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摩尔定律的终结和深度学习的兴起正加速芯片专用化的趋势

发布时间:2019-10-24  来源:立鼎产业研究网  点击量: 1300 

AI 芯片即面向人工智能应用的芯片,由于人工智能算法的特殊性和对算力的高要求,需要有专门硬件加速器来保证人工智能算法的可行性,这就是AI 芯片。目前,AI 芯片有三种主要的技术路线,即GPUFGPA ASIC。同时,AI 芯片也不能替代CPU,而是需要与CPU 一起合作执行计算任务。

CPU 的特点是通用性好,但用于执行AI算法时效率低。尽管其也可以用来执行AI 算法,但因为CPU并不擅长并行运算,而CPU 所擅长的串行运算对AI 算法来说却并不重要,所以自然造成CPU并不能达到最优的性价比。因此,具有海量并行计算能力、能够加速AI 计算的AI 芯片应运而生。目前来看,AI 芯片并不能取代CPU 的位置, AI 芯片将会作为CPU AI 运算协处理器,专门处理AI 应用所需要的大并行矩阵计算需求,而CPU 作为核心逻辑处理器,统一进行任务调度。

GPU 因良好的矩阵计算能力和并行计算优势,最早被用于AI 计算,在数据中心中获得大量应用。目前GPU 已经成为人工智能领域最普遍最成熟的智能芯片,应用于数据中心加速和部分智能终端领域,在深度学习的训练阶段其性能更是无所匹敌。GPU 的市场格局以英伟达为主(超过70%),为了使GPU 能够更好地用于通用计算,Nvidia 开发了CUDA 计算平台。CUDA 对各种主流学习框架的兼容性最好,成为Nvidia 的核心竞争力之一。

FPGA 的特点是灵活性强,性能高,功耗低于CPU GPU。因其在灵活性和效率上的优势,适用于虚拟化云平台和推理阶段。但相比于ASICFPGA 的功耗仍然有进一步压缩的空间。全球FPGA 市场主要被美国厂商赛灵思和Altera所垄断,其中Altera 2015 年被英特尔收购。

ASIC 是一种为专用目的设计的,面向特定用户需求的定制芯片,在大规模量产的情况下具备性能更强、体积更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等优点。因为算法复杂度越高,越需要一套专用的芯片架构与其进行对应,而ASIC 基于人工智能算法进行定制,是AI 领域未来潜力较大的芯片,AI算法厂商有望通过算法嵌入切入该领域。ASIC 定制化的特点使其能够针对不同环境达到最佳适应,在深度学习的训练和推理阶段皆能占据一定地位。目前由于人工智能产业仍处在发展的初期,较高的研发成本和变幻莫测的市场使得很多企业望而却步。未来当人工智能技术、平台和终端的发展达到足够成熟度,人工智能应用的普及程使得专用芯片能够达到量产水平,ASIC 芯片的发展将更上一层楼。

典型云端芯片中CPUFPGAGPU ASIC 四种芯片算力对比


资料来源:公开资料

过去几十年,摩尔定律支撑着半导体行业飞速发展,也带动了计算机行业突飞猛进。但如今摩尔定律已经面临瓶颈,一块芯片所搭载的晶体管的数量不可能无限制地上升。从2008 年为转折点,芯片的一个重要衡量指标——性价比——从之前的每年平均48%的增长速度下降到了10%以下。对于前沿芯片厂商来说,由于新的晶圆生产线成本居高不下,有能力生产最前沿芯片制程的厂商从2000 年的25 家骤减至如今的4 家。在这样的背景下,专用芯片成为芯片发展新的思路。对比CPU,专用芯片的适用范围很窄,但在特定领域能做得更好,性能达到数十倍甚至百倍的提升。以深度学习为代表的新技术的兴起,正在加速计算芯片技术专用化的进程。

随着摩尔定律的失效,通用性和计算效率将难以兼得


资料来源:公开资料

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