AI实现兵分两路 看好哪一路?| 智慧产品圈

原创 李映 2018-03-19
标签 人工智能 AI


  这真是“风水”轮流转的时代,随着AI芯片的拼抢进入了白热化阶段,众多老将新兵蜂拥而入各显神通,也让IP厂商左右为难:究竟是在通用的CPU、GPU上提升AI力?还是让独立的AI加速器IP加以成全?

  通过主芯片提升AI算力?

  虽然有领导厂商在应用中采用专用AI加速器,众多的初创公司独立推出AI加速器,但通过主流的CPU或GPU做“加法”来实现AI,仍有应用的“配合”空间。arm就认为在加速AI和机器学习(ML)方面可通过对CPU以及片上系统两方面性能的提升来实现。

  对于IP厂商而言,在这一轮AI发韧之际顺势而为是必然之举。为此arm去年推出了基于DynamIQ架构的升级产品,能够对单一计算集群上的大小核进行配置,并开发了原生的ML(机器学习)和AI指令集加入DynamIQ之中,直击AI所带来的算力挑战。据测算,未来几年借助DynamIQ专用的处理器指令和优化库架构将使得AI运算性能提升50倍。

  GPU 亦是AI 计算生态的主要角色。arm从第一代 BiFrost 架构开始,就已针对 AI 计算所需的各种场景进行优化。近日更是推出了基于Bifrost架构的第二代产品Mali-G52 。据arm资深市场营销总监Ian Smythe介绍,不同于上一代的四线程执行引擎,新的GPU高达八线程执行引擎,因此在复杂的指令方面,能实现两倍的性能提升,另外通过添加一些具体的指令,G52能够更好地支持机器学习。从测试来看,G52较上一代提高了30%的性能密度,能效提高了15%,机器学习性能更是上一代的3.6倍。

  而Imagination则开发了革命性的PowerVR Furian架构,可满足7nm工艺、4K超高清、神经网络等需求,基于此架构的Series8XT GPU系列提供两个和四个集群IP内核版本,提供了功耗和算力之间的理想平衡。

  独立AI IP加速出新

  但市场的需求总是一直前进,且应用也会愈趋复杂,越来越多的应用呼唤独立的AI加速器,与CPU、GPU或AP等配合使用,用于语音识别、图像处理等推理运算,各家新创产业纷纷推出自有的AI加速芯片。如地平线带来了全新的嵌入式AI视觉处理器,采用了地平线的高斯架构,融合地平线算法创新与硬件设计协同的优势。

  Imagination PowerVR市场高级总监Chris Longstaff也认为,神经网络加速的专用硬件将成为未来SoC的标准IP模块,就如同CPU和GPU一样。

  但对于AI加速器而言,开发一个泛化的IP实为不易。综合来看,一方面要达到AI算力与低功耗的结合,另一方面实现IP的可扩展性、兼容性、标准的计算接口等,以适应不同的应用场景,不能因为不同架构的性能落差而使得应用的表现不如预期。此外在关键的算法方面,如何支持第三方算法方案,实现完整性等均是挑战。

  针对这些挑战,arm升级了AI布局,祭出了高度可扩展的机器学习运算平台Project Trillium,专门AI芯片也揭开了其神秘面纱,主要有ML和OD处理器。据悉,ML处理器是7nm工艺下实现的,拥有非常高的性能密度,能够实现每平方毫米多达4.6万亿次的计算能力。OD处理器能够实现非常高速的目标检测,每秒钟可以实现无限次数量的帧的鉴别。

  而Imagination 也应时而动,推出的PowerVR 2NX IP解决方案,使得NNA可在诸如移动、监控以及汽车和消费电子等诸多领域以低功耗实现神经网络的高性能运算。

  竞争才刚开始

  AI芯片是个新生事物,亦面向要求不一的应用市场,对于争先恐后的新老玩家而言,不只是从端到云的体系力量比拼,更是生态的较量。

  面向AI新市场,arm 虽然看似晚了半拍,实则布局了一套从端到云的完整体系,以算法和软件开道,后续补上硬件与开发环境。“初期arm以边缘计算应用为主,2018 年稍晚就会推出新版架构,补足总线与带宽方面的缺点,正式向数据中心应用挑战。” Ian Smythe的阐述勾勒出了arm的AI全局观。

  而Imagination 的2NX IP也支持多种形式的神经网络,同时Imagination提供优化转换和调优工具,结合Imagination推出的深度神经网络(DNN)API,开发者可快速部署网络框架并运行PowerVR NNA加速器。

  显然,有了独立AI IP的助阵以及生态的赋能,下一波AI芯片开发热潮只增不减。对于先期的诸如寒武纪、深鉴等厂商,或造成一定的冲击。毕竟基于IP强大的生态优势,主流算法模型的完整支持,便利的的开发流程,总有客户为此买单。

  而专用AI加速器只是AI革命的先行军,后续随着技术的演进及应用的深入,将CPU、GPU及AI加速器“合二为一”的通用AI芯片已将不再遥远,到时谁会欢喜谁又愁呢?

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