Neuromorphic處理器

　　這就是一個叫做NeuRAM3的項目。屆時，他們的芯片會擁有超低功耗、尺寸和高度可配置的神經(jīng)架構(gòu)。他們的目標(biāo)是較之傳統(tǒng)方案，打造一個能將功耗降低50倍的產(chǎn)品。

　　據(jù)介紹，這個方案包含了基于FD-SOI工藝的整體集成的3D技術(shù)，另外還用到的RRAM來做突觸元素。在NeuRAM3項目之下，這個新型的混合信號多核神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)備較之IBM的TrueNorth，能明顯降低功耗。

　　據(jù)介紹，全新的 NVIDIA Pascal? 架構(gòu)讓 Tesla P100 能夠為 HPC 和超大規(guī)模工作負(fù)載提供超高的性能。憑借每秒超過 20 萬億次的 FP16 浮點運算性能，經(jīng)過優(yōu)化的 Pascal 為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序帶來了令人興奮的新可能。

Neuromorphic處理器

　　而通過加入采用 HBM2 的 CoWoS（晶圓基底芯片）技術(shù)，Tesla P100 將計算和數(shù)據(jù)緊密集成在同一個程序包內(nèi)，其內(nèi)存性能是上一代解決方案的 3 倍以上。這讓數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用程序的問題解決時間實現(xiàn)了跨時代的飛躍。

Neuromorphic處理器的基本參數(shù)

　　再者，因為搭載了 NVIDIA NVLink? 技術(shù)， Tesla P100的快速節(jié)點可以顯著縮短為具備強擴展能力的應(yīng)用程序提供解決方案的時間。采用 NVLink 技術(shù)的服務(wù)器節(jié)點可以 5 倍的 PCIe 帶寬互聯(lián)多達(dá)八個 Tesla P100。這種設(shè)計旨在幫助解決擁有極大計算需求的 HPC 和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的全球超級重大挑戰(zhàn)。

　　（2）Intel

　　在今年十一月。Intel公司發(fā)布了一個叫做Nervana的AI處理器，他們宣稱會在明年年中測試這個原型。如果一切進(jìn)展順利，Nervana芯片的最終形態(tài)會在2017年底面世。這個芯片是基于Intel早前購買的一個叫做Nervana的公司。按照Intel的人所說，這家公司是地球上第一家專門為AI打造芯片的公司。

　　Intel公司披露了一些關(guān)于這個芯片的一些細(xì)節(jié)，按照他們所說，這個項目代碼為“Lake Crest”，將會用到Nervana Engine 和Neon DNN相關(guān)軟件。。這款芯片可以加速各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如谷歌TensorFlow框架。芯片由所謂的“處理集群”陣列構(gòu)成，處理被稱作“活動點”的簡化數(shù)學(xué)運算。相對于浮點運算，這種方法所需的數(shù)據(jù)量更少，因此帶來了10倍的性能提升。

　　Lake Crest利用私有的數(shù)據(jù)連接創(chuàng)造了規(guī)模更大、速度更快的集群，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為圓環(huán)形或其他形式。這幫助用戶創(chuàng)造更大、更多元化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一數(shù)據(jù)連接中包含12個100Gbps的雙向連接，其物理層基于28G的串并轉(zhuǎn)換。

　　這一2.5D芯片搭載了32GB的HBM2內(nèi)存，內(nèi)存帶寬為8Tbps。芯片中沒有緩存，完全通過軟件去管理片上存儲。

　　英特爾并未透露這款產(chǎn)品的未來路線圖，僅僅表示計劃發(fā)布一個名為Knights Crest的版本。該版本將集成未來的至強處理器和Nervana加速處理器。預(yù)計這將會支持Nervana的集群。不過英特爾沒有透露，這兩大類型的芯片將如何以及何時實現(xiàn)整合。

　　至于整合的版本將會有更強的性能，同時更易于編程。目前基于圖形處理芯片（GPU）的加速處理器使編程變得更復(fù)雜，因為開發(fā)者要維護(hù)單獨的GPU和CPU內(nèi)存。

