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清华发布《AI芯片技术白皮书》:新计算范式,挑战冯诺依曼、CMOS瓶颈:皇冠app

发布时间:2021-02-13    来源:皇冠app9616

本文摘要:近日,清华大学在由北京未来芯片技术高级创新中心和清华大学微电子研究所主办的第三届未来芯片论坛上公布了《人工智能芯片技术白皮书(2018)》。

近日,清华大学在由北京未来芯片技术高级创新中心和清华大学微电子研究所主办的第三届未来芯片论坛上公布了《人工智能芯片技术白皮书(2018)》。《白皮书》首次整合国际学术和产业资源,重叠学术研究和产业发展前沿,对人工智能芯片技术进行深入探讨和专业解读,完成了AI芯片各种技术路线的识别和未来技术发展趋势和风险的预测。据悉,《白皮书》已由斯坦福大学、清华大学、香港科技大学、台湾新竹清华大学、北京半导体工业协会、思思科技等十余家乔春明的顶尖研究人员和资深行业专家共同撰写。

没有芯片就没有AI,新的计算范式来袭近年来,随着大数据的积累、理论算法的创新、计算能力的提高和网络设施的发展,积累了半个多世纪的人工智能产业再次进入了革命性的变革,人工智能的研究和应用也进入了一个新的发展阶段。本质上,人工智能行业发展缓慢,唯一的物理基础——芯片是必须的。

可以说“没有芯片,就没有AI”。目前对于AI芯片的定义还没有严格的、普遍接受的标准。更明确的观点是,所有应用于人工智能的芯片都可以称为AI芯片。具体来说,报告中探讨的AI芯片主要分为三类。

第一,经过软硬件优化,可以有效对抗AI应用的标准化芯片,比如GPU;二是专注于加速机器学习(特别是神经网络,深度自学)算法,这也是目前AI芯片最常见的形式;第三,是一个不受生物大脑启发的计算神经形态学的芯片。人工智能芯片的计算不仅粉碎了传统的计算,而且具有新的计算特点。

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主要有三个特点:处置内容往往称为结构化数据,如视频、图像、语音等,必须经过样本训练、数值环境交互等。方式,用大量数据训练模型,然后用训练好的模型处理数据;处理过程必须有相当大的计算量,基本计算以线性代数运算为主,大规模并行计算硬件更合适;处理过程中参数量大,需要大的存储容量、高带宽、低延迟的内存访问能力,以及计算单元和存储设备之间丰富灵活的连接。AI芯片新的计算范式也为芯片提出了一些新的问题,如非结构化数据的处理、计算量大、存储与计算之间的访问连接等。

AI芯片发展现状:云与边缘融合应用于场景,AI芯片的应用主要分为云和终端。深度自学习算法方面,云人工智能硬件负责管理“训练推测”,终端人工智能硬件负责管理“推测”,所以终端计算量较小,不存在传输问题。然而,从自动驾驶、智能家居到loT设备,速度、能效、安全性和硬件成本是最重要的因素。

云AI测算,目前各大科技巨头都在竞争基于自己的云平台来装备人工智能系统,主要包括IBM的沃森、亚马逊的AWS,以及国内的阿里巴巴云和百度云平台。其中英伟达的GPU应用更为广泛,Xilinx、Intel、百度等厂商也在云上大力使用FPGA,沈剑科技等一些初创公司也在开发专门反对FPGA的AI开发工具。此外,除了GPU和FPGA之外,AI领域的特殊架构芯片ASIC,由于其更好的性能和功耗,已经成为云领域的一个新的亮点,比如谷歌的TPU。根据edge AI的计算,随着人工智能越来越多地应用于生态学,更多的AI应用于终端设备的开发部署。

智能手机目前被广泛用作边缘计算设备,手机芯片厂商包括Appl 包括ARM、Synopsys等公司在内的传统IP厂商,也为手机、智能相机、无人机、工业和服务机器人、智能音箱和各种物联网设备等边缘计算设备开发了专用IP产品。自动驾驶是未来edge AI计算的最重要的应用之一。MobileEye SOC和NVIDIA Drive PX系列获得了神经网络的处理能力,可以对抗半自动驾驶和几乎自动驾驶。目前云和边缘设备经常在应对各种AI应用。

最广泛的方法是在云中训练神经网络,然后在云中(边缘设备收集的数据)或边缘设备中进行推测。AI芯片的技术挑战:冯诺依曼,CMOS工艺,器件瓶颈。

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由于上述AI芯片在深度自学下必须符合高效的数据访问和新的计算范式,AI芯片在发展中也遇到了一些瓶颈,尤其是冯诺依曼瓶颈和CMOS工艺与器件瓶颈。冯诺依曼瓶颈:在传统的“冯诺依曼体系结构”中,计算模块和存储单元是相互分离的,数据从处理单元外部的内存中提取出来,经过处理后写回到内存中。对于每个任务,如果有十个步骤,CPU不会依次加载并继续执行十次,然后再加载并继续执行,造成延迟,在数据加载上耗费大量的功耗。

