AI芯片的技術分類以及技術特點

AI芯片從技術架構發展來看,大致也可以分爲四個類型:通用類芯片,代表如GPU、FPGA;基於FPGA的半定製化芯片,代表如深鑑科技DPU、百度XPU等;全定製化ASIC芯片,代表如TPU、寒武紀Cambricon-1A等;類腦計算芯片,代表如IBMTrueNorth、westwell、高通Zeroth等。

一、通用類芯片:代表如GPU、FPGA

GPU:GraphicsProcessingUnit圖形處理器

GPU原本需求大部分都來源於PC端大型遊戲對圖形處理的需求,現由於科技發展漸漸在移動端也慢慢崛起。

而做GPU的大佬正是英偉達NVIDIA,從遊戲、數據中心到人工智能,市場對英偉達芯片的需求越來越大,在遊戲業中甚至增加了對加密貨幣挖礦者用戶的服務,等過去三年時間內,英偉達依靠自身在GPU方面的技術積累,搭上了人工智能發展的快車道,其股價也在三年內翻了10倍。

英偉達正在經歷從一個圖形芯片公司到AI平臺搭建者的轉型,聚焦於底層計算,致力於搭建高效平臺的戰略,使英偉達在當下的技術革命中,佔得了一席之地。

除了英偉達,還有AMD,ARM家的Mali,Imagination的PowerVR,Qualcomm的Adreno等

FPGA:Field-ProgrammableGateArray現場可編程門陣列

它在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。它是作爲專用集成電路(ASIC)領域中的一種半定製電路而出現的,既解決了定製電路的不足,又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。

全球知名的FPGA生產廠商有:Altera,Xilinx,Actel,Lattice,Atmel

其中Altera作爲世界老牌可編程邏輯器件的廠家,是可編程邏輯器件的發明者,開發軟件MAX+PLUSII和QuartusII。Xilinx是FPGA的發明者,擁有世界一半以上的市場,提供90%的高端65nmFPGA產品,開發軟件爲ISE,其產品主要用於軍用和宇航。

Altera和Xilinx主要生產一般用途FPGA,其主要產品採用RAM工藝。Actel主要提供非易失性FPGA,產品主要基於反熔絲工藝和FLASH工藝。

二、基於FPGA的半定製化芯片:代表如深鑑科技DPU、百度XPU等

DPU:Deep-LearningProcessingUnit深度學習處理器

DeephiTech深鑑,一家位於北京的清華背景start-up,深鑑將其開發的基於FPGA的神經網絡處理器稱爲DPU。

深鑑已經公開發布了兩款DPU:亞里士多德架構和笛卡爾架構,分別針對CNN以及DNN/RNN。

百度也發佈了XPU,這是一款256核、基於FPGA的雲計算加速芯片,合作伙伴是賽思靈(Xilinx)。XPU的目標是在性能和效率之間實現平衡,並處理多樣化的計算任務。

XPU的256個內核,集成了一個共享內存用於數據同步,所有內核都運行在600MHz

三、全定製化ASIC芯片:代表如TPU、寒武紀Cambricon-1A等

ASIC:ApplicationSpecificIntegratedCircuit

ASIC在集成電路界被認爲是一種爲專門目的而設計的集成電路。ASIC芯片技術發展迅速,目前ASIC芯片間的轉發性能通常可達到1Gbs甚至更高,於是給交換矩陣提供了極好的物質基礎。

TPU:TensorProcessingUnitGoogle的張量處理器

TPU的架構框圖

Google在2017年5月的開發者大會上正是公佈了TPU2,又稱CloudTPU.相比於TPU1,TPU2既可以勇於training,又可以用於inferrence.TPU1實用了脈動陣列的流處理結構。

四、類腦計算芯片:代表如IBMTrueNorth、westwell、高通Zeroth等

類腦計了算:是指借鑑大腦中進行信息處理的基本規律,在硬件實現與軟件算法等多個層面,對於現有的計算體系與系統做出本質的變革,從而實現在計算能耗、計算能力與計算效率等諸多方面的大幅改進

TrueNorth:IBM2014年發佈的仿人腦芯片,在這個只有郵票大小的硅片上,集成了100萬個"神經元",256個"突觸",4096個並行分佈的神經內核,用了54億個晶體管,然而功耗卻只有70mW。

TrueNorth芯片結構、功能、物理形態圖

WestWellLab:西井科技是一家專注研究NeuromorphicEngineering神經形態工程的類腦強人工智能商業公司,即模擬人腦神經元工作原理而製造出的芯片,它既具備人腦的學習能力,又具備強大的特定運算能力,僅需一塊郵票大小的芯片,就能模仿人類大腦在短時間內處理海量的感官信息。

本人認爲,以上4種技術架構的類型隨着科技的發展不斷最終將殊途同歸,區別在於不同時期不同需求,這也是各個AI芯片創業公司爲什麼要進行卡位戰的原因。但無論怎麼發展,技術永遠都是第一要義。

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