《電子技術(shù)應(yīng)用》
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GPU/TPU能在AI領(lǐng)域獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷?賽靈思:FPGA才是重頭戲

2018-05-11
關(guān)鍵詞: GPU AI FPGA

  在AI芯片領(lǐng)域,前有英偉達(dá)GPU獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷,后有谷歌對(duì)外開放TPU,賽靈思CEO Victor則認(rèn)為FPGA芯片將是重頭戲。

  3月19日,全球第一大FPGA廠商賽靈思公司新任總裁兼CEOVictorPeng表示,要進(jìn)一步推動(dòng)計(jì)算加速、計(jì)算存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)加速領(lǐng)域的創(chuàng)新與部署,讓客戶在人工智能(AI)推斷、視頻與圖像處理、基因組學(xué)等領(lǐng)域受益于芯片性能和單位功耗性能的提升。

  為了更好地應(yīng)對(duì)AI時(shí)代的挑戰(zhàn),賽靈思宣布推出ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform,自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái))。ACAP是一個(gè)高度集成的多核異構(gòu)計(jì)算平臺(tái),核心是新一代的 FPGA 架構(gòu),適用于加速廣泛的應(yīng)用,其中包括視頻轉(zhuǎn)碼、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)壓縮、搜索、AI推斷、基因組學(xué)、機(jī)器視覺、計(jì)算存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)加速等。

  不看好專用芯片

  技術(shù)的進(jìn)步讓CPU、GPU、FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)和ASIC(專用集成電路)這些不同處理器廠商之間的競爭也越來越激烈。作為FPGA的領(lǐng)頭羊,Victor表示,賽靈思現(xiàn)在的競爭對(duì)手不再是FPGA的第二大廠商Altera(已被英特爾收購),而是英偉達(dá)和英特爾的處理器業(yè)務(wù)。

  這主要來自計(jì)算領(lǐng)域的重大變革。早期的計(jì)算時(shí)代主要是數(shù)據(jù)庫應(yīng)用等一些商業(yè)應(yīng)用;在互聯(lián)網(wǎng)特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展后,數(shù)據(jù)大爆炸,傳統(tǒng)的CPU架構(gòu)已經(jīng)不適應(yīng)時(shí)代發(fā)展,GPU越來越受到重視。正因?yàn)檎旧狭薃I風(fēng)口,英偉達(dá)的股價(jià)在近兩年漲了六倍。而就在今年二月,谷歌宣布對(duì)外開放TPU(張量處理器)服務(wù),加入AI芯片之戰(zhàn)。TPU是谷歌為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的芯片,是一種ASIC。

  在接受第一財(cái)經(jīng)等記者采訪時(shí),Victor表示,AI芯片市場不會(huì)只有一種芯片架構(gòu)一統(tǒng)天下,但不看好專用芯片。與CPU、GPU相比,F(xiàn)PGA最大的優(yōu)勢是具有高度自適應(yīng)的應(yīng)變能力。“GPU確實(shí)做某些應(yīng)用和工作負(fù)載的加速有自己的優(yōu)勢。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,GPU確實(shí)在集成一些新的模塊模板加快機(jī)器學(xué)習(xí),但是在一段固定的時(shí)間里,它的性能是固定的。FPGA可以針對(duì)不同的工作負(fù)載進(jìn)行加速,在這方面的表現(xiàn)會(huì)比GPU優(yōu)越很多,而且也可以在機(jī)器學(xué)習(xí)過程當(dāng)中應(yīng)用于不同的網(wǎng)絡(luò)。”

  專注于視覺人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司云天勵(lì)飛研發(fā)副總李愛軍對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示,公司產(chǎn)品現(xiàn)階段主要應(yīng)用在安防領(lǐng)域,在產(chǎn)品落地上,現(xiàn)有的CPU或GPU無法滿足嵌入式端視覺AI應(yīng)用。“通用CPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速上速度慢,性能上滿足不了對(duì)嵌入式端的需求;GPU性能夠,但功耗高、成本居高不下也滿足不了。”

  從長期或者更廣泛的角度來看,Victor認(rèn)為,ASIC不會(huì)是一個(gè)可行的解決方案,“它可以為某一種特定的網(wǎng)絡(luò)加速,但只能維持在那個(gè)水平,或者要等到下一代產(chǎn)品出來才可以再加速,所以它只能滿足市場上一小部分的需求。”他舉例稱,深鑒科技在數(shù)據(jù)壓縮、網(wǎng)絡(luò)的消減方面一旦有新的創(chuàng)新,比如精度過渡到了8位,就可以立即使用FPGA。而如果是ASIC,芯片方面要從頭再來才能進(jìn)入市場。

  這樣的弱點(diǎn)連谷歌的TPU也不例外。Victor表示,TPU只能加速具體某些工作負(fù)載,“比如當(dāng)前FPGA的產(chǎn)品就能夠加速搜索、語言和圖像的識(shí)別等,但是TPU沒有辦法做搜索的加速,也不能做數(shù)據(jù)庫壓縮的加速,所以我們加速功能比具體的ASIC更加廣泛。”