　　據(jù)透露，到2020年，英特爾將推出芯片，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的性能提高100倍。一名分析師表示，這一目標(biāo)“極為激進(jìn)”。毫無疑問，英特爾將迅速把這一架構(gòu)轉(zhuǎn)向更先進(jìn)的制造工藝，與已經(jīng)采用14納米或16納米FinFET工藝的GPU展開競爭。

　　（3）IBM

　　百年巨人IBM，在很早以前就發(fā)布過wtson，現(xiàn)在他的人工智能機器早就投入了很多的研制和研發(fā)中去。而在去年，他也按捺不住，投入到類人腦芯片的研發(fā)，那就是TrueNorth。

　　TrueNorth是IBM參與DARPA的研究項目SyNapse的最新成果。SyNapse全稱是Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics（自適應(yīng)可塑可伸縮電子神經(jīng)系統(tǒng)，而SyNapse正好是突觸的意思），其終極目標(biāo)是開發(fā)出打破馮?諾依曼體系的硬件。

　　這種芯片把數(shù)字處理器當(dāng)作神經(jīng)元，把內(nèi)存作為突觸，跟傳統(tǒng)馮諾依曼結(jié)構(gòu)不一樣，它的內(nèi)存、CPU和通信部件是完全集成在一起。因此信息的處理完全在本地進(jìn)行，而且由于本地處理的數(shù)據(jù)量并不大，傳統(tǒng)計算機內(nèi)存與CPU之間的瓶頸不復(fù)存在了。同時神經(jīng)元之間可以方便快捷地相互溝通，只要接收到其他神經(jīng)元發(fā)過來的脈沖（動作電位），這些神經(jīng)元就會同時做動作。

　　2011年的時候，IBM首先推出了單核含256 個神經(jīng)元，256×256 個突觸和 256 個軸突的芯片原型。當(dāng)時的原型已經(jīng)可以處理像玩Pong游戲這樣復(fù)雜的任務(wù)。不過相對來說還是比較簡單，從規(guī)模上來說，這樣的單核腦容量僅相當(dāng)于蟲腦的水平。

　　不過，經(jīng)過3年的努力，IBM終于在復(fù)雜性和使用性方面取得了突破。4096個內(nèi)核，100萬個“神經(jīng)元”、2.56億個“突觸”集成在直徑只有幾厘米的方寸（是2011年原型大小的1/16）之間，而且能耗只有不到70毫瓦，IBM的集成的確令人印象深刻。

　　這樣的芯片能夠做什么事情呢？IBM研究小組曾經(jīng)利用做過DARPA 的NeoVision2 Tower數(shù)據(jù)集做過演示。它能夠?qū)崟r識別出用30幀每秒的正常速度拍攝自斯坦福大學(xué)胡佛塔的十字路口視頻中的人、自行車、公交車、卡車等，準(zhǔn)確率達(dá)到了80%。相比之下，一臺筆記本編程完成同樣的任務(wù)用時要慢100倍，能耗卻是IBM芯片的1萬倍。

　　跟傳統(tǒng)計算機用FLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）衡量計算能力一樣，IBM使用SOP（每秒突觸運算數(shù)）來衡量這種計算機的能力和能效。其完成460億SOP所需的能耗僅為1瓦—正如文章開頭所述，這樣的能力一臺超級計算機，但是一塊小小的助聽器電池即可驅(qū)動。

　　通信效率極高，從而大大降低能耗這是這款芯片最大的賣點。TrueNorth的每一內(nèi)核均有256個神經(jīng)元，每一個神經(jīng)有分別都跟內(nèi)外部的256個神經(jīng)元連接。

　　（4）Google

　　其實在Google上面，我是很糾結(jié)的，這究竟是個新興勢力，還是傳統(tǒng)公司。但考慮到Google已經(jīng)那么多年了，我就把他放在傳統(tǒng)里面吧。雖然傳統(tǒng)也是很新的。而谷歌的人工智能相關(guān)芯片就是TPU。也就是Tensor Processing Unit。

　　TPU是專門為機器學(xué)習(xí)應(yīng)用而設(shè)計的專用芯片。通過降低芯片的計算精度，減少實現(xiàn)每個計算操作所需的晶體管數(shù)量，從而能讓芯片的每秒運行的操作個數(shù)更高，這樣經(jīng)過精細(xì)調(diào)優(yōu)的機器學(xué)習(xí)模型就能在芯片上運行的更快，進(jìn)而更快的讓用戶得到更智能的結(jié)果。Google將TPU加速器芯片嵌入電路板中，利用已有的硬盤PCI-E接口接入數(shù)據(jù)中心服務(wù)器中。

