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| 本文作者： 李賡 | 2017-08-29 18:55 |
AI，已經(jīng)成為芯片業(yè)的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。
10天前，一年一度的世界級(jí)芯片行業(yè)座談會(huì)HOT CHIPS，再次在硅谷召開。英特爾、英偉達(dá)、思科、ARM、AMD、高通等一大批芯片行業(yè)的巨頭也出席了會(huì)議，并且紛紛在本次會(huì)議上帶來了他們的最新成果。
毫不意外地，AI相關(guān)的內(nèi)容占據(jù)了很大比例，比如微軟新提出的BrainWave、Google最新公布的TPU細(xì)節(jié)，都成為了熱點(diǎn)話題。值得一提的是，國(guó)內(nèi)AI芯片創(chuàng)業(yè)公司深鑒科技也是這次活動(dòng)的金牌贊助商之一，親臨現(xiàn)場(chǎng)的他們也在回國(guó)之后第一時(shí)間向雷鋒網(wǎng)介紹了此次座談會(huì)的情況。首先我們先來看看此次會(huì)議中一些值得關(guān)注的分享。
在此次的HOT CHIPS上面，微軟分享的內(nèi)容主題為“Accelerating Persistent Neural Networks at Datacenter Scale”，實(shí)際上是對(duì)如何利用云端硬件處理大量AI需求的一整套思考和實(shí)踐。
微軟首先對(duì)硬件做出了自己的界定，他們將現(xiàn)有的能夠處理AI需求的芯片統(tǒng)稱為“DNN Processing Units（DPU）”，其中還分為以FPGA為基礎(chǔ)的“軟DPU”，以及相對(duì)更加固化、在形態(tài)上更接近于ASIC的“硬DPU”。
微軟也借這個(gè)機(jī)會(huì)第一次宣布了自己的FPGA云項(xiàng)目“Project BrainWave”，它歸屬于“軟DPU”。有趣的是，百度的SDA跟深鑒科技也出現(xiàn)在了“軟DPU”的陣營(yíng)當(dāng)中。對(duì)應(yīng)的，Google TPU、Intel Nervana、Movidius都出現(xiàn)了在“硬DPU”陣營(yíng)當(dāng)中。
在接下來的演講中，微軟詳細(xì)地介紹了BrainWave的Stack。
這個(gè)架構(gòu)還具備一定的延伸性，能夠在數(shù)據(jù)中心中用多顆FPGA實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的運(yùn)算陣列。
至于BrainWave的具體架構(gòu)，微軟也進(jìn)行了分享。
在此次的座談會(huì)上，來自Google的大神Jeff Dean出乎意料地在一張幻燈片中透露了TPU2的規(guī)格以及簡(jiǎn)單架構(gòu)：
跟上一代一樣，每4個(gè)TPU2會(huì)組成一個(gè)運(yùn)算單元，進(jìn)而擁有180TeraFlops的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，總共64GB的HBM內(nèi)存，2400GB/s的帶寬。
后續(xù)則是一些TensorFlow架構(gòu)的常規(guī)介紹，在分享的末尾，Jeff Dean還做了一個(gè)簡(jiǎn)單的展望，他認(rèn)為隨著計(jì)算能力的上漲，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性還將進(jìn)一步上漲，超越其他計(jì)算方法。
就此次HOT CHIPS 2017，雷鋒網(wǎng)也專門采訪了去到現(xiàn)場(chǎng)的深鑒科技CEO姚頌，并請(qǐng)他以一個(gè)旁觀者的身份發(fā)表了一下自己的看法，以下是采訪實(shí)錄。
雷鋒網(wǎng)：作為本次參加并且成為HOT CHIPS的中國(guó)Startup，你們?cè)诂F(xiàn)場(chǎng)是否有觀察到半導(dǎo)體業(yè)的一些新發(fā)展趨勢(shì)，可否簡(jiǎn)單的概括一下？
姚頌：Jeff Dean這次會(huì)議的Keynote中表示：Machine learning is reshaping system architecture design. 現(xiàn)在的工業(yè)界更加關(guān)注domain specific architecture的研發(fā)，除了單獨(dú)提供芯片，大家并越來越重視軟件的開發(fā)，加大對(duì)客戶的支持，降低開發(fā)者的開發(fā)難度。另外，F(xiàn)PGA不斷受到更高的重視，往常可能只有兩到三個(gè)關(guān)于FPGA的演講，本次包括百度的 XPU，賽靈思的兩個(gè)新一代產(chǎn)品，包括RFSoc和大HBM的新FPGA,英特爾 的Stratix 10, AWS 的F1 Instance ，微軟的Brainwave等多篇關(guān)于FPGA的討論。這表明了大家更加重視新的架構(gòu)與可能。
