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這四類AI芯片,,最終誰能逐鹿中原 - 全文

2018-05-16
關(guān)鍵詞: AI芯片 DBN CNN

  隨著AI產(chǎn)業(yè)快速突破,,各大公司在AI領(lǐng)域的人才動向也在引起極大關(guān)注,你來我往,、歸去來兮,,AI江湖上大有一片血雨腥風(fēng)之勢。當(dāng)然,AI領(lǐng)軍人物的變動,,會對具體公司業(yè)務(wù)造成影響,。但從整個行業(yè)來看,人才流動的頻繁,,反倒有可能促進產(chǎn)業(yè)的整體進程,。

  不信你翻翻歷史。AI這門功夫自1956年問世以來,,至今已經(jīng)歷60年風(fēng)風(fēng)雨雨,,一直是流派眾多,難學(xué)難練,,沒有大成,。

  難學(xué),是因為必須要掌握一種叫做“算法”的神功,;難練,,是因為需要有足夠算力,能夠處理數(shù)據(jù)樣本,,訓(xùn)練機器,。

  幾十年來,一直是有算法沒算力,,甚至于有人認(rèn)為,,人工智能就是一個科幻,就是小說家跟人類開的一個玩笑而已,。誰也沒想到,,進入21世紀(jì)后算力大爆炸。引發(fā)了整個AI產(chǎn)業(yè)開天辟地般的變化,。

  其中,,算法上升為天——深度學(xué)習(xí),分成DBN,,CNN,,BP,RBM等等諸多分支,,其中佼佼者當(dāng)屬CNN(convoluTIonal neural networks),,人稱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用廣泛,。

  算力,,下降為地——AI芯片。各種芯片如雨后春筍涌現(xiàn),,拿過來訓(xùn)練機器,得心應(yīng)手啊。

  廟堂之上也為AI駕臨人間雀躍不已,。世界各國意識到人工智能的重要性,,紛紛簞食壺漿,以迎AI,。

  聯(lián)合國于2016年發(fā)布告示,,召集人類討論機器人的制造和使用如何促進人工智能的進步,以及可能帶來的社會與倫理問題,。

  美國政府于2016年連續(xù)頒發(fā)三道金牌:《美國國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》,、《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》、《人工智能,、自動化與經(jīng)濟報告》,,宣稱加入人工智能教派,并且描繪了此舉能帶來的種種美好的前景,。

  英國政府見此立即照方抓藥,,刊發(fā)了《機器人技術(shù)和人工智能》報告,詳細(xì)的闡述英國的機器人技術(shù)與AI的親密關(guān)系,。

  有算法有算力,,天地已定。有政策有戰(zhàn)略,,和風(fēng)細(xì)雨,。正是產(chǎn)業(yè)萌芽,草長鶯飛,,欣欣向榮的時刻,。人才的流動正是產(chǎn)業(yè)加速的信號。

  書歸正傳,。芯片定義了產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈的基礎(chǔ)計算架構(gòu),,正如CPU是IT產(chǎn)業(yè)的核心一樣,芯片也是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心,。

  話說天下AI芯片共分四大流派:

  GPU,,目前銳氣正盛,恰似東邪,,憑借并行計算形成先發(fā)優(yōu)勢,。

  FPGA,蟄伏北方,,正在暗地里合縱連橫,,大有號令群雄的勢頭,恰似丐幫,。

  ASIC,,割據(jù)南方,占領(lǐng)了大片市場,參與的公司林立,。

  類腦芯片,,這個更“邪性”,打算直接復(fù)制大腦,,也暗藏著問鼎中原的野心,。

  根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)公開發(fā)布信息,今年,,四大流派已經(jīng)派出幾十路高手,,參與華山論劍,這些高手均屬于芯片設(shè)計期高手,。

  這些高手都有什么特點,?誰能逐鹿中原?下文一一分析,。

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  GPU一派

  市場上名氣最大的應(yīng)該是GPU一派,。GPU也稱視覺處理器,專門用于圖像及相關(guān)處理的芯片,。

  這四類AI芯片,,最終誰能逐鹿中原

  2012年,Alex Krizhevsky,,多倫多大學(xué)的博士研究生,,憑此在ImageNet大賽上奪下了2012屆的冠軍。Alex提出了一個奇妙的模型,,僅憑借兩個GPU就取得了訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極佳效果,。江湖頓時為之轟動,于是引發(fā)了GPU訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)潮,。要知道,,AI領(lǐng)域過去曾用CPU處理數(shù)據(jù),但CPU效力太低,。

  當(dāng)年,,谷歌曾經(jīng)花費巨資購買1.6萬個處理器,堆成谷歌大腦,,峰值功耗在10萬瓦以上,,占地面積數(shù)十平方米。試問天下,,有幾人能玩的起1.6萬個處理器,?

