人工智能芯片智能嗎？

人工智能芯片這個詞，很有神秘感，似乎這個芯片會十分智能。人工智能芯片，確切地應該被稱為“實現智能算法的芯片”，而不是“具有智能的芯片”。事實上，如果真的去看芯片的“智能性”和復雜性，那這些人工智能芯片大概比不上CPU。因為人工智能芯片能夠運行的算法是比較單一的（如TPU的核心是矩陣乘法）、控制流是比較簡單的。

人工智能芯片為什么能更“快“--勝在專注

首先，“快”這個詞在計算機科學里可以有兩個含義，一個是說低延遲（low latency），一個是說高吞吐量（high throughput）。我們說“更快”，可能指的是完成一項任務延遲更低，或者是單位時間內可以完成更多的任務。這兩者不是相互蘊含的，但是是相關的。其關聯被Little‘s Law所定義。而人工智能芯片的“快”，也可以是延遲低和/或吞吐量高。

然后，人工智能芯片為什么快？一句話就可以回答：同一個算法，用接近硬件的編程語言（如C）實現起來通常比Java等快，而直接用硬件實現則應該更快。下面具體討論延遲和吞吐量。

延遲低：很多芯片做機器學習算法的推理（inference）比用CPU或者GPU更快。這通過專用電路、片上存儲等實現。專用電路消除了CPU的指令加載、解碼等時間，片上存儲極大減少了數據（包括樣本數據和模型數據）從內存加載的時間。吞吐高：當大家說“GPU比CPU快”，指的是其吞吐量。事實上GPU運行的時鐘頻率比CPU低不少，延遲也就更高。GPU吞吐量高，是通過移除CPU上大量的復雜控制邏輯（分支預測等）和具有一致性的緩存（cache），取代之以大量運算單元和不具有一致性的片上存儲（用于寄存器和共享內存）來實現的。TPU吞吐量更高，因為它可以進一步移除GPU必須的圖形計算單元（光柵raster或者光線跟蹤ray tracing）、雙精度（double precision）單元、單精度（single

precision）單元等，取而代之以大量的半精度（FP16）和1/4精度（INT8）單元。

從此可以看出，從延遲和吞吐兩個角度來看，專用芯片都是勝在專注--能做種類更少的事情，但是做得更延遲低，或者單位時間內完成的任務更多。

專用芯片的缺點也很明顯，一次性投入大，編程難，產品化耗時長，風險大（算法改變了怎么辦？）。

摩爾定律和Dennard scaling

摩爾定律說，每18個月，晶體管的面積變成一半，即相同面積芯片上晶體管數量翻倍。這從幾個方面能讓計算更“快”：

晶體管變小，則其門電路變化狀態的速度更快，CPU單核的頻率可以更高（lantency）。這一點由下面將介紹的Dennard scaling定量描述。晶體管變多，則可以加入更復雜的控制邏輯（分支預測等）和緩存，讓單線程的執行更快（latency）。晶體管變多，可以增加并行的單元，讓吞吐量增大（throughput）。

Dennard scaling說，晶體管變小以后，所需電壓和電流同比例變小，可以大幅度增加頻率而維持總功率不變。這樣CPU單核的頻率可以變得更高。

現在這兩個定律已經都部分失效。從摩爾定律來說，主流芯片晶體管的feature size目前在7-14nm，5nm和3nm可能可以達到但是會過程緩慢，而且工藝及其復雜和造價昂貴（近期GLOBALFOUNDRIES放棄7nm的生產即是證明）。再往后，由于漏電造成的發熱，晶體管大概不能再繼續縮小了。從Dennard scaling來說，由于漏電發熱和晶體管維持工作需要的一個基本電壓，芯片的頻率也不能再繼續增加。

這兩個定律都失效以后，從某種意義上說，芯片發展的路線已經從做加法（更復雜的芯片、更多的功能，頻率更高，更多核）發展到做減法（更專注某個/某類應用，用更簡單的數字格式）了。今年圖靈獎兩位獲得者講的domain specific architecture，就是類似的思想。另外，還可以堆疊大量的芯片，讓其高速互聯（通過專用的交換電路例如NVLink，而不是更慢的PCIe總線）來達到高性能。

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