雷鋒網(wǎng)：從會(huì)議議程來看，Neural Net占用的時(shí)間是最多的。這種區(qū)分明顯不同于之前的CPU、FPGA、ASIC，又或者是應(yīng)用平臺(tái)的區(qū)分，例如PC、Sever等等。您是怎么來界定這種芯片？
姚頌：很多人都在爭(zhēng)論怎么界定全通用的處理器架構(gòu)，半通用半定制化架構(gòu)，全定制化架構(gòu)。其實(shí)并不只有這三種選項(xiàng)，他們之間并沒有一個(gè)清晰的界限，所有的架構(gòu)可以排布在一個(gè)譜系上，彼此是一個(gè)漸變的過程。如果從應(yīng)用的角度來看，不論是CPU,GPU, coarse-grained reconfigurable architecture, DSP，還是DPU, 如Wavecomputing的data processing unit，深鑒的deep learning processing unit,微軟的DNN processing unit,最終的應(yīng)用都是針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)路的。所以我認(rèn)為不論是在前端/后端，還是訓(xùn)練/推理，處理器面對(duì)都是深度學(xué)習(xí)，即使深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用來自于不同領(lǐng)域，都可以歸結(jié)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。我支持深度學(xué)習(xí)會(huì)重構(gòu)未來處理器的架構(gòu)這種觀點(diǎn)，所以未來架構(gòu)上的分類可能會(huì)以應(yīng)用為導(dǎo)向。
雷鋒網(wǎng)：參考本次會(huì)議，您認(rèn)為人工智能是否會(huì)給整個(gè)半導(dǎo)體業(yè)帶來沖擊？您認(rèn)為中國(guó)企業(yè)跟世界領(lǐng)先水平之間的客觀差距還有多少年？
姚頌：人工智能給半導(dǎo)體行業(yè)帶來極大的沖擊。過去有一套完整的標(biāo)準(zhǔn)，公司根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來定義自己的芯片，從而設(shè)計(jì)更好的芯片。亦或是公司研發(fā)出像GPU一類的通用的芯片。而在人工智能的影響下，大家會(huì)轉(zhuǎn)向domain specific architecture。有兩點(diǎn)非常有趣。第一點(diǎn)，傳統(tǒng)上芯片的性能直接影響了銷售，而在深度學(xué)習(xí)背景下，峰值性能不再是決定因素，用戶更加關(guān)注自己的需求。比如對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別的用戶，他們更加關(guān)注延遲，而不是單一的增加吞吐量。第二點(diǎn)，用戶對(duì)于軟件的重視是前所未有的。英偉達(dá)霸占現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)，不僅是因?yàn)閺?qiáng)大的芯片，更是因?yàn)檎麄€(gè)CUDA生態(tài)鏈的優(yōu)越性，包括TensorRT, 以及對(duì)各種框架的支持。軟件工具在今天的半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)揮了前所未有的重要作用。
在人工智能時(shí)代，中國(guó)企業(yè)正在急劇縮短與與國(guó)際企業(yè)的技術(shù)水平差距。比如在本次Hot chips 會(huì)議上可以看到深鑒的技術(shù)與各個(gè)半導(dǎo)體巨頭平等競(jìng)爭(zhēng)。但是中國(guó)缺乏資深的，有經(jīng)驗(yàn)的人才。而硅谷可以找到很多有二三十年專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的芯片架構(gòu)師。所以中國(guó)可能在專業(yè)人才方面略顯劣勢(shì)，但是在整體深度學(xué)習(xí)技術(shù)水平上顯示出強(qiáng)大的潛力。
雷鋒網(wǎng)：可否透露一下深鑒科技接下來可能的一些動(dòng)作？
姚頌：深鑒一直希望可以將產(chǎn)品做好，幾個(gè)月后我們計(jì)劃集中公布我們的產(chǎn)品，不僅包括具體的行業(yè)解決方案，還有我們的軟件工具鏈，以及我們?cè)趹?yīng)用端的成績(jī)。整個(gè)人工智能行業(yè)的發(fā)展不斷推動(dòng)創(chuàng)新公司從發(fā)展團(tuán)隊(duì)到重視發(fā)展產(chǎn)品，從產(chǎn)品中盈利，這也是深鑒努力的方向。
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