　　據(jù)Google 資深副總Urs Holzle 透露，當(dāng)前Google TPU、GPU 并用，這種情況仍會維持一段時間，但也語帶玄機表示，GPU 過于通用，Google 偏好專為機器學(xué)習(xí)設(shè)計的芯片。GPU 可執(zhí)行繪圖運算工作，用途多元；TPU 屬于ASIC，也就是專為特定用途設(shè)計的特殊規(guī)格邏輯IC，由于只執(zhí)行單一工作，速度更快，但缺點是成本較高。至于CPU，Holzle 表示，TPU 不會取代CPU，研發(fā)TPU 只是為了處理尚未解決的問題。但是他也指出，希望芯片市場能有更多競爭。

　　如果AI算法改變了（從邏輯上講隨著時間的推移算法應(yīng)該會改變），你是不是想要一款可以重新編程的芯片，以適應(yīng)這些改變？如果情況是這樣的，另一種芯片適合，它就是FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）。FPGA可以編程，和ASIC不同。微軟用一些FPGA芯片來增強必應(yīng)搜索引擎的AI功能。我們很自然會問：為什么不使用FPGA呢？

　　谷歌的回答是：FPGA的計算效率比ASIC低得多，因為它可以編程。TPU擁有一個指令集，當(dāng)TensorFlow程序改變時，或者新的算法出現(xiàn)時，它們可以在TPU上運行。

　　現(xiàn)在問題的答案開始浮現(xiàn)。在谷歌看來，能耗是一個重要的考量標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)中心相當(dāng)巨大，建設(shè)在世界各地，包括芬蘭和***。能耗越高，運營的成本就越高，隨著時間的推移實際消耗的金錢會成倍增長。谷歌工程師對比了FPGA和ASIC的效率，最終決定選擇ASIC。

　　問題的第二部分與TPU的指令集有關(guān)。這是一套基本的命令，它以硬編碼形式存在于芯片中，能夠識別、執(zhí)行；在芯片世界，指令集是計算機運行的基礎(chǔ)。

　　在開發(fā)TPU指令集時，它是專門用來運行TensorFlow的，TensorFlow是一個開源軟件庫，針對的是AI應(yīng)用的開發(fā)。谷歌認(rèn)為，如果AI有必要在底層進(jìn)行改變，極可能發(fā)生在軟件上，芯片應(yīng)該具備彈性，以適應(yīng)這種改變。

　　TPU架構(gòu)的技術(shù)細(xì)節(jié)讓許多了解芯片的人驚奇。Anandtech的Joshua Ho有一個有趣的理論：TPU更加類似于第三類芯片，也就是所謂的數(shù)字信號處理器（Digital Signal Processor）。

　　（5）微軟

　　這是又一個由軟轉(zhuǎn)硬的代表，微軟蟄伏六年，打造出了一個迎接AI世代的芯片。那就是Project Catapult。

　　據(jù)介紹，這個FPGA 目前已支持微軟Bing，未來它們將會驅(qū)動基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——以人類大腦結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)建模的人工智能——的新搜索算法，在執(zhí)行這個人工智能的幾個命令時，速度比普通芯片快上幾個數(shù)量級。有了它，你的計算機屏幕只會空屏 23 毫秒而不是 4 秒。

　　在第三代原型中，芯片位于每個服務(wù)器的邊緣，直接插入到網(wǎng)絡(luò)，但仍舊創(chuàng)造任何機器都可接入的 FPGA 池。這開始看起來是 Office 365 可用的東西了。最終，Project Catapult 準(zhǔn)備好上線了。另外，Catapult 硬件的成本只占了服務(wù)器中所有其他的配件總成本的 30%，需要的運轉(zhuǎn)能量也只有不到 10%，但其卻帶來了 2 倍原先的處理速度。

　　另外還有賽靈思、高通、中國寒武紀(jì)等一系列芯片投入到AI的研發(fā)。我們暫且按下。先看一下新興的AI芯片勢力。