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      GPU/FPGA/ASIC/類腦芯片大比拼 四種價格最終會走向何處

      2018年11月01日 16:40 ? 次閱讀

      2017年,“人工智能”儼然已經成為所有媒體的頭條熱點,在媒體和資本的推動下,AI以迅雷不及掩耳之勢向我們洶涌奔來。從政策層面,2017年關于AI發生了三件大事,一是發布了人工智能發展規劃;二是人工智能首次寫入十九大報告;三是很多城市,如上海、重慶等都在進行人工智能規劃。

      GPU/FPGA/ASIC/類腦芯片大比拼 四種價格最終會走向何處

      從數據來看,2013年只有100多家組織機構研究深度學習和人工智能,而到了2015年,這個數字已經飆升到3409家,兩年時間增長30多倍。就連以電動汽車起家的特斯拉也宣布開始設計AI芯片,馬斯克請來了AMD公司Zen架構的開發者Jim Keller,擔任自動駕駛硬件副總裁。

      在AI熱鬧非凡的大背景下我們也需要認真思考:人工智能是否需要專門的芯片?現有的技術架構具有怎樣的優勢?近期,北京建廣資產管理有限公司主辦了一場以“構造’芯’生態”為主題的沙龍,賽迪智庫半導體研究所副所長林雨從AI芯片定義、分類、生態環境、投資等方面做了分析。

      人工智能如果按照架構進行劃分,有三個重要元素:數據、算法和算例,其中算例就是芯片,算例是基礎,算法是核心,數據是保障。先看人工智能的定義,從廣義上講只要能夠運行人工智能算法的芯片都叫人工智能芯片。但是深入分析,林雨表示,“只有針對人工智能算法做了特殊加速設計的芯片才可以稱作為人工智能芯片,市場上真正做到了對芯片里面的架構做了特殊加速設計的公司少之又少。”

      三個維度對人工智能進行分類

      林雨分別從功能、應用場景和技術架構對人工智能進行了分類:

      從功能上來看,人工智能包括推理和訓練兩個環節。在訓練層面,通過大數據訓練出一個復雜的神經網絡模型。目前訓練環節主要使用英偉達GPU集群完成,谷歌的TPU2.0也支持訓練環節和深度網絡加速。推理環節是指利用訓練好的模型,使用新數據推理出各種結論。總得來看,訓練環節對芯片的性能要求比較高,推理環節對簡單指定的重復計算和低延遲的要求很高。

      從應用場景來看,人工智能芯片應用于云端和設備端,在深度學習的訓練階段需要極大的數據量和大運算量,單一處理器無法獨立完成,因此訓練環節只能在云端實現。在設備端,智能終端的數量龐大,而且需求差異較大,比如VR設備對于實時性要求很高,推理環節無法在云端完成,要求設備有獨立的推理計算能力,因此專用芯片的需求還是很大。

      從技術架構來看有四類:一是通用性芯片,如GPU;二是以FPGA為代表的半定制化芯片,如深鑒科技的DPU;第三,ASIC全定制化芯片,如谷歌的TPU;第四,類腦芯片。

      GPU/FPGA/ASIC/類腦芯片,各有怎樣的優勢?

      為了進行大數據處理,當前的方案一般采用高性能的處理器輔助MCU進行計算,但是隨著摩爾定律時間周期拉長,處理器上可集成的器件數量會達到極限,而數據量還在不斷增加,因此我們需要通過架構的變化來滿足數據量的增長,這就是人工智能芯片推出的背景。

      目前來看,人工智能芯片有四類架構:GPU、FPGA、ASIC和類腦芯片。

      GPU:是單指令、多數據處理,采用數量眾多的計算單元和超長的流水線,如名字一樣,圖形處理器,GPU善于處理圖像領域的運算加速。但GPU無法單獨工作,必須由CPU進行控制調用才能工作。CPU可單獨作用,處理復雜的邏輯運算和不同的數據類型,但當需要大量的處理類型統一的數據時,則可調用GPU進行并行計算。

