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      AI芯片產(chǎn)品備受關(guān)注 與傳統(tǒng)芯片到底有何不同?

      2018-01-16 10:01:42來源:e-works數(shù)字化企業(yè)網(wǎng) 關(guān)鍵詞:人工智能芯片閱讀量:31286

      導(dǎo)讀:2017年,當(dāng)AlphaGo在圍棋大戰(zhàn)中完勝柯潔后,各大媒體對人工智能的討論就不絕于耳,甚至有人擔(dān)心機(jī)器會具備自主思維,終有一天會像電影《終結(jié)者》中的場景一樣對人類造成生存威脅。
        【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】2017年,當(dāng)AlphaGo在圍棋大戰(zhàn)中完勝柯潔后,各大媒體對人工智能的討論就不絕于耳,甚至有人擔(dān)心機(jī)器會具備自主思維,終有一天會像電影《終結(jié)者》中的場景一樣對人類造成生存威脅。
       
        2018年1月9日,規(guī)模大的2018北美消費(fèi)電子產(chǎn)品展在美國拉斯維加斯拉開帷幕。本次參展的科技企業(yè)超過4000家,包括高通、英偉達(dá)、英特爾、LG、IBM、百度在內(nèi)的業(yè)界科技巨頭紛紛發(fā)布了各自新的人工智能芯片產(chǎn)品和戰(zhàn)略,作為本屆展會的大看點(diǎn),人工智能芯片產(chǎn)品無疑受到了為廣泛的關(guān)注。
       
        與CPU比較,人工智能芯片有何不同?
       
        2017年,當(dāng)AlphaGo在圍棋大戰(zhàn)中完勝柯潔后,各大媒體對人工智能的討論就不絕于耳,甚至有人擔(dān)心機(jī)器會具備自主思維,終有一天會像電影《終結(jié)者》中的場景一樣對人類造成生存威脅。不管這種危機(jī)是否存在,但必須認(rèn)識到人工智能芯片在架構(gòu)和功能特點(diǎn)上與傳統(tǒng)的CPU是有著非常大的區(qū)別。
       
        傳統(tǒng)的CPU運(yùn)行的所有的軟件是由程序員編寫,完成的固化的功能操作。其計算過程主要體現(xiàn)在執(zhí)行指令這個環(huán)節(jié)。但與傳統(tǒng)的計算模式不同,人工智能要模仿的是人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從基本的單元上模擬了人類大腦的運(yùn)行機(jī)制。它不需要人為的提取所需解決問題的特征或者總結(jié)規(guī)律來進(jìn)行編程。
       
        人工智能是在大量的樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù),建立了輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,其直接的應(yīng)用是在分類識別方面。例如訓(xùn)練樣本的輸入是語音數(shù)據(jù),訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的功能就是語音識別,如果訓(xùn)練樣本輸入是人臉圖像數(shù)據(jù),訓(xùn)練后實(shí)現(xiàn)的功能就是人臉識別。
       
        通常來說,人工智能包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),但不管是機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)都需要構(gòu)建算法和模式,以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)樣本的反復(fù)運(yùn)算和訓(xùn)練,降低對人工理解功能原理的要求。因此,人工智能芯片需要具備高性能的并行計算能力,同時要能支持當(dāng)前的各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。傳統(tǒng)CPU由于計算能力弱,支撐深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算,且串行的內(nèi)部結(jié)構(gòu)設(shè)計架構(gòu)為的是以軟件編程的方式實(shí)現(xiàn)設(shè)定的功能,并不適合應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的自主迭代運(yùn)算。傳統(tǒng)CPU架構(gòu)往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經(jīng)元的處理,在AI芯片上可能只需要一條指令就能完成。
       
        解讀主流的人工智能芯片
       
        人工智能的階段是深度學(xué)習(xí),而對于深度學(xué)習(xí)過程則可分為訓(xùn)練和推斷兩個環(huán)節(jié):訓(xùn)練環(huán)節(jié)通常需要通過大量的數(shù)據(jù)輸入或采取增強(qiáng)學(xué)習(xí)等非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,訓(xùn)練出一個復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。訓(xùn)練過程由于涉及海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),需要的計算規(guī)模非常龐大,通常需要GPU集群訓(xùn)練幾天甚至數(shù)周的時間,在訓(xùn)練環(huán)節(jié)GPU目前暫時扮演著難以輕易替代的角色。推斷環(huán)節(jié)指利用訓(xùn)練好的模型,使用新的數(shù)據(jù)去“推斷”出各種結(jié)論,如視頻監(jiān)控設(shè)備通過后臺的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,判斷一張抓拍到的人臉是否屬于黑名單。雖然推斷環(huán)節(jié)的計算量相比訓(xùn)練環(huán)節(jié)少,但仍然涉及大量的矩陣運(yùn)算。
       
        在推斷環(huán)節(jié),除了使用CPU或GPU進(jìn)行運(yùn)算外,F(xiàn)PGA以及ASIC均能發(fā)揮重大作用。目前,主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片為主。
       
