芯片短缺对人工智能的影响

导读	全球芯片短缺的影响随处可见：从家用电器价格上涨到消费电子设备产能受限。急需处理器的人工智能应用也正面临压力，不过SambaNova CEO表示，硬件本身并不是人工智能成功的决定性因素。

目前半导体供应链瓶颈的根源已经潜伏多年，但COVID-19大流行让问题浮出水面。在2020年2月的一篇预测报道中，半导体工程公司(Semiconductor Engineering)警告称，200毫米晶圆的芯片厂设备的需求即将超过供应，这类设备通常用于较老、较慢的芯片。

物联网(IoT)设备不需要最快的芯片，可以用200毫米的晶圆制造，其需求的激增通常被认为是导致芯片供求失衡的根本原因。高速发展的物联网产业引发了对各种尺寸芯片的需求激增，而芯片生产则进一步滞后。根据华尔街日报的一篇文章提到，在2021年第三季度芯片交付周期达到22周，是2020年底,约13周的将近两倍。这也是自2013年开始监测该行业以来所见到的最长交货时间。其他特定类型的芯片，包括用于汽车的微控制器，交货时间甚至长达32周。这是促使二手车价格在过去一年中上涨21%的潜在因素。

全球芯片短缺也开始影响人工智能。许多人工智能模型，如计算机视觉和NLP(自然语言处理)，都依赖强大的GPU进行模型训练。所以当芯片厂正在努力生产较老、速度较慢的芯片时，GPU等高端芯片也存在短缺。

GPU巨头英伟达(Nvidia)的首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)警告称，该公司正面临供应链方面的限制。英伟达的GPU生产依赖于亚洲芯片厂。8月15日，在公司公布财务业绩后，黄在与分析师的电话会议上表示：“目前的评估是，明年大部分时间，我们将看到供应紧张的环境，主要是因为我们的需求太大了。”

全球都在加速企业的数字转型战略，并以更快的速度推动对人工智能应用的需求。这也引发新型芯片设计蓬勃发展，这些设计针对的是新兴的人工智能。

SambaNova Systems，这是一家成立4年的人工智能初创公司，估值已经超过50亿美元。该公司已与台积电签订合同，使用7nm(纳米)工艺制造其可重构数据流单元(RDU: ReconfigurableDataflow Unit 一种下一代处理器，旨在提供本地数据流处理和可编程加速)。RDUs在预先配置的机架中出售，或者通过软件即服务(SaaS)交付方法作为API提供。

SambaNova公司首席执行官兼联合创始人Rodrigo Liang表示，快速的硬件只是SambaNova人工智能的一部分。他说，开发一个成功的人工智能解决方案还有很多其他因素。

芯片短缺加速了业界对计算效率的关注。终端用户越来越倾向于使用人工智能特定的解决方案，而不是使用商品组件，以获得这种效率带来的好处。人工智能是一个系统问题，单靠芯片是无法解决的，为了成功地将人工智能项目投入生产，终端用户必须能够将人工智能集成到他们的工作流程和应用程序中。积累单个组件(如芯片)和自集成解决方案是一项耗时且昂贵的工作，且大多数组织缺乏所必须的重要技能和专业知识。

除了芯片短缺，一个同样重要的问题是人工智能人才短缺。Liang说：“目前，大多数人工智能人才都在大型科技公司工作。为了实现更普遍的人工智能公平，行业必须提供高易用性的产品，为终端用户降低实施和扩大人工智能所需专业知识的门槛。”

可以肯定的是，我们生活在一个有趣的时代。物联网设备的爆炸式增长、居家办公的要求以及芯片厂本身的产能短缺，这些因素结合在一起，导致对芯片的需求超出了可用供应。

然而，危机也可能是机遇。如果处理能力受到限制，创新型公司会找到解决这个限制的方法。各大公司已经承诺投入数千亿美元建造新的芯片厂。中国许多公司也都开始投入芯片研发和生产行业。这一危机将在未来几年促使行业释放出更多的创新。

本文来自《Linux就该这么学》官方资讯站。