      FPGA:和GPU相反,FPGA適用于多指令,單數據流的分析,因此常用于預測階段,如云端。FPGA是用硬件實現軟件算法,因此在實現復雜算法方面有一定的難度,缺點是價格比較高。將FPGA和GPU對比發現,一是缺少內存和控制所帶來的存儲和讀取部分,速度更快。二是因為缺少讀取的作用,所以功耗低,劣勢是運算量并不是很大。結合CPU和GPU各自的優勢,有一種解決方案就是異構。

      ASIC芯片:是專用定制芯片,為實現特定要求而定制的芯片。除了不能擴展以外,在功耗、可靠性、體積方面都有優勢,尤其在高性能、低功耗的移動端。谷歌的TPU、寒武紀的GPU,地平線的BPU都屬于ASIC芯片。谷歌的TPU比CPU和GPU的方案快30-80倍,與CPU和GPU相比,TPU把控制縮小了,因此減少了芯片的面積,降低了功耗。

      很多人認為ASIC是人工智能芯片的一個主要發展方向,其實在ASIC芯片里還有一個特殊的群體—類腦計算,林雨認為,“這才是真正的人工智能芯片未來發展的方向。類腦計算是真正模擬人腦進行設計,人腦的特點就是神經元進行傳輸數據。當我們用硬件去模擬人腦時,在硬件環節里還有許多多余的元素,而類腦芯片就擬合人腦的作用。要做類腦芯片非常難,IBM、高通英特爾等公司的芯片策略都是用硬件來模仿人腦的神經突觸。”

      四種架構將走向哪里?

      將以上四種架構對比,GPU未來的主攻方向是高級復雜算法和通用性人工智能平臺,其發展路線分兩條走:一是主攻高端算法的實現,對于指令的邏輯性控制要更復雜一些,在面向需求通用的AI計算方面具有優勢;二是主攻通用性人工智能平臺,GPU的通用性強,所以應用于大型人工智能平臺可高效完成不同的需求。FPGA更適用于各種細分的行業,人工智能會應用到各個細分領域。

      ASIC芯片是全定制芯片,長遠看適用于人工智能。現在很多做AI算法的企業也是從這個點切入。因為算法復雜度越強,越需要一套專用的芯片架構與其進行對應,ASIC基于人工智能算法進行定制,其發展前景看好。類腦芯片是人工智能最終的發展模式,但是離產業化還很遙遠。

      投資投哪里?大佬擦亮眼睛看這幾點

      第一,關注具有縱向產業鏈整合能力的企業。因為未來在人工智能領域側重生態整合。單獨做芯片的公司不如既掌握芯片又掌握算法公司,因此,那些算法和芯片兼具的企業更值得關注。

      第二,專攻終端應用市場,人工智能芯片的應用場景里有兩個:一個是在云端,一個是在終端。云端格局應該變化不大,但是在終端方面變數未定,這是對國內企業來說是一個不錯的切入點,邊緣計算值得關注。

      第三,關注專用芯片,ASIC從功耗、技術都具有優勢,是未來AI芯片發展的主要方向,尤其要關注是否有加速環節。

      有了資本和媒體的熱捧,AI已經在全球范圍內遍地開花,順勢而為的創業者也不在少數。目前,國內已經有20多家初創企業在做人工智能芯片,但是評估一家企業的技術能力是第二位的,第一位的考察點要看他們是否能真正能將技術變現,是否能將技術轉化為商業產品。因此,看一家AI芯片設計企業,商業能力要大于技術能力,這才是融資點。

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      發表于 2018-10-24 17:30 ? 99次閱讀
      Xilinx推出reVISION軟件堆棧,叫板英...

      FPGA廠商的易主或戰略的改變,勢必會影響FPG...

