对于人工智能芯片产业来说，光有良好的硬基础还不够。只有在硬基础上做出好的软件，才能做得更好。在近日召开的2019中国AI芯片创新者大会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所人工智能部副主任王云涛强调。
科技日报记者随后采访了中国科学院半导体研究所类脑计算研究中心副主任龚国良。他还表示，人工智能芯片产业的发展确实应该注重软硬件协同。
软件是人工智能芯片的灵魂
国内人工智能芯片的硬件设计水平已接近国外，但软件生态是薄弱环节。龚国良告诉记者。
人工智能芯片明明是硬件，那么它和软件有什么关系呢？
龚国良表示，人工智能芯片本身只是起到加速作用。除了少数定制的人工智能芯片具有一定的功能外，大多数人工智能芯片本身并不具备功能。它们的功能必须配合相关软件来实现。
算法是软件的重要组成部分，相当于人工智能芯片的灵魂。软件层面除了算法本身之外，还包括算法移植、芯片驱动、配套软件工具、人机交互界面等，这就像计算机不仅需要好的处理器，还需要好的操作系统一样。
龚国良表示，在人工智能芯片相关的软件领域，国内的算法开发平台还比较少。现有的一些算法开发平台在人机交互、资源管理等方面仍落后于国外。此外，一些具有前瞻性的人工智能芯片的核心算法和核心架构仍需完善。
软件和使用方面更加一体化。人工智能芯片的硬件固然重要，但如果软件做得好的话，可能会更好。王云涛表示，一些非常强大的算法团队和软件团队甚至可以在非常普通的芯片上实现神经网络加速芯片的加速效果。
软硬结合才能避免尴尬局面
对于国内人工智能芯片行业来说，软硬件不够匹配的情况并不少见。
很多人工智能芯片在设计之初都有很好的想法，但推出后却发现用户并不买账。软件方面的不足可能是原因之一。龚国良告诉科技报记者。
以算法为例，用户的理想一般是使用算法开发平台训练好算法后，能够通过万无一失的移植应用到人工智能芯片上，并快速发布产品。但实际情况是，当算法移植到人工智能芯片上时，需要进行硬件改造，使其适应芯片的硬件。
这个环节需要付出很大的努力，无论是应用端还是芯片设计者。龚国良表示，目前芯片研发团队大多来自硬件出身，在软件支撑上投入的精力相对较少，重视程度还不够。
在王云涛看来，将真正好的算法落实到人工智能芯片硬件中，需要软硬件进一步协同开发，该领域还有非常大的市场空间。
科技日报记者了解到，在人工智能芯片软硬件协同方面，国内大企业普遍做得较好。由于软件方面，如算法移植、人工智能芯片驱动等实现难度较大，需要专门的团队来开发。
对于完善人工智能芯片软硬件协同开发，龚国良认为，应根据人工智能芯片产品的定位，选择不同的策略。
如果人工智能芯片的应用场景比较狭窄，那么在良好的硬件基础上，可以设计一些软件工具来实现应用。但如果是通用人工智能芯片，支持非常广泛的算法，那就需要有好的软件团队来匹配。否则就会出现芯片的硬件很强大但用户不买账的尴尬局面。龚国良提议道。
