GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭(zhēng)奇斗艷”
AI芯片是當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)和社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn),也是AI技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán),不管有什么好的AI算法,要想最終應(yīng)用,就必然要通過芯片實(shí)現(xiàn)。
談AI芯片,就必須先對(duì)AI下一個(gè)定義。在萊迪斯半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來(lái),“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡(jiǎn)單定義為某類產(chǎn)品,而是一個(gè)新的設(shè)計(jì)方法,“傳統(tǒng)的一些算法,是照規(guī)則、照邏輯的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的結(jié)果!蹦墙裉煨【幘徒o大家剖析四大AI芯片。
四大AI芯片
GPU:又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上圖像運(yùn)算工作的微處理器。其用途是將計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所需要的顯示信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換驅(qū)動(dòng),并向顯示器提供行掃描信號(hào),控制顯示器的正確顯示,是連接顯示器和個(gè)人電腦主板的重要元件,也是“人機(jī)對(duì)話”的重要設(shè)備之一。
在當(dāng)前的人工智能芯片領(lǐng)域,GPU的應(yīng)用領(lǐng)域不容小覷。據(jù)數(shù)據(jù)顯示,在2008至2015年期間,除了2008年GPU市場(chǎng)規(guī)模稍有下降,其余年份全球獨(dú)立顯卡的出貨量和銷售額都呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì),并且在2012至2015年有加速上升的表現(xiàn)。
FPGA:即現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列,它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。作為專用集成電路(ASIC)領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的芯片,既解決了定制電路的不足,又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點(diǎn)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)師可以根據(jù)需要通過可編輯的連接把FPGA內(nèi)部的邏輯塊連接起來(lái),就好像一個(gè)電路試驗(yàn)板被放在了一個(gè)芯片里。
目前,國(guó)內(nèi)有許多創(chuàng)業(yè)企業(yè),自動(dòng)加入FPGA陣營(yíng),提供基于FPGA的解決方案。比如源于清華大學(xué)的深鑒科技,專注于深度學(xué)習(xí)處理器與編譯器技術(shù),深鑒科技研發(fā)了一種名為“深度壓縮”的技術(shù),它不僅可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮數(shù)十倍而不影響準(zhǔn)確度,還可以使用“片上存儲(chǔ)”來(lái)存儲(chǔ)深度學(xué)習(xí)算法模型,減少內(nèi)存讀取,大幅度減少功耗。
ASIC:即專用集成電路,是指應(yīng)特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)、制造的集成電路。目前用CPLD(復(fù)雜可編程邏輯器件)和FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯陣列)來(lái)進(jìn)行ASIC設(shè)計(jì)是最為流行的方式之一,它們的共性是都具有用戶現(xiàn)場(chǎng)可編程特性,都支持邊界掃描技術(shù),但兩者在集成度、速度以及編程方式上具有各自的特點(diǎn)。
ASIC的特點(diǎn)是面向特定用戶的需求,品種多、批量少,要求設(shè)計(jì)和生產(chǎn)周期短,它作為集成電路技術(shù)與特定用戶的整機(jī)或系統(tǒng)技術(shù)緊密結(jié)合的產(chǎn)物,與通用集成電路相比具有體積更小、重量更輕、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增強(qiáng)、成本降低等優(yōu)點(diǎn)。
TPU(Tensor Processing Unit):是谷歌研發(fā)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的處理器,主要用于深度學(xué)習(xí)、AI運(yùn)算。TPU具有像GPU和CPU一樣的編程,以及一套CISC指令集。作為機(jī)器學(xué)習(xí)處理器,不僅僅支持某一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM、全連接網(wǎng)絡(luò)等多種。TPU采用低精度(8位)計(jì)算,以降低每步操作使用的晶體管數(shù)量。
雖然降低精度對(duì)于深度學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度影響很小,但卻可以大幅降低功耗、加快運(yùn)算速度。同時(shí),TPU使用了脈動(dòng)陣列的設(shè)計(jì),用來(lái)優(yōu)化矩陣乘法與卷積運(yùn)算,減少I/O操作。此外,TPU還采用了更大的片上內(nèi)存,以此減少對(duì)DRAM的訪問,從而更大程度地提升性能。
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