      如果說“變”是歷史的主調,那對于FPGA業者來說,變化顯然來得太快了。 Intel(英特爾)以167...

      發表于 2018-10-24 17:23 ? 158次閱讀
      FPGA廠商的易主或戰略的改變,勢必會影響FPG...

      賽靈思開發者大會:共同探討行業趨勢,分享設計經驗...

      標量處理引擎。Versal有雙ARM Cortex-A72應用處理器。嵌入式處理來自于ARM,擁有...

      發表于 2018-10-24 10:08 ? 710次閱讀
      賽靈思開發者大會:共同探討行業趨勢,分享設計經驗...

      FPGA是英特爾成長策略的關鍵,其動力來自成長引...

      處理器龍頭大廠英特爾昨(19)日在美國開發者論壇(IDF)中,首度舉行英特爾SoC FPGA科技論壇...

      發表于 2018-10-23 16:48 ? 76次閱讀
      FPGA是英特爾成長策略的關鍵,其動力來自成長引...

      英特爾CPU+FPGA的AI芯片技術布局,或將替...

      近日,英特爾宣布與科大訊飛達成技術合作,共同優化在機器學習與深度學習領域的離線訓練與在線預測,并在上...

      發表于 2018-10-23 16:38 ? 143次閱讀
      英特爾CPU+FPGA的AI芯片技術布局,或將替...

      通過LPM_ROM模塊和VHDL語言為核心設計多...

      以FPGA芯片為載體, 通過QuartusII 的LPM_ROM 模塊和VHDL 語言為核心設計一個...

      發表于 2018-10-23 10:05 ? 878次閱讀
      通過LPM_ROM模塊和VHDL語言為核心設計多...

      為什么英特爾要將至強CPU與FPGA加以結合?

      就目前的技術指標而言,我們只能給出有限的猜測性結論。Altera公司很可能負責相關FPGA芯片的制造...

      發表于 2018-10-23 10:01 ? 370次閱讀
      為什么英特爾要將至強CPU與FPGA加以結合?

      快速介紹GPU的工作原理,詳細介紹當前的Juli...

      抽象意味著它需要以CuArrays和CLArrays形式的具體實現。由于繼承了GPUArrays的所...

      發表于 2018-10-23 09:23 ? 351次閱讀
      快速介紹GPU的工作原理,詳細介紹當前的Juli...

      在Vivado中新建IO Planning工程來...

      在Vivado中新建IO Planning工程來初步引腳分配,這樣會大大提高開發效率 在這里,你可...

      發表于 2018-10-22 17:12 ? 310次閱讀
      在Vivado中新建IO Planning工程來...

      基于循環前綴的非數據輔助估計算法研究與FPGA實...

      提出了一種基于循環前綴的符號同步算法。此算法在最大似然估計的基礎上加以改進,簡化了符號同步中相關運算...

      發表于 2018-10-22 14:55 ? 298次閱讀
      基于循環前綴的非數據輔助估計算法研究與FPGA實...

      淺析5G產業鏈國產化的機遇與挑戰

      相較4G,5G無線網絡架構將發生重大變化。從功能上看,5G通信收發系統仍將大致分為天線單元、射頻單元...

      發表于 2018-10-22 11:54 ? 1191次閱讀
      淺析5G產業鏈國產化的機遇與挑戰

      FPGA內部可編程邏輯CLB資源分析

      現在的FPGA里面有很多存儲資源,DSP(數字信號處理)資源,布線通道,I/O資源,當然最根本的還是...

      發表于 2018-10-22 11:00 ? 311次閱讀
      FPGA內部可編程邏輯CLB資源分析

      從FPGA到ACAP,“萬能芯片”如何華麗轉身

      作為“摩爾定律”的倡導者,英特爾則在FPGA上依然在宣講先進工藝的重要性,14nm的FPGA產品和1...

