人工智能(AI)時(shí)代已經(jīng)開啟。Allied Market Research報(bào)告顯示,到2031年,全球AI芯片市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到2636億美元。AI芯片市場(chǎng)非常龐大,市場(chǎng)細(xì)分方式多樣,包括芯片種類、處理器架構(gòu)類型、技術(shù)、應(yīng)用、垂直行業(yè)等。不過,AI芯片主要應(yīng)用于兩個(gè)領(lǐng)域,即終端應(yīng)用(例如手機(jī)和智能手表中的芯片)和數(shù)據(jù)中心應(yīng)用(用于深度學(xué)習(xí)推理和訓(xùn)練)。
無論具體應(yīng)用如何,所有AI芯片都可定義為用來運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的集成電路(IC),包括FPGA、GPU或定制ASIC AI加速器等。AI芯片的工作方式與人腦非常相似,能夠在復(fù)雜且快速變化的世界中執(zhí)行和處理各種決策及任務(wù)。傳統(tǒng)芯片與AI芯片之間的真正區(qū)別在于所能處理的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型,以及可以同時(shí)運(yùn)行的計(jì)算量。與此同時(shí),新的軟件AI算法突破正在推動(dòng)新的AI芯片架構(gòu),助力實(shí)現(xiàn)高效的深度學(xué)習(xí)計(jì)算。
本文將進(jìn)一步討論AI芯片的獨(dú)特需求、AI芯片架構(gòu)的諸多優(yōu)勢(shì),以及AI芯片架構(gòu)的應(yīng)用和未來發(fā)展。
AI芯片的獨(dú)特需求
AI工作負(fù)載非常繁重且要求嚴(yán)苛,所需的算力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)工作負(fù)載,因此,在2010年之前,AI芯片的設(shè)計(jì)還無法做到經(jīng)濟(jì)且高效。由于AI需要并行處理大量乘積累加函數(shù),比如點(diǎn)積函數(shù),而傳統(tǒng)的GPU恰好能夠以類似的方式并行處理圖形,因此開發(fā)者在AI應(yīng)用中為GPU找到了新的用途。
過去十年,我們看到了明顯的優(yōu)化。AI要求芯片架構(gòu)具有合適的處理器、存儲(chǔ)器陣列、高安全性,以及傳感器之間可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接。因此,理想的AI芯片架構(gòu)應(yīng)能夠?qū)⒑芏嘤?jì)算元件和存儲(chǔ)器融合到一個(gè)芯片中。如今,隨著單芯片的能力逐漸接近極限,AI芯片設(shè)計(jì)正在轉(zhuǎn)向采用多芯片系統(tǒng)。
在設(shè)計(jì)中,為了讓激活值達(dá)到最大,芯片開發(fā)者需要考慮“權(quán)重”和“激活”的參數(shù)。展望未來,要優(yōu)化AI芯片架構(gòu)以提高效率,兼顧AI的軟硬件設(shè)計(jì)極其重要。
AI芯片架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)
毫無疑問,我們正處于AI復(fù)興時(shí)期。現(xiàn)在,我們正在攻克AI芯片設(shè)計(jì)中的種種障礙,AI芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域也涌現(xiàn)出了很多創(chuàng)新型企業(yè),這些企業(yè)致力于設(shè)計(jì)更出色的AI芯片,讓芯片具備前所未有的強(qiáng)大功能。
隨著追求更先進(jìn)的工藝節(jié)點(diǎn),AI芯片設(shè)計(jì)中的時(shí)鐘速度可以降低15%-20%,密度可以增加15%-30%,這讓開發(fā)者能夠在一個(gè)芯片上集成更多的計(jì)算元件。此外,存儲(chǔ)元件也會(huì)有所增加,AI技術(shù)可以在幾分鐘而不是幾小時(shí)內(nèi)完成訓(xùn)練,從而節(jié)省大量的時(shí)間和精力。如果企業(yè)從在線數(shù)據(jù)中心租借空間來設(shè)計(jì)AI芯片,這種節(jié)省尤為顯著,但即使企業(yè)使用內(nèi)部資源,也可以通過更有效的反復(fù)試驗(yàn)和試錯(cuò)而獲益。
現(xiàn)在,AI本身也被用來設(shè)計(jì)新的AI芯片架構(gòu)和計(jì)算新的優(yōu)化路徑,根據(jù)來自眾多不同行業(yè)和應(yīng)用的大數(shù)據(jù)對(duì)功耗、性能和面積(PPA)進(jìn)行優(yōu)化。
AI芯片架構(gòu)應(yīng)用和未來發(fā)展
在我們身邊,AI幾乎無處不在。小到物聯(lián)網(wǎng)芯片,大到服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心和圖形加速器,AI處理器現(xiàn)已集成到幾乎所有芯片中。當(dāng)然,需要更高性能的行業(yè)會(huì)更多地利用AI芯片架構(gòu),但隨著AI芯片的生產(chǎn)成本越來越低,AI芯片架構(gòu)將會(huì)被運(yùn)用到物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,用于優(yōu)化功耗和實(shí)現(xiàn)其他未知的優(yōu)化。
對(duì)于AI芯片架構(gòu)來說,這是一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)刻。新思科技預(yù)計(jì),由于性能需求,AI芯片設(shè)計(jì)會(huì)繼續(xù)積極采用下一代工藝節(jié)點(diǎn)。此外,開發(fā)者已經(jīng)圍繞不同類型的存儲(chǔ)器、不同類型的處理器技術(shù)以及與這些相關(guān)的軟件組件,進(jìn)行了很多探索。
在存儲(chǔ)器方面,芯片開發(fā)者開始將存儲(chǔ)器放在硬件中的實(shí)際計(jì)算元件旁邊甚至是集成到計(jì)算元件中,以加快處理速度。此外,軟件正在推動(dòng)硬件發(fā)展,也就是說,新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等軟件AI模型需要新的AI芯片架構(gòu)。經(jīng)驗(yàn)證的實(shí)時(shí)接口以高速、低延遲的方式提供所需的數(shù)據(jù)連接,同時(shí)安全策略需要確保整個(gè)系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)的安全。
最后,在新的AI芯片架構(gòu)中,光電子技術(shù)和Multi-Die系統(tǒng)發(fā)揮著愈加重要的作用,有助于克服一些AI芯片瓶頸。光電子技術(shù)提供了一種更加節(jié)能的計(jì)算方式,與此同時(shí),隨著不同處理元件之間以及處理單元與存儲(chǔ)器單元之間的連接速度不斷提高,Multi-Die系統(tǒng)(涉及到裸片的異構(gòu)集成,通常存儲(chǔ)器直接堆疊在計(jì)算板上)也有助于提高芯片性能。
AI芯片架構(gòu)創(chuàng)新將繼續(xù)涌現(xiàn)。新思科技也將走在行業(yè)前沿,積極幫助千行百業(yè)設(shè)計(jì)下一代AI芯片。
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原文標(biāo)題:為何AI需要新的芯片架構(gòu)?
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