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    1. 宋继强:AI计算迈入超异构时代

      链小菜
      2019-04-11 15:32:30 来源: 36氪
        标量架构比如CPU,矢量架构比如GPU,矩阵架构比如深度神经网络的专用加速芯片,空间架构比如FPGA。  

      当我们展望下一个十年,或者更长远的未来,随着人工智能应用的愈加广泛和深入,传统的异构计算已经不能满足日益发展的人工智能计算需求,我们正在迈入超异构计算时代。

      人工智能当下的蓬勃发展,是由深度学习驱动,从2012年ImageNet的突破开始,它可以分为两个阶段。如果用一个形象的比喻来说:2012年之前也做了很多年的AI研究,但它的能力还是“小学阶段”,不入大家法眼;到了2012年和2016年开始上“中学”,大家开始看一看它能不能“成人”,能不能做点“正事”。2020年之后,我们将看到AI在不同领域发挥更大的作用。

      宋继强:AI计算迈入超异构时代

      人工智能计算的分布,是非常多样性的,需要从三个维度一起考量:应用的领域、解决的问题、部署的条件。安防领域就是一个典型的例子。

      宋继强:AI计算迈入超异构时代

      同时,在真正的系统中应用AI时,它从来不是单独发生的,而是和其它的计算技术深度融合。所以,真正要完成一项任务,仅有AI是不够的,需要多种计算任务同时进行。

      宋继强:AI计算迈入超异构时代

      我们也看到,随着创新速度越来越快,设备种类越来越多,要求的迭代速度也越来越快,我们不会再有一个独立的平台。上世纪90年代到2000年的PC,2005年以后到现在的手机,就是一个独立的平台承载大量应用,但此后将不会再是这样。多样性和创新速度的要求都对芯片设计带来挑战,因为系统的设计、芯片的设计都有时间周期。

      宋继强:AI计算迈入超异构时代

      异构计算在上世纪八十年代就已出现,它是指在完成一个任务时,采用一种以上的硬件架构设计,把它们组合在一起。组合方式主要包括:一体化SoC,它的专用性最强、能耗最低、性能可能也最高,能效比非常好,但需要量很大,也就是应用范围很广,才值得去做;分体式板卡,它的优势在于灵活,想用的时候可以随意组合,但板与板之间连接的功耗、带宽速度都要打很大折扣。

      宋继强:AI计算迈入超异构时代

      传统的异构计算,已经不能满足产业应用对AI计算的需求。如下图所示,一体化SoC(红线)和分体式板卡(蓝线),分别有着比较明显的劣势。因此,我们需要迈向超异构时代。

      宋继强:AI计算迈入超异构时代

      超异构将提供更多的灵活性和更快的产品上市时间,推动计算创新发展。它包含三大要素:多架构、多功能芯片;多节点和先进封装技术;统一的异构计算软件。

      宋继强:AI计算迈入超异构时代

      在多架构、多功能芯片方面,包括了标量、矢量、矩阵、空间等多种架构。标量架构比如CPU,矢量架构比如GPU,矩阵架构比如深度神经网络的专用加速芯片,空间架构比如FPGA。

      在多节点和先进封装技术方面,传统的封装就是把芯片平铺在一起,这样有几个缺点,第一是增加了面积,第二是它们之间的连通带宽还需要加速。2.5D和3D封装就是为了解决这些问题,不只是把计算芯片和内存连起来,还能把计算芯片互相连起来,同时还能把芯片像高楼一样分成几层堆起来,这就是先进封装技术。

      简化软件开发是超异构的要素之一,我们需要以一个统一的软件接口,让客户编程即可扩展到CPU、GPU、FPGA和AI芯片等硬件平台。

      对英特尔而言,就是要提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合,以先进制程技术进行设计,由颠覆性内存层次结构提供支持,通过先进封装集成到系统中,使用光速互连进行超大规模部署,提供统一的软件开发接口以及安全功能,从而实现超异构计算的技术愿景。

      本文作者:英特尔中国研究院院长 宋继强博士

      THE END
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      标签: AI CPU
      本文来自36氪,内容仅供参考,不构成投资建议,本文观点不代表 FN (Fintech News)|FN.com立场,转载请联系原作者。 如有侵权 请联系删除。
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