• AI芯片为何受到如此追捧?

    2018-11-22 17:18:56

    人工智能技术迅猛开展的当下,要完结更高效、更人性化的AI,需求的不只仅是架构、算法,还有协助AI成型的柱石,即AI芯片。作为人工智能得以运转的载体,AI芯片的开展无疑左右着

      人工智能技术迅猛开展的当下,要完结更高效、更人性化的AI,需求的不只仅是架构、算法,还有协助AI成型的柱石,即AI芯片。作为人工智能得以运转的载体,AI芯片的开展无疑左右着人工智能技术的前进。近来,华为AI战略完好发表,很多AI芯片正式露脸,其微弱的功用令世人惊叹之时,也不由让人发生疑问,为何华为要为此改动自身集团愿景,AI芯片为何遭到这么多的追捧?初始阶段,因为不需考虑功耗等原因,人工智能的芯片能够寻求高算力、高并发、高吞吐量,现阶段的解决计划一般是以“GPU+CPU”的异构形式来完结。一起,这种计划首要面向各大AI企业及实验室的练习环节,现在商场中因为AMD在此方面的长时刻缺失,导致深度学习GPU加快商场由NVIDIA一家独大。但随着人工智能逐步在云端打开使用,对AI芯片则提出了更多要求,在统筹高功用的一起,还需求统筹功耗及反应时刻。而作为半定制的专用集成电路FPGA(现场可编程门阵列)刚好能够满意要求,其特点是能耗低,一起具有低延时、高吞吐的特性,能够满意人工智能在云端运转的需求。现在,FPGA商场Xilinx和Altera两家占有肯定独占位置,商场份额挨近90%。未来,人工智能技术注定要进一步下放至终端设备,因为物理原因受限,因而芯片的功耗、面积、本钱都需求进一步优化。首要解决计划为独立ASIC与SoC+IP两种;独立ASIC能够经过定制化的规划来完结功用愈加优胜、保密性更强的芯片,但缺陷是开发周期较长,投入本钱巨大,一般公司难以承受。SoC+IP在ASIC的开发弊端上具有很大的优势,但缺陷是功用拓宽性较弱,此前华为发布的昇腾系列AI芯片便依照此种计划开发。尽管ASIC有种种开发上的困难,可是作为专用集成电路,其功用与功耗的优势却是清楚明了的。在人工智能神经网络核算中,与传统核算有必定的差异,导致进行神经网络核算时,CPU、DSP、GPU都有算力、功用、能效等方面的缺乏,所以发生了专为神经网络核算而规划处理器或加快器的需求。因为ASIC归于定制类的芯片,触及从头规划电路,因而出产的困难性颇大,现在商场中人工智能ASIC范畴龙头当属Google TPU,其本年5月份发布的第三代TPU处理器自身的功用为第二代的两倍。以手机为例,在智能手机这类设备之中一般都有GPU及CPU,能够为人工智能供给相应的运算才能支撑,那为何还要专门开发AI芯片来进行这项作业呢?这儿举一个简略的比如,去一般饭馆吃饭时能够挑选各种菜系,或许会比较甘旨,但若想要品味正宗的菜肴,要去专门的饭馆才有或许吃到。AI芯片也是如此,尽管手机也会有GPU及CPU,但功耗低、重量轻、厚度薄才是其寻求的方向。专用的AI芯片能够完结最高功率及才能,而且只占用很小的空间及更低的功耗。一起不会占用CPU及GPU太多的资源,能够确保手机在运转人工智能的一起还能进行其他操作。当然AI芯片的重要性不止于此。以Google TPU1为例,其具有256X256尺度的脉动阵列,约为700MHz,具有64K个乘法单元,每个单元单次可执行一个乘法及加法,即128K个操作。那么TPU1每秒的巅峰核算次数为约90Tops,当然这儿仅仅理论数值,因为数据传输、存储、提取等原因,往往达不到峰值速率。可是,相较于一般GPU及CPU计划来进行练习时,特别现在神经网络尺度越发巨大,参数愈加冗杂,一般大型NN模型的练习时刻长达几周乃至数月,而期间呈现各种意外状况也会影响到练习的进展,如停电等。

       而选用了TPU1则能够在一顿饭的时刻内完结,其功率大大提高。而AI芯片尽管被冠以AI之名,但其本质仍是一枚芯片。在阅历中美贸易战初期的比武后,国内企业现已纷繁觉悟过来若没有自己的核心技术,即便做到再强也不过一堆沙滩上的雕塑罢了,浪潮一来即可毁灭。在面临CPU及GPU被国外企业独占的格式下,AI芯片成为了国内厂商新的突破点。现在来看,人工智能技术中美两国根本处于同一起跑线上,因而关于AI芯片的开发愈加有利。可是芯片的规划并非一朝一夕之功,加之我国的芯片制作才能也十分单薄,需求投入很多人力财力才或许得出有用的产品。国内现在对AI芯片投入研讨的企业有寒武纪、华为海思、中兴微电子、阿里平头哥等,还有许多小型企业也纷繁跟风进入AI芯片范畴中。这是因为AI芯片制作并不同传统芯片一般,不需求花费精力制作IP内核,直接选用其他IP再加上架构层面的优化,针对事务需求对IP进行整合,因而制作的门槛大大下降,如上述说到的SoC+IP计划。华为昇腾系列的推出为AI国产芯片注入了一针强心剂,极大地振作了国产AI芯片相关制作企业。但值得注意的是,尽管华为推出了AI芯片,但其在手机端的使用仍然有许多局限性,大多只使用于图片识别上。不只华为如此,苹果及联发科也是如此,怎么拓宽未来AI的更多使用,成为了下一步即将迈出的要害。