當前階段，GPU 配合 CPU 仍然是 AI 芯片的主流，而后隨著視覺、語音、深度學(xué)習(xí)的算法在 FPGA以及 ASIC芯片上的不斷優(yōu)化，此兩者也將逐步占有更多的市場份額，從而與GPU達成長期共存的局面。從長遠看，人工智能類腦神經(jīng)芯片是發(fā)展的路徑和方向。本文主要介紹半定制化的FPGA芯片和全定制化的 ASIC芯片。

AI 芯片是人工智能時代的技術(shù)核心之一，決定了平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)和發(fā)展生態(tài)。

芯片發(fā)展歷程

AI 芯片按技術(shù)架構(gòu)分類可分為GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）、半定制化的 FPGA、全定制化 ASIC和神經(jīng)擬態(tài)芯片等。

各個芯片的特點如下：

GPU 通用性強、速度快、效率高，特別適合用在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方面，但是性能功耗比較低。

FPGA 具有低能耗、高性能以及可編程等特性，相對于 CPU 與 GPU 有明顯的性能或者能耗優(yōu)勢，但對使用者要求高。

ASIC 可以更有針對性地進行硬件層次的優(yōu)化，從而獲得更好的性能、功耗比。但是ASIC 芯片的設(shè)計和制造需要大量的資金、較長的研發(fā)周期和工程周期，而且深度學(xué)習(xí)算法仍在快速發(fā)展，若深度學(xué)習(xí)算法發(fā)生大的變化，F(xiàn)PGA 能很快改變架構(gòu)，適應(yīng)最新的變化，ASIC 類芯片一旦定制則難于進行修改。

當前階段，GPU 配合 CPU 仍然是 AI 芯片的主流，而后隨著視覺、語音、深度學(xué)習(xí)的算法在 FPGA以及 ASIC芯片上的不斷優(yōu)化，此兩者也將逐步占有更多的市場份額，從而與GPU達成長期共存的局面。從長遠看，人工智能類腦神經(jīng)芯片是發(fā)展的路徑和方向。

本文主要介紹半定制化的FPGA芯片和全定制化的 ASIC芯片。

半定制化的 FPGA

FPGA 是在 PAL、GAL、CPLD 等可編程器件基礎(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。用戶可以通過燒入 FPGA 配置文件來定義這些門電路以及存儲器之間的連線。這種燒入不是一次性的，比如用戶可以把 FPGA 配置成一個微控制器 MCU，使用完畢后可以編輯配置文件把同一個FPGA 配置成一個音頻編解碼器。因此，它既解決了定制電路靈活性的不足，又克服了原有有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點。

FPGA 可同時進行數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行計算，在處理特定應(yīng)用時有更加明顯的效率提升。對于某個特定運算，通用 CPU 可能需要多個時鐘周期；而 FPGA 可以通過編程重組電路，直接生成專用電路，僅消耗少量甚至一次時鐘周期就可完成運算。

此外，由于FPGA的靈活性，很多使用通用處理器或 ASIC難以實現(xiàn)的底層硬件控制操作技術(shù)，利用 FPGA 可以很方便的實現(xiàn)。這個特性為算法的功能實現(xiàn)和優(yōu)化留出了更大空間。同時 FPGA 一次性成本(光刻掩模制作成本)遠低于 ASIC，在芯片需求還未成規(guī)模、深度學(xué)習(xí)算法暫未穩(wěn)定，需要不斷迭代改進的情況下，利用 FPGA 芯片具備可重構(gòu)的特性來實現(xiàn)半定制的人工智能芯片是最佳選擇之一。

功耗方面，從體系結(jié)構(gòu)而言，F(xiàn)PGA 也具有天生的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的馮氏結(jié)構(gòu)中，執(zhí)行單元（如 CPU 核）執(zhí)行任意指令，都需要有指令存儲器、譯碼器、各種指令的運算器及分支跳轉(zhuǎn)處理邏輯參與運行，而 FPGA 每個邏輯單元的功能在重編程（即燒入）時就已經(jīng)確定，不需要指令，無需共享內(nèi)存，從而可以極大的降低單位執(zhí)行的功耗，提高整體的能耗比。

由于 FPGA 具備靈活快速的特點，因此在眾多領(lǐng)域都有替代 ASIC 的趨勢。FPGA 在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用如圖所示。

FPGA在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用

全定制化的 ASIC

目前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能計算需求，主要采用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現(xiàn)加速。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用沒有大規(guī)模興起之時，使用這類已有的通用芯片可以避免專門研發(fā)定制芯片（ASIC）的高投入和高風(fēng)險。但是，由于這類通用芯片設(shè)計初衷并非專門針對深度學(xué)習(xí)，因而天然存在性能、功耗等方面的局限性。隨著人工智能應(yīng)用規(guī)模的擴大，這類問題日益突顯。

GPU 作為圖像處理器，設(shè)計初衷是為了應(yīng)對圖像處理中的大規(guī)模并行計算。因此，在應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)算法時，有三個方面的局限性：

