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AI芯片的过去和未来

2018-11-03
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相信你一定还记得击败了李世石和柯洁的谷歌“阿尔法狗”(Alpha Go),那你知道驱动Alpha Go的是什么吗?


如果你觉得Alpha Go和人相似,只不过是把人脑换成了芯片,那么你就大错特错了。击败李世石的Alpha Go装有48个谷歌的AI芯片,而这48个芯片不是安装在Alpha Go身体里,而是在云端。所以,真正驱动Alpha Go的装置,看上去是这样的...


图片来自网络,版权属于作者


因此李世石和柯洁不是输给了“机器人”,而是输给了装有AI芯片的云工作站。


然而近几年,AI技术的应用场景开始向移动设备转移,比如汽车上的自动驾驶、手机上的人脸识别等。产业的需求促成了技术的进步,而AI芯片作为产业的根基,必须达到更强的性能、更高的效率、更小的体积,才能完成AI技术从云端到终端的转移。


目前,AI芯片的研发方向主要分两种:一是基于传统冯·诺依曼架构的FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路)芯片,二是模仿人脑神经元结构设计的类脑芯片。其中FPGA和ASIC芯片不管是研发还是应用,都已经形成一定规模;而类脑芯片虽然还处于研发初期,但具备很大潜力,可能在未来成为行业内的主流。


这两条发展路线的主要区别在于,前者沿用冯·诺依曼架构,后者采用类脑架构。你看到的每一台电脑,采用的都是冯·诺依曼架构。它的核心思路就是处理器和存储器要分开,所以才有了CPU(中央处理器)和内存。而类脑架构,顾名思义,模仿人脑神经元结构,因此CPU、内存和通信部件都集成在一起。


接下来小探将为读者分别介绍两种架构的简要发展史、技术特点和代表性产品。


从GPU到FPGA和ASIC芯片


2007年以前,受限于当时算法和数据等因素,AI对芯片还没有特别强烈的需求,通用的CPU芯片即可提供足够的计算能力。比如现在在读这篇文章的你,手机或电脑里就有CPU芯片。


之后由于高清视频和游戏产业的快速发展,GPU (图形处理器)芯片取得迅速的发展。因为 GPU 有更多的逻辑运算单元用于处理数据,属于高并行结构,在处理图形数据和复杂算法方面比 CPU 更有优势,又因为AI深度学习的模型参数多、数据规模大、计算量大,此后一段时间内 GPU 代替了 CPU,成为当时 AI 芯片的主流。


GPU 比 CPU 有更多的逻辑运算单元(ALU)

图片来自网络,版权属于作者


然而 GPU 毕竟只是图形处理器,不是专门用于 AI 深度学习的芯片,自然存在不足,比如在执行AI 应用时,其并行结构的性能无法充分发挥,导致能耗高。


与此同时,AI技术的应用日益增长,在教育、医疗、无人驾驶等领域都能看到 AI 的身影。然而GPU 芯片过高的能耗无法满足产业的需求,因此取而代之的是 FPGA 芯片,和 ASIC 芯片。


那么这两种芯片的技术特点分别是什么呢?又有什么代表性的产品呢?


“万能芯片” FPGA


FPGA(FIELD-PROGRAMMABLE GATE ARRAY),即 “现场可编程门阵列”,是在 PAL、GAL、CPLD 等可编程器件的基础上进一步发展的产物。


FPGA 可以被理解为“万能芯片”。用户通过烧入 FPGA 配置文件,来定义这些门电路以及存储器之间的连线,用硬件描述语言(HDL)对 FPGA 的硬件电路进行设计。每完成一次烧录,FPGA内部的硬件电路就有了确定的连接方式,具有了一定的功能,输入的数据只需要依次经过各个门电路,就可以得到输出结果。


用大白话说,“万能芯片” 就是你需要它有哪些功能、它就能有哪些功能的芯片。


尽管叫“万能芯片”,FPGA也不是没有缺陷。正因为 FPGA 的结构具有较高灵活性,量产中单块芯片的成本也比 ASIC 芯片高,并且在性能上,FPGA 芯片的速度和能耗相比 ASIC 芯片也做出了妥协。


也就是说,“万能芯片” 虽然是个 “多面手”,但它的性能比不上 ASIC 芯片,价格也比 ASIC 芯片更高。


但是在芯片需求还未成规模、深度学习算法需要不断迭代改进的情况下,具备可重构特性的FPGA芯片适应性更强。因此用FPGA来实现半定制人工智能芯片,毫无疑问是保险的选择。


目前,FPGA 芯片市场被美国厂商 Xilinx 和 Altera 瓜分。据国外媒体 Marketwatch 的统计,前者占全球市场份额 50%、后者占 35%左右,两家厂商霸占了 85% 的市场份额,专利达到 6000 多项,毫无疑问是行业里的两座大山。


