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GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“争奇斗艳”

导读: AI芯片是当前科技产业和社会关注的热点,也是AI技术发展过程中不可逾越的关键一环,不管有什么好的AI算法,要想最终应用,就必然要通过芯片实现。

AI芯片是当前科技产业和社会关注的热点,也是AI技术发展过程中不可逾越的关键一环,不管有什么好的AI算法,要想最终应用,就必然要通过芯片实现。

谈AI芯片,就必须先对AI下一个定义。在莱迪斯半导体亚太区资深事业发展经理陈英仁看来,“AI神经网络”不是简单定义为某类产品,而是一个新的设计方法,“传统的一些算法,是照规则、照逻辑的,神经网络是用数据训练出来的结果。”那今天小编就给大家剖析四大AI芯片。

四大AI芯片

GPU:又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。其用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。

在当前的人工智能芯片领域,GPU的应用领域不容小觑。据数据显示,在2008至2015年期间,除了2008年GPU市场规模稍有下降,其余年份全球独立显卡的出货量和销售额都呈现出明显的上升趋势,并且在2012至2015年有加速上升的表现。

FPGA即现场可编程门阵列,它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的芯片,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。系统设计师可以根据需要通过可编辑的连接把FPGA内部的逻辑块连接起来,就好像一个电路试验板被放在了一个芯片里。

目前,国内有许多创业企业,自动加入FPGA阵营,提供基于FPGA的解决方案。比如源于清华大学的深鉴科技,专注于深度学习处理器与编译器技术,深鉴科技研发了一种名为“深度压缩”的技术,它不仅可以将神经网络压缩数十倍而不影响准确度,还可以使用“片上存储”来存储深度学习算法模型,减少内存读取,大幅度减少功耗。

ASIC:即专用集成电路,是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。目前用CPLD(复杂可编程逻辑器件)和FPGA(现场可编程逻辑阵列)来进行ASIC设计是最为流行的方式之一,它们的共性是都具有用户现场可编程特性,都支持边界扫描技术,但两者在集成度、速度以及编程方式上具有各自的特点。

ASIC的特点是面向特定用户的需求,品种多、批量少,要求设计和生产周期短,它作为集成电路技术与特定用户的整机或系统技术紧密结合的产物,与通用集成电路相比具有体积更小、重量更轻、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。

TPUTensor Processing Unit):是谷歌研发的一种神经网络训练的处理器,主要用于深度学习、AI运算。TPU具有像GPU和CPU一样的编程,以及一套CISC指令集。作为机器学习处理器,不仅仅支持某一种神经网络,还支持卷积神经网络、LSTM、全连接网络等多种。TPU采用低精度(8位)计算,以降低每步操作使用的晶体管数量。

虽然降低精度对于深度学习的准确度影响很小,但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时,TPU使用了脉动阵列的设计,用来优化矩阵乘法与卷积运算,减少I/O操作。此外,TPU还采用了更大的片上内存,以此减少对DRAM的访问,从而更大程度地提升性能。

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