  隨著 AlexNet的劃時代論文橫空出世,于是GPU 在服務(wù)器端橫掃天下,。

  有人會問,,CPU和GPU,,都是處理器,兩者有什么不同,?

  與CPU相比,,GPU 出現(xiàn)得遠比 CPU 晚,,但并行計算能力能卻常令CPU望塵莫及,。并行計算是相對于串行計算來說的。要知道,,自計算機誕生以來,,電腦編程幾乎一直都是串行計算,絕大多數(shù)的程序只存在一個進程或線程,,好比一個人只能先吃飯再看聊天,。

  但更多人喜歡邊吃飯邊聊天怎么辦?遇到這類問題,,串行計算就傻眼了,。并行計算一次可執(zhí)行多個指令的算法,能夠完美解決吃飯聊天難題,。解決方式可分為時間上的并行和空間上的并行,。時間上的并行就是指流水線技術(shù),而空間上的并行則是指用眾多個處理器并發(fā)的執(zhí)行計算,。

  深度學(xué)習(xí)所依賴的是神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),,通常網(wǎng)絡(luò)越深,需要的訓(xùn)練時間越長,。對于一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來說,,如果使用串行的X86 處理器來訓(xùn)練的話,可能需要幾個月,、甚至幾年,,因此必須要使用并行甚至是異構(gòu)并行的方法,才有可能讓訓(xùn)練時間變得可以接受,。

  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)Jon Peddie Research(簡稱JPR)市場調(diào)研公司統(tǒng)計,,在2008至2015年期間,,除了2008年GPU市場規(guī)模稍有下降,其余年份全球獨立顯卡的出貨量和銷售額都呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢,,并且在2012至2015年有加速上升的表現(xiàn),。

  GPU領(lǐng)域只有兩大公司,一是英偉達,,占市場份額約7成,,另一位則是萬年老二AMD,,占市場份額約3成。

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  從GPU用戶數(shù)量來看,,根據(jù)英偉達2016年的財務(wù)報告,,相比2013年的100家,2014年的1549家,,2015年已有3409家機構(gòu)或企業(yè)使用英偉達的GPU產(chǎn)品,,從事人工智能的研究。這些企業(yè)和機構(gòu)包括各大高等院校的人工智能實驗室,,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),,軍事企業(yè)等。

  AMD雖然落后于英偉達,,但2016年的市場份額已呈現(xiàn)出上升趨勢,,在發(fā)布了代號Vega織女星的GPU芯片,市場一片叫好,,未來可能有繼續(xù)上升的趨勢,。

  不足的是,GPU 很費電(比如高端顯卡動輒200W+),,一旦開啟,,散熱就成了麻煩事。

  FPGA一幫

  GPU美中不足的是就是太貴了,,太貴了,,而且有副作用,降溫是大個問題,。怎么辦,?

  賽靈思等公司改進了FPGA許多技術(shù),使之價格便宜功耗又很低,,操練起來更有趣,。于是,跟隨FPGA的越來越多,,形成了一大流派,。

  FPGA是從哪里來的呢?

