI處理器也可以讓AI開發(fā)者以更低的成本進行高效開發(fā)。

AI處理器的應用前景如何？

論壇上，愛芯元智在智慧物聯(lián)、智能駕駛等領域的合作伙伴也分享了AI處理器的應用前景。智慧物聯(lián)和人工智能創(chuàng)新融合專家殷俊表示，以視覺為主的智能在城市治理與生產(chǎn)生活方面應用廣泛，近年來大模型在文本、語音等領域快速發(fā)展，但在視覺領域的落地卻面臨可靠性、穩(wěn)定性、理解不夠全面等挑戰(zhàn)，真實準確描述客觀世界是視覺大模型落地的關鍵。針對不斷更新迭代的視覺大模型，殷俊認為，不應該讓用戶放棄原有的技術投資，而是要通過大小模型協(xié)同和模型小型化，實現(xiàn)最優(yōu)算力配置，來加快大模型行業(yè)落地。

和物聯(lián)網(wǎng)一樣，智能駕駛也經(jīng)歷了模型從小到大的過程，“BEV+Transformer”大模型架構正在成為智駕行業(yè)的主力軍，背后則需要突破“端到端”模型技術難題。對此，邁馳智行科技有限公司CTO張弛表示，大模型加速了自動駕駛從高速公路向更加復雜的城區(qū)場景的過渡，也促進了端到端感知規(guī)控一體化的形成，這一過程中，激光雷達、高精度地圖的作用在減弱，但豐富的端到端大模型也讓不受地理環(huán)境限制的點到點自動駕駛成為可能。

人工智能未來發(fā)展方向是什么？

現(xiàn)場嘉賓們也對人工智能發(fā)展方向做出了預測。面壁智能副總裁賈超認為，憑借在成本、隱私、延時性、可靠性等方面的優(yōu)勢，端側AI發(fā)展會成為全球趨勢，這也意味著大模型正式進入了輕量化時代。這一背景下，“模型知識密度，平均每8個月提升1倍”將會成為大模型時代的新摩爾定律。賈超強調(diào)，企業(yè)開發(fā)端側大模型需要從算法側和芯片側來做雙向奔赴，把端側模型用端側芯片，在用戶場景上高效落地，這樣才能給用戶帶來最極致的體驗。

達摩院RISC-V及生態(tài)高級技術專家尚云海分析到，大模型未來就會呈現(xiàn)規(guī)模大、結構統(tǒng)一、能力增強三大趨勢，目前處于計算需求與硬件計算能力不匹配的階段，量化、結構化稀疏、低精度訓練將成為提升大模型性能的有效路徑。RISC-V作為開源、開放指令架構，可以第一時間適應AI算法和算子的快速變化，滿足當前大模型所需的推動AI算力和芯片架構發(fā)展。

智能芯片的突破創(chuàng)新讓算力更加有的放矢，大模型的應用落地也給各行各業(yè)的智能化轉型帶來更廣闊的想象空間，愛芯元智方面表示，將堅定推進智能芯片與大模型的深度融合，促進云邊端的一體化，助力推動AI普惠的不斷深化。