Xilinx 的 FPGA 芯片从低端到高端,分为四个系列,分别是 Spartan、Artix、Kintex、Vertex,芯片工艺也从 45 到 16 纳米不等。芯片工艺水平越高,芯片越小。其中 Spartan 和 Artix 主要针对民用市场,应用包括无人驾驶、智能家居等;Kintex 和 Vertex 主要针对军用市场,应用包括国防、航空航天等。


Xilinx 的 Spartan 系列 FPGA 芯片

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我们再说说 Xilinx 的老对手 Altera。Altera 的主流 FPGA 芯片分为两大类,一种侧重低成本应用,容量中等,性能可以满足一般的应用需求,如 Cyclone 和 MAX 系列;还有一种侧重于高性能应用,容量大,性能能满足各类高端应用,如Startix和Arria系列。Altera的FPGA芯片主要应用在消费电子、无线通信、军事航空等领域。


专用集成电路 ASIC


在 AI 产业应用大规模兴起之前,使用 FPGA 这类适合并行计算的通用芯片来实现加速,可以避免研发 ASIC 这种定制芯片的高投入和风险。


但就像我们刚才说到的,由于通用芯片的设计初衷并非专门针对深度学习,因此 FPGA 难免存在性能、功耗等方面的瓶颈。随着人工智能应用规模的扩大,这类问题将日益突出。换句话说,我们对人工智能所有的美好设想,都需要芯片追上人工智能迅速发展的步伐。如果芯片跟不上,就会成为人工智能发展的瓶颈。


所以,随着近几年人工智能算法和应用领域的快速发展,以及研发上的成果和工艺上的逐渐成熟,ASIC 芯片正在成为人工智能计算芯片发展的主流。


ASIC芯片是针对特定需求而定制的专用芯片。虽然牺牲了通用性,但 ASIC 无论是在性能、功耗还是体积上,都比 FPGA 和 GPU 芯片有优势,特别是在需要芯片同时具备高性能、低功耗、小体积的移动端设备上,比如我们手上的手机。


但是,因为其通用性低,ASIC 芯片的高研发成本也可能会带来高风险。然而如果考虑市场因素,ASIC芯片其实是行业的发展大趋势。


为什么这么说呢?因为从服务器、计算机到无人驾驶汽车、无人机,再到智能家居的各类家电,海量的设备需要引入人工智能计算能力和感知交互能力。出于对实时性的要求,以及训练数据隐私等考虑,这些能力不可能完全依赖云端,必须要有本地的软硬件基础平台支撑。而 ASIC 芯片高性能、低功耗、小体积的特点恰好能满足这些需求。


ASIC 芯片市场百家争鸣


2016 年,英伟达发布了专门用于加速 AI 计算的 Tesla P100 芯片,并且在 2017 年升级为 Tesla V100。在训练超大型神经网络模型时,Tesla V100 可以为深度学习相关的模型训练和推断应用提供高达 125 万亿次每秒的张量计算(张量计算是AI深度学习中最经常用到的计算)。然而在最高性能模式下,Tesla V100的功耗达到了300W,虽然性能强劲,但也毫无疑问是颗“核弹”,因为太费电了


英伟达 Tesla V100 芯片

图片来自网络,版权属于作者


同样在 2016 年,谷歌发布了加速深度学习的 TPU(Tensor Processing Unit)芯片,并且之后升级为 TPU 2.0 和 TPU 3.0。与英伟达的芯片不同,谷歌的 TPU 芯片设置在云端,就像文章在Alpha Go 的例子中说的一样,并且“只租不卖“,服务按小时收费。不过谷歌 TPU 的性能也十分强大,算力达到 180 万亿次每秒,并且功耗只有200w。


谷歌 TPU 芯片

图片来自网络,版权属于作者


关于各自 AI 芯片的性能,谷歌 CEO Sundar Pichai 和英伟达CEO 黄仁勋之前还在网上产生过争论。别看两位大佬为自家产品撑腰,争得不可开交,实际上不少网友指出,这两款产品没必要“硬做比较”,因为一个是在云端,一个是在终端。


除了大公司,初创企业也在激烈竞争 ASIC 芯片市场。那么初创企业在行业中该如何生存呢?对此,AI 芯片初创企业 Novumind 的中国区 CEO 周斌告诉小探:创新是初创企业的核心竞争力。


2017 年,NovuMind 推出了第一款自主设计的AI芯片:NovuTensor。这款芯片使用原生张量处理器(Native Tensor Processor)作为内核构架,这种内核架构由 NovuMind 自主研发,并在短短一年内获得美国专利。除此之外,NovuTensor 芯片采用不同的异构计算模式来应对不同 AI 应用领域的三维张量计算。2018年下半年,Novumind 刚推出了新一代 NovuTensor 芯片,这款芯片在做到 15 万亿次计算每秒的同时,全芯片功耗控制在 15W 左右,效率极高。