  原來早在1984年賽靈思就發(fā)布世界上首款FPGA,,當(dāng)時的FPGA晶片尺寸很大,,但成本卻不低。1992年后,,F(xiàn)PGA因采用新工藝節(jié)點,,第一次出現(xiàn)了在FPGA上實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但直到2000年后,,F(xiàn)PGA丹法結(jié)合了“易容術(shù)”后才略有小成,,易容術(shù)是指FPGA 已不僅是門陣列,,還是集成有可編程邏輯的復(fù)雜功能集。2008以來,,F(xiàn)PGA不光可以越來越多地整合系統(tǒng)模塊,,集成重要的控制功能,還可以使用更高效的系統(tǒng)編程語言,,如OpenCL和C語言,,通過類似軟件的流程來編程,降低了硬件編程的難度,。于是,,自2011年開始,,出現(xiàn)了大規(guī)?;贔PGA的算法研究。

  簡單來說,,F(xiàn)PGA 全稱“現(xiàn)場可編程門陣列”(Field Programmable GateArray),,其基本原理是在 FPGA 芯片內(nèi)集成大量的數(shù)字電路基本門電路以及存儲器,而用戶可以通過更新FPGA 配置文件,,來定義這些門電路以及存儲器之間的連線,。

  這里提及的“可編程”,完全就是“可變成”,。這意味著你今天可以把 FPGA 配置成一個微控制器MCU,,明天就可以更新配置文件把同一個 FPGA 配置成一個音頻編解碼器。你是不是想起了孫悟空七十二變,,今天是個老頭明天是個少女,?此乃易容術(shù)也。

  不同于GPU的運行原理,,F(xiàn)PGA是以門電路直接運算的,,即編程中的語言在執(zhí)行時會被翻譯成電路,優(yōu)勢是運算速度快,。

  在很多領(lǐng)域FPGA的性能表現(xiàn)優(yōu)異,,以至于有人說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機器人研發(fā)領(lǐng)域的主要芯片。當(dāng)然,,這事有點夸張,。目前來看FPGA也多作為CPU的協(xié)處理器而出現(xiàn),沖擊GPU是顯而易見的,,但要說取代CPU,,還得等等。

  目前,,國內(nèi)有許多創(chuàng)業(yè)企業(yè),,自動加入FPGA陣營,,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”來存儲深度學(xué)習(xí)算法模型,,減少內(nèi)存讀取,大幅度減少功耗,。

  FPGA流派的廠商有兩大兩小,,兩大廠分別是賽靈思、Altera(英特爾于2015年以167億美元收購Altera),,兩小是LatTIce和Microsemi,。

  其中,賽靈思和Altera占據(jù)了近90%的市場份額,,兩人旗下的專利超過6000項,。而剩下約10%的市場份額,由Microsemi和LatTIce瓜分,,這兩位的專利也有3000余項,。由此可以看出,極高的技術(shù)門檻將其它希望進入FPGA市場的廠商牢牢擋在門外,。

  ASIC:由吸星大法突破

  雖然GPU在并行計算方面有不少優(yōu)勢,,但畢竟不是為機器學(xué)習(xí)專門設(shè)計的,F(xiàn)PGA則是需要用戶自主編程,,主要面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的企業(yè)用戶,,門檻太高。

  大眾消費領(lǐng)域怎辦,?如應(yīng)用到無人駕駛汽車上或是智能家居終端,,這款芯片還要同時滿足高性能和低功耗的要求,甚至不需要將數(shù)據(jù)傳回服務(wù)器端,,不必連入互聯(lián)網(wǎng),,本地即時計算即可。

 

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  ASIC挺身而出,。

  ASIC的全稱是專用集成電路 (ApplicaTIon-Specific Integrated Circuit),。

  玩過比特幣的都知道著名的挖礦大戰(zhàn)。ASIC在比特幣挖礦領(lǐng)域,,展現(xiàn)出了得天獨厚的優(yōu)勢,。2013年1月Avalon項目團隊交付了世界上第一臺商用比特幣ASIC礦機,轟動了挖礦世界,。CPU,、GPU礦機幾乎在一夜之間消失的無影無蹤,,引發(fā)了比特幣挖礦行業(yè)第二次重大升級,比特幣網(wǎng)絡(luò)核心開發(fā)者Jeff Garzik有幸成為了第一個商業(yè)ASIC礦機的擁有者,,據(jù)說當(dāng)時收到Avalon礦機的用戶在一兩天內(nèi)就回了本,。而傳說中隱藏在農(nóng)村的土豪,能動用的ASIC礦機達到了數(shù)千臺,。