  Victor指出,數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)可以采用不同的模式,一種模式是有一些特定用途的應(yīng)用加速一些工作負(fù)載,比如可以視頻轉(zhuǎn)碼,圖像語音識(shí)別,直播視頻的識(shí)別以及數(shù)據(jù)庫壓縮的加速等。就單個(gè)工作負(fù)載而言,性能、功率比都不錯(cuò);但從整體數(shù)據(jù)中心看,它不是一直在做視頻壓縮或者數(shù)據(jù)庫的壓縮,需要執(zhí)行不同的工作,因此會(huì)有一些加速工具閑置。“另外一種模式,就是你買的都是同質(zhì)化,但是可以定制,可以實(shí)時(shí)調(diào)整的ACAP加速的模式。數(shù)據(jù)中心就可以根據(jù)實(shí)時(shí)的工作負(fù)載進(jìn)行配置。”從實(shí)時(shí)調(diào)整的角度來看,F(xiàn)PGA更為有利。

  在AI爆發(fā)帶來的新算法不斷涌現(xiàn)時(shí)期,F(xiàn)PGA具有可編程,上市快的優(yōu)點(diǎn),但當(dāng)算法進(jìn)入平穩(wěn)期,F(xiàn)PGA量產(chǎn)后平均成本高于ASIC,性能低于ASIC。

  寒武紀(jì)科技創(chuàng)始人、CEO陳天石在比較FPGA與ASIC時(shí)表示,F(xiàn)PGA傳統(tǒng)上主要用于處理器芯片研發(fā)過程中的驗(yàn)證階段,用在流片前檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的正確性。最近幾年,F(xiàn)PGA被應(yīng)用于新興領(lǐng)域并取得了一定效果。在他看來,F(xiàn)PGA迭代速度快,雖然能快速切入剛興起的領(lǐng)域,但當(dāng)該領(lǐng)域重要性凸顯后,F(xiàn)PGA最終會(huì)被專用芯片替代,畢竟“運(yùn)算速度和性能功耗比與專用芯片相比仍有較大差距。” 陳天石此前在接受媒體采訪時(shí)這樣說道。

  把握AI機(jī)遇

  業(yè)界的變革是一大挑戰(zhàn),大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等既是機(jī)遇,同時(shí)也有諸多挑戰(zhàn),“因?yàn)闆]有人知道未來到底會(huì)如何展開。”

  賽靈思在尋找FPGA以外的領(lǐng)域發(fā)展,并突破“僅支持硬件開發(fā)者”的局限。“ACAP產(chǎn)品在數(shù)據(jù)中心以及我們廣泛市場領(lǐng)域的應(yīng)用,將加速自適應(yīng)計(jì)算技術(shù)的廣泛普及,從而讓智能、互連、自適應(yīng)的世界更早成為現(xiàn)實(shí)。”Victor說。

  FPGA的編程難度較高,對(duì)于開發(fā)者而言,需要軟件開發(fā)能力的同時(shí)了解數(shù)字電路。Victor對(duì)記者表示,對(duì)賽靈思而言,最大的挑戰(zhàn)在于易用性,“首先要改善我們的開發(fā)環(huán)境。因?yàn)楝F(xiàn)在有很多新產(chǎn)品,他們?cè)陂_發(fā)的過程當(dāng)中希望使用我們的產(chǎn)品,而不希望投入太多去理解非常底層的細(xì)節(jié),這對(duì)于我們來說也是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。”

  談到中美兩國AI市場,Victor表示,在這兩個(gè)國家,AI的發(fā)展都令人非常振奮,而且都有非常好的機(jī)遇,“中國市場現(xiàn)在有很多實(shí)踐、創(chuàng)業(yè),而且對(duì)新的想法非常開放,美國的創(chuàng)新也非常繁榮,但是在美國已經(jīng)有很多成熟的GPU和CPU的公司。總體來說,中國市場發(fā)展非常快,會(huì)有很多企業(yè)在中國繼續(xù)創(chuàng)新,所以中國市場絕對(duì)是一個(gè)非常重要的市場。”

  Victor指出,雖然AI和機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在有一些炒作,但的確是發(fā)展趨勢,具有顛覆性,“我們內(nèi)部自己也在做機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,但并不拒絕這方面的合作。”

  去年5月,賽靈思宣布投資中國AI初創(chuàng)企業(yè)深鑒科技。賽靈思表示,借助賽靈思器件在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的架構(gòu)優(yōu)勢,深鑒科技為行業(yè)即將到來的AI產(chǎn)品和服務(wù)提供了從終端到云端的推理平臺(tái)。

  今后是否還會(huì)有AI相關(guān)的投資?Victor稱,賽靈思會(huì)繼續(xù)在全球,包括中國關(guān)注和投資有前途的初創(chuàng)企業(yè),而賽靈思在中國的研發(fā)團(tuán)隊(duì)也是并購的一個(gè)成果,“中國在創(chuàng)新方面有非常好的資源優(yōu)勢,比如有很好的高校和人才,我們也會(huì)繼續(xù)尋求類似的機(jī)遇。”


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