Novumind 的 NovuTensor 芯片


尽管 NovuTensor 芯片的纸面算力不如英伟达的芯片,但是其计算延迟和功耗却低得多,因此适合边缘端 AI计算,也就是服务于物联网。虽然大家都在追求高算力,但实际上不是所有芯片都需要高算力的。比如用在手机、智能眼镜上的芯片,虽然也对算力有一定要求,但更需要的是低能耗,否则你的手机、智能眼镜等产品,用几下就没电了,也是很麻烦的一件事情。并且据 EE Times 的报道,在运行 ResNet-18、ResNet-34、ResNet70、VGG16等业界标准神经网络推理时,NovuTensor 芯片的吞吐量和延迟都要优于英伟达的另一款高端芯片 Xavier。


结合Novumind现阶段的成功,我们不难看出:在云端市场目前被英伟达、谷歌等巨头公司霸占,终端应用芯片群雄逐鹿的情形下,专注技术创新,在关键指标上大幅领先所有竞争对手,或许是AI芯片初创企业的生存之道。


类脑芯片


如文章开头所说,目前所有电脑,包括以上谈到的所有芯片,都基于冯·诺依曼架构。


然而这种架构并非十全十美。将CPU与内存分开的设计,反而会导致所谓的冯·诺伊曼瓶颈(von Neumann bottleneck):CPU与内存之间的资料传输率,与内存的容量和CPU的工作效率相比都非常小,因此当CPU需要在巨大的资料上执行一些简单指令时,资料传输率就成了整体效率非常严重的限制。


既然要研制人工智能芯片,那么有的专家就回归问题本身,开始模仿人脑的结构。


人脑内有上千亿个神经元,而且每个神经元都通过成千上万个突触与其他神经元相连,形成超级庞大的神经元回路,以分布式和并发式的方式传导信号,相当于超大规模的并行计算,因此算力极强。人脑的另一个特点是,不是大脑的每个部分都一直在工作,从而整体能耗很低。


神经元结构

图片来源:维基百科


这种类脑芯片跟传统的冯·诺依曼架构不同,它的内存、CPU和通信部件是完全集成在一起,把数字处理器当作神经元,把内存作为突触。除此之外,在类脑芯片上,信息的处理完全在本地进行,而且由于本地处理的数据量并不大,传统计算机内存与CPU之间的瓶颈不复存在了。同时,神经元只要接收到其他神经元发过来的脉冲,这些神经元就会同时做动作,因此神经元之间可以方便快捷地相互沟通。


在类脑芯片的研发上,IBM 是行业内的先行者。2014 年 IBM 发布了 TrueNorth 类脑芯片,这款芯片在直径只有几厘米的方寸的空间里,集成了 4096 个内核、100 万个“神经元”和 2.56 亿个“突触”,能耗只有不到 70 毫瓦,可谓是高集成、低功耗的完美演绎。


装有16个TrueNorth芯片的DARPA SyNAPSE主板

图片来自网络,版权属于作者


那么这款芯片的实战表现如何呢?IBM研究小组曾经利用做过 DARPA 的NeoVision2 Tower数据集做过演示。它能以30帧每秒速度,实时识别出街景视频中的人、自行车、公交车、卡车等,准确率达到了80%。相比之下,一台笔记本编程完成同样的任务用时要慢100倍,能耗却是IBM芯片的1万倍。


然而目前类脑芯片研制的挑战之一,是在硬件层面上模仿人脑中的神经突触,换而言之就是设计完美的人造突触。


在现有的类脑芯片中,通常用施加电压的方式来模拟神经元中的信息传输。但存在的问题是,由于大多数由非晶材料制成的人造突触中,离子通过的路径有无限种可能,难以预测离子究竟走哪一条路,造成不同神经元电流输出的差异。


针对这个问题,今年麻省理工的研究团队制造了一种类脑芯片,其中的人造突触由硅锗制成,每个突触约 25 纳米。对每个突触施加电压时,所有突触都表现出几乎相同的离子流,突触之间的差异约为 4%。与无定形材料制成的突触相比,其性能更为一致。


即便如此,类脑芯片距离人脑也还有相当大的距离,毕竟人脑里的神经元个数有上千亿个,而现在最先进的类脑芯片中的神经元也只有几百万个,连人脑的万分之一都不到。因此这类芯片的研究,离成为市场上可以大规模广泛使用的成熟技术,还有很长的路要走,但是长期来看类脑芯片有可能会带来计算体系的革命。


说了这么多,相信读者们对 AI 芯片行业已经有了基本的认识。在未来,AI芯片是否会从云端向终端发展?行业中大小公司的激烈的竞争会催生出怎样的创新和转型?类脑芯片的研发又能取得哪些突破?关于这些问题,每个人都会有不同的见解,欢迎各位读者在下面留言。



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