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GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭奇斗艷”

2018-09-28 09:07
小彭
關(guān)注

AI芯片是當前科技產(chǎn)業(yè)和社會關(guān)注的熱點,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現(xiàn)。

談AI芯片,就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來,“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡單定義為某類產(chǎn)品,而是一個新的設(shè)計方法,“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)訓練出來的結(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,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。其用途是將計算機系統(tǒng)所需要的顯示信息進行轉(zhuǎn)換驅(qū)動,并向顯示器提供行掃描信號,控制顯示器的正確顯示,是連接顯示器和個人電腦主板的重要元件,也是“人機對話”的重要設(shè)備之一。

在當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)。

FPGA即現(xiàn)場可編程門陣列,它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進一步發(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。系統(tǒng)設(shè)計師可以根據(jù)需要通過可編輯的連接把FPGA內(nèi)部的邏輯塊連接起來,就好像一個電路試驗板被放在了一個芯片里。

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。比如源于清華大學的深鑒科技,專注于深度學習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)十倍而不影響準確度,還可以使用“片上存儲”來存儲深度學習算法模型,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、制造的集成電路。目前用CPLD(復雜可編程邏輯器件)和FPGA(現(xiàn)場可編程邏輯陣列)來進行ASIC設(shè)計是最為流行的方式之一,它們的共性是都具有用戶現(xiàn)場可編程特性,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。

ASIC的特點是面向特定用戶的需求,品種多、批量少,要求設(shè)計和生產(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、成本降低等優(yōu)點。

TPUTensor Processing Unit):是谷歌研發(fā)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的處理器,主要用于深度學習、AI運算。TPU具有像GPU和CPU一樣的編程,以及一套CISC指令集。作為機器學習處理器,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)計算,以降低每步操作使用的晶體管數(shù)量。

雖然降低精度對于深度學習的準確度影響很小,但卻可以大幅降低功耗、加快運算速度。同時,TPU使用了脈動陣列的設(shè)計,用來優(yōu)化矩陣乘法與卷積運算,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DRAM的訪問,從而更大程度地提升性能。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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