  人工智能深度學(xué)習(xí)和比特幣挖礦有類似之處,,都是依賴于底層的芯片進行大規(guī)模的并行計算。

  ASIC分為全定制和半定制,。全定制設(shè)計需要設(shè)計者完成所有電路的設(shè)計,,因此需要大量人力物力,靈活性好但開發(fā)周期長,,上市速度慢,。專為機器學(xué)習(xí)設(shè)計的ASIC芯片,從設(shè)計到制造,,對資金和技術(shù)的要求都更高,。一般來說,基于FPGA的開發(fā)周期大約為六個月,,而相同規(guī)格的ASIC則需要一年左右,需要經(jīng)過多步驗證,,可想而知,,在這樣精細(xì)的打磨下,其性能自然也更為出色,。

  ASIC的開發(fā)時間長,,意味著ASIC芯片很有可能趕不上市場變化的速度,致使廠商陷入竹籃打水一場空的尷尬境地,。

  類腦芯片:復(fù)制另一個人腦

  類腦芯片不得不提IBM,,每次產(chǎn)業(yè)變遷,IBN總要給大家?guī)硪恍┬迈r名詞熱鬧一番,。比如電子商務(wù),、智慧星球,認(rèn)知計算,,現(xiàn)在又帶來了號稱要復(fù)制人腦的類腦芯片,,科技真真太黑了。

  IBM類腦芯片的后臺支持者是美國國防部先進研究項目局(DARPA),,DARPA是可謂科技圈的泰山北斗,,大名鼎鼎的Internet前身阿帕網(wǎng)即源于這個機構(gòu)。

  DARPA與IBM合作建立了一個項目,,名為“神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)伸縮可塑電子系統(tǒng)計劃(SyNAPSE)”,。該計劃意圖還原大腦的計算功能,,從而制造出一種能夠模擬人類的感覺,理解,,行動與交流的能力的系統(tǒng),,用途非常明確:輔助士兵在戰(zhàn)場動態(tài)復(fù)雜環(huán)境中的認(rèn)知能力,用于無人武器的自動作戰(zhàn),。

  該項目中最引人注目的是類腦芯片TureNorth,。2011年,IBM發(fā)布第一代TrueNorth芯片,,它可以像大腦一樣具有學(xué)習(xí)和信息處理能力,,具有大規(guī)模并行計算能力。2014年,,IBM發(fā)布第二代TrueNorth芯片,,性能大幅提升,功耗卻只有70毫瓦,,神經(jīng)元數(shù)量由256個增加到100萬個,,可編程突觸由262144個增加到2.56億個。高通也發(fā)布了Zeroth認(rèn)知計算平臺,,它可以融入到高通Snapdragon處理器芯片中,,以協(xié)處理方式提升系統(tǒng)認(rèn)知計算性能,實際應(yīng)用于終端設(shè)備上,。

  

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  “正北”問世,,激起了國內(nèi)研究機構(gòu)對人工智能的的熱情。

  上海的西井科技去年發(fā)布了全球首塊5000萬神經(jīng)元類腦芯片,。該公司宣稱,,這是目前世界上含有神經(jīng)元數(shù)量最多的類腦芯片,也是首塊可商用化類腦芯片,。

  總結(jié):

  AI芯片作為產(chǎn)業(yè)上游,,也是技術(shù)要求和附加值最高的環(huán)節(jié),產(chǎn)業(yè)價值和戰(zhàn)略地位遠遠大于應(yīng)用層創(chuàng)新,,因此我們需要高度重視,。

  放眼時代變遷,CPU領(lǐng)域WINTEL聯(lián)盟已經(jīng)一統(tǒng)江山極難突破,,而AI芯片方興未艾,,機遇正在逐漸顯露,AI領(lǐng)域未來必然也會產(chǎn)生類似英特爾,、AMD這樣的世界級企業(yè),。

  美國以絕對實力處于領(lǐng)先地位,但一批中國初創(chuàng)企業(yè)也在蓄勢待發(fā)。

  但是,,AI芯片領(lǐng)域的創(chuàng)新絕不是件一蹴而就的事情,。它涉及到人工智能算法、編程語言,、計算機體系結(jié)構(gòu),、集成電路技術(shù)、半導(dǎo)體工藝的方方面面,。在巨大的國際競爭壓力下,,靠單個企業(yè)研發(fā)投入,遠遠不夠,;單靠有限的風(fēng)險投資,,也不行??靠萍佳a貼,,更是遠水解不了近渴。


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