      發表于 2018-10-22 10:44 ? 564次閱讀
      從FPGA到ACAP,“萬能芯片”如何華麗轉身

      基于FPGA器件的內塊存儲器資源功能驗證方法設計...

      可編程邏輯陣列(FPGA)由于其具有可編程、上市時間短、靈活性及高吞吐量等特性廣泛應用于數字信號處...

      發表于 2018-10-21 10:32 ? 137次閱讀
      基于FPGA器件的內塊存儲器資源功能驗證方法設計...

      TPU和GPU的帶寬模型

      帶寬模型最大的限制就是這些計算是針對特定矩陣大小的,計算的難度在各種尺寸之間都不同。例如,如果你的b...

      發表于 2018-10-21 09:20 ? 267次閱讀
      TPU和GPU的帶寬模型

      華為Mate20的參數和主要零組件供應商大揭秘

      北京時間10月16日晚間,華為在英國倫敦舉行全球新品發布會,正式發布了旗艦手機Mate 20系列,包...

      發表于 2018-10-20 11:47 ? 2518次閱讀
      華為Mate20的參數和主要零組件供應商大揭秘

      TMP411 ±1°C Programmable...

      TMP411設備是一個帶有內置本地溫度傳感器的遠程溫度傳感器監視器。遠程溫度傳感器,二極管連接的晶體管通常是低成本,NPN或PNP型晶體管或二極管,是微控制器,微處理器或FPGA的組成部分。 遠程精度為±1 °C適用于多個設備制造商,無需校準。雙線串行接口接受SMBus寫字節,讀字節,發送字節和接收字節命令,以設置報警閾值和讀取溫度數據。 TMP411器件中包含的功能包括:串聯電阻取消,可編程非理想因子,可編程分辨率,可編程閾值限制,用戶定義的偏移寄存器,用于最大精度,最小和最大溫度監視器,寬遠程溫度測量范圍(高達150°C),二極管故障檢測和溫度警報功能。 TMP411器件采用VSSOP-8和SOIC-8封裝。 特性 ±1°C遠程二極管傳感器 ±1°C本地溫度傳感器 可編程非理想因素 串聯電阻取消 警報功能 系統校準的偏移寄存器 與ADT7461和ADM1032兼容的引腳和寄存器 可編程分辨率:9至12位 可編程閾值限...

      發表于 2018-09-19 16:35 ? 8次閱讀
      TMP411 ±1°C Programmable...

      TMP468 具有引腳可編程的總線地址的高精度遠...

      TMP468器件是一款使用雙線制SMBus或I 2 C兼容接口的多區域高精度低功耗溫度傳感器。除了本地溫度外,還可以同時監控多達八個連接遠程二極管的溫度區域。聚合系統中的溫度測量可通過縮小保護頻帶提升性能,并且可以降低電路板復雜程度。典型用例為監測服務器和電信設備等復雜系統中不同處理器(如MCU,GPU和FPGA)的溫度。該器件將諸如串聯電阻抵消,可編程非理想性因子,可編程偏移和可編程溫度限值等高級特性完美結合,提供了一套精度和抗擾度更高且穩健耐用的溫度監控解決方案。 八個遠程通道(以及本地通道)均可獨立編程,設定兩個在測量位置的相應溫度超出對應值時觸發的閾值。此外,還可通過可編程遲滯設置避免閾值持續切換。 TMP468器件可提供高測量精度(0.75°C)和測量分辨率(0.0 625°C)。該器件還支持低電壓軌(1.7V至3.6V)和通用雙線制接口,采用高空間利用率的小型封裝(3mm×3mm或1.6mm×1.6mm),可在計算系統中輕松集成。遠程結支持-55°C至+ 150°C的溫度范圍。 特性 8通道遠程二極管溫度傳感器精度:±0.75&...

      發表于 2018-09-18 16:05 ? 4次閱讀
      TMP468 具有引腳可編程的總線地址的高精度遠...
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