说大部分明确为AI提出的硬件架构思路,特别是为了加快神经网络的处置,都是在对抗这个问题,一点都不好笑。综上所述,目前解决问题的方法还包括增加面试记忆的数量,降低面试记忆的成本。CMOS技术和器件瓶颈:目前,人工智能的发展,特别是机器学习,将需要更强大的运算系统,每秒数百亿次运算的能力,而这些系统的基础是CMOS技术芯片,CMOS技术可以大大提高系统性能,主要是因为建筑尺寸的增加。在过去的30年里,摩尔定律很好地预测了这种计算出的变化。

然而,由于基本物理原理和经济原因,不断提高建筑密度更加困难。目前的解决方案是发展片上存储器技术,获得大量存储空间,探索利用片上存储器构建未来的智能芯片架构。

此外,近年来,能够存储模拟值的非易失性存储器发展迅速,并且具有同时存储和处理数据的能力。架构的一些基本容差可以用密码传统来计算,未来还会建立类似大脑神经元的功能。AI芯片架构设计趋势:云、边缘设备、软件定义。

鉴于上述AI芯片在互联网上计算和应用的市场需求,云和边缘设备的AI芯片正在开发新的研发。AI云培训和推测:大存储,高性能,前端。从NVIDIA和Google的设计实践可以看出云AI芯片在架构层面和技术发展上的几个特点和趋势:市场对存储的需求(容量和访问速度越高);处置能力推到万亿每秒,反对灵活的前端和部署;专门为预测市场需求而设计的FPGA和ASIC。边缘设备:目前,决定AI芯片构建效率的最重要指标之一是33,354 top/W的能耗效率,这已经成为很多技术创新竞赛的焦点。

其中,降低投机分析位精度是最有效的方法。除了降低精度,提高基本运算器MAC的效率还可以结合一些数据结构切换来增加计算复杂度;另一个最重要的方向是增加对记忆的采访,比如把神经网络操作放到传感器或者记忆中;另外,在边缘设备的AI芯片中,可以采用各种低功耗设计方法,进一步降低整体功耗。最后,终端设备的AI芯片往往呈现异构系统,专用AI加速器与CPU、GPU、ISP、DSP等协同工作。

以达到最佳效率。软件定义芯片:CPU、GPU等标准化处理器缺乏针对AI算法的专门计算和存储单元设计,功耗较大;专用芯片ASIC功能单一;现场可编程门阵列FPGA重构时间太大,校验逻辑太多导致功耗太低。以上传统芯片很难实现AI芯片所必须的“软件定义芯片”。可重构计算技术允许硬件架构和功能随软件而变化,不具备处理器的灵活性和ASIC的高性能低功耗。

它是构建“软件定义芯片”的核心,通常被认为是下一代集成电路技术的突破。清华大学AI芯片思想者,目前使用可重构计算框架,反对卷积神经网络、只连接神经网络、迭代神经网络等各种AI算法。

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如上所述,AI芯片中的存储技术、新兴计算技术和神经形态学芯片,提高AI芯片性能和能效的关键之一就是数据访问。然而,在传统的冯诺依曼架构中,数据是从存储器中串行提取并加载到工作存储器中的,这导致了非常大的延迟和能量消耗。

近来,用于数字神经网络的km/h器件(GPU、FPGA、ASIC)迫切需要AI友好的关系型存储器;中期来看,基于遗产计算的神经网络可以获得有效的解决方案,避免冯诺依曼的瓶颈问题;后来基于sad电阻的神经形态学可以模拟人脑,是AI芯片长期解决方案的候选之一。相应的新兴计算技术还包括近记忆计算、记忆中计算、人工神经网络和基于新记忆的生物神经网络。

神经形态芯片,即“仿生计算机”。如前所述,神经形态学计算是解决由冯诺依曼(Von Neumann)、CMOS技术和器件瓶颈导致的AI芯片存储和计算之间的问题的新途径。近年来,神经形态学计算也被用来指由模拟、数字、混合超大规模集成电路和软件系统构建的神经系统模型。

它以数字处理器为神经元,以内存为神经元,内存、CPU和通信组件几乎是一起构建的,它利用模拟人脑神经元结构来提高计算能力。每个神经元都是局部计算的,全局来说,神经元是分布的,工作的。

受脑结构研究成果的启发,所开发的神经形态芯片具有低功耗、低延迟、高速处理、时空领先等特点。人工智能的未来:算法、架构、设备的大探索“未来能否有一种终极算法来构建标准化的人工智能?”这个问题没有人能得到一致的答案。芯片是人工智能算法的物理基础,与算法密切相关。如果一个统一的终极算法经常出现,那么我们很可能会看到一个终极芯片经常出现。

但是,在未来很长一段时间内,不同的应用仍然需要不同的算法(包括传统算法),所以我们必须探索不同的架构和新的器件甚至材料。随着底层芯片技术的改变,人工智能算法也会得到更好的反对和更慢的发展。随着CMOS技术和新兴信息技术的交叉融合,从开源软件到开源硬件的趋势正在逐渐显现,这将导致一个前所未有的协同创作机会时期。


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