        1.FPGA
       
        即專用集成電路,一種集成大量基本門電路及存儲器的芯片,可通過燒入FPGA配置文件來來定義這些門電路及存儲器間的連線,從而實(shí)現(xiàn)特定的功能。而且燒入的內(nèi)容是可配置的,通過配置特定的文件可將FPGA轉(zhuǎn)變?yōu)椴煌奶幚砥鳎腿缫粔K可重復(fù)刷寫的白板一樣。FPGA有低延遲的特點(diǎn),非常適合在推斷環(huán)節(jié)支撐海量的用戶實(shí)時計算請求,如語音識別。由于FPGA適合用于低延遲的流式計算密集型任務(wù)處理,意味著FPGA芯片做面向與海量用戶高并發(fā)的云端推斷,相比GPU具備更低計算延遲的優(yōu)勢,能夠提供更佳的消費(fèi)者體驗(yàn)。在這個領(lǐng)域,主流的廠商包括Intel、亞馬遜、百度、微軟和阿里云。
       
        2.ASIC
       
        即專用集成電路,不可配置的高度定制專用芯片。特點(diǎn)是需要大量的研發(fā)投入,如果不能保證出貨量其單顆成本難以下降,而且芯片的功能一旦流片后則無更改余地,若市場深度學(xué)習(xí)方向一旦改變,ASIC前期投入將無法回收,意味著ASIC具有較大的市場風(fēng)險。但ASIC作為專用芯片性能高于FPGA,如能實(shí)現(xiàn)高出貨量,其單顆成本可做到遠(yuǎn)低于FPGA。
       
        谷歌推出的TPU就是一款針對深度學(xué)習(xí)加速的ASIC芯片,而且TPU被安裝到AlphaGo系統(tǒng)中。但谷歌推出的代TPU僅能用于推斷,不可用于訓(xùn)練模型,但隨著TPU2.0的發(fā)布,新一代TPU除了可以支持推斷以外,還能支持訓(xùn)練環(huán)節(jié)的深度網(wǎng)絡(luò)加速。根據(jù)谷歌披露的測試數(shù)據(jù),谷歌在自身的深度學(xué)習(xí)翻譯模型的實(shí)踐中,如果在32塊GPU上并行訓(xùn)練,需要一整天的訓(xùn)練時間,而在TPU2.0上,八分之一個TPUPod(TPU集群,每64個TPU組成一個Pod)就能在6個小時內(nèi)完成同樣的訓(xùn)練任務(wù)。
       
        3.GPU
       
        即圖形處理器。初是用在個人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動設(shè)備上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器,可以快速地處理圖像上的每一個像素點(diǎn)。后來科學(xué)家發(fā)現(xiàn),其海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算的能力與深度學(xué)習(xí)需求不謀而合,因此,被先引入深度學(xué)習(xí)。2011年吳恩達(dá)教授將其應(yīng)用于谷歌大腦中便取得驚人效果,結(jié)果表明,12顆英偉達(dá)的GPU可以提供相當(dāng)于2000顆CPU的深度學(xué)習(xí)性能,之后紐約大學(xué)、多倫多大學(xué)以及瑞士人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究人員紛紛在GPU上加速其深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
       
        GPU之所以會被選為超算的硬件,是因?yàn)槟壳耙蟾叩挠嬎銌栴}正好非常適合并行執(zhí)行。一個主要的例子就是深度學(xué)習(xí),這是人工智能(AI)先進(jìn)的領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是巨大的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),其中的節(jié)點(diǎn)連接非常復(fù)雜。訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),很像我們大腦在學(xué)習(xí)時,建立和增強(qiáng)神經(jīng)元之間的聯(lián)系。從計算的角度說,這個學(xué)習(xí)過程可以是并行的,因此它可以用GPU硬件來加速。這種機(jī)器學(xué)習(xí)需要的例子數(shù)量很多,同樣也可以用并行計算來加速。在GPU上進(jìn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練能比CPU系統(tǒng)快許多倍。目前,70%的GPU芯片市場都被NVIDIA占據(jù),包括谷歌、微軟、亞馬遜等巨頭也通過購買NVIDIA的GPU產(chǎn)品擴(kuò)大自己數(shù)據(jù)中心的AI計算能力。
       
        4.類人腦芯片
       
        類人腦芯片架構(gòu)是一款模擬人腦的新型芯片編程架構(gòu),這種芯片的功能類似于大腦的神經(jīng)突觸,處理器類似于神經(jīng)元,而其通訊系統(tǒng)類似于神經(jīng)纖維,可以允許為類人腦芯片設(shè)計應(yīng)用程序。通過這種神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),計算機(jī)可以感知、記憶和處理大量不同的情況。
       
        IBM的TrueNorth芯片就是其中一個。2014年,IBM推出了TrueNorth類人腦芯片,這款芯片集合了54億個晶體管,構(gòu)成了一個有100萬個模擬神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò),這些神經(jīng)元由數(shù)量龐大的模擬神經(jīng)突觸動相連接。TrueNorth處理能力相當(dāng)于1600萬個神經(jīng)元和40億個神經(jīng)突觸,在執(zhí)行圖象識別與綜合感官處理等復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)時,效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)芯片。
       
        原標(biāo)題:人工智能芯片到底有何不同?
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