第一，應(yīng)用過程中無法充分發(fā)揮并行計算優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)包含訓(xùn)練和推斷兩個計算環(huán)節(jié)，GPU 在深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練上非常高效，但對于單一輸入進行推斷的場合，并行度的優(yōu)勢不能完全發(fā)揮；

第二，無法靈活配置硬件結(jié)構(gòu)。GPU 采用 SIMT 計算模式，硬件結(jié)構(gòu)相對固定。目前深度學(xué)習(xí)算法還未完全穩(wěn)定，若深度學(xué)習(xí)算法發(fā)生大的變化，GPU 無法像 FPGA 一樣可以靈活的配制硬件結(jié)構(gòu)；

第三，運行深度學(xué)習(xí)算法能效低于 FPGA。

盡管 FPGA 倍受看好，甚至新一代百度大腦也是基于 FPGA 平臺研發(fā)，但其畢竟不是專門為了適用深度學(xué)習(xí)算法而研發(fā)，實際應(yīng)用中也存在諸多局限：第一，基本單元的計算能力有限。為了實現(xiàn)可重構(gòu)特性，F(xiàn)PGA 內(nèi)部有大量極細粒度的基本單元，但是每個單元的計算能力(主要依靠 LUT 查找表)都遠遠低于 CPU 和 GPU 中的 ALU 模塊；第二，計算資源占比相對較低。為實現(xiàn)可重構(gòu)特性，F(xiàn)PGA 內(nèi)部大量資源被用于可配置的片上路由與連線；第三，速度和功耗相對專用定制芯片(ASIC)仍然存在不小差距；第四，F(xiàn)PGA 價格較為昂貴，在規(guī)模放量的情況下單塊 FPGA 的成本要遠高于專用定制芯片。

因此，隨著人工智能算法和應(yīng)用技術(shù)的日益發(fā)展，以及人工智能專用芯片ASIC產(chǎn)業(yè)環(huán)境的逐漸成熟，全定制化人工智能ASIC也逐步體現(xiàn)出自身的優(yōu)勢，從事此類芯片研發(fā)與應(yīng)用的國內(nèi)外比較有代表性的公司如表 1 所示。

ASIC 芯片非常適合人工智能的應(yīng)用場景。

首先，ASIC的性能提升非常明顯。例如英偉達首款專門為深度學(xué)習(xí)從零開始設(shè)計的芯片 Tesla P100 數(shù)據(jù)處理速度是其 2014 年推出GPU 系列的 12 倍。谷歌為機器學(xué)習(xí)定制的芯片 TPU 將硬件性能提升至相當于當前芯片按摩爾定律發(fā)展 7 年后的水平。正如 CPU 改變了當年龐大的計算機一樣，人工智能 ASIC 芯片也將大幅改變?nèi)缃?AI 硬件設(shè)備的面貌。如大名鼎鼎的 AlphaGo 使用了約 170 個圖形處理器（GPU）和 1200 個中央處理器（CPU），這些設(shè)備需要占用一個機房，還要配備大功率的空調(diào)，以及多名專家進行系統(tǒng)維護。而如果全部使用專用芯片，極大可能只需要一個普通收納盒大小的空間，，且功耗也會大幅降低。

第二，下游需求促進人工智能芯片專用化。從服務(wù)器，計算機到無人駕駛汽車、無人機再到智能家居的各類家電，至少數(shù)十倍于智能手機體量的設(shè)備需要引入感知交互能力和人工智能計算能力。而出于對實時性的要求以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)隱私等考慮，這些應(yīng)用不可能完全依賴云端，必須要有本地的軟硬件基礎(chǔ)平臺支撐，這將帶來海量的人工智能芯片需要。

目前人工智能專用芯片的發(fā)展方向包括：主要基于 FPGA 的半定制、針對深度學(xué)習(xí)算法的全定制和類腦計算芯片 3 個方向。

在芯片需求還未形成規(guī)模、深度學(xué)習(xí)算法暫未穩(wěn)定，AI 芯片本身需要不斷迭代改進的情況下，利用具備可重構(gòu)特性的 FPGA 芯片來實現(xiàn)半定制的人工智能芯片是最佳選擇之一。這類芯片中的杰出代表是國內(nèi)初創(chuàng)公司深鑒科技，該公司設(shè)計了“深度學(xué)習(xí)處理單元”（Deep Processing Unit，DPU）的芯片，希望以 ASIC 級別的功耗達到優(yōu)于 GPU 的性能，其第一批產(chǎn)品就是基于 FPGA 平臺開發(fā)研制出來的。這種半定制芯片雖然依托于 FPGA 平臺，但是抽象出了指令集與編譯器，可以快速開發(fā)、快速迭代，與專用的 FPGA 加速器產(chǎn)品相比，也具有非常明顯的優(yōu)勢。

深度學(xué)習(xí)算法穩(wěn)定后，AI 芯片可采用 ASIC 設(shè)計方法進行全定制，使性能、功耗和面積等指標面向深度學(xué)習(xí)算法做到最優(yōu)。