在电子设备的不断发展的时代,芯片技术正迅速增长。最先进的技术之一是AI加速器芯片。这些芯片的不同类型的应用程序和体系结构。
下面,我们将讨论什么是AI加速器芯片,公司正在做什么,以及我们如何分类。最后我们调查4人工智能芯片和比较
一个AI加速器芯片是什么?
一个AI加速器芯片,通常简单地称为一个AI加速器,是一个专门的硬件组件设计执行人工智能(AI)计算高效、迅速。传统通用cpu(中央处理器)和gpu(图形处理单元)是多才多艺但可能不是针对人工智能工作负载的具体要求进行了优化,涉及大量并行处理和矩阵计算通常存在于像深度学习的任务。
AI加速器芯片是根据加速人工智能计算,使其明显比使用通用处理器更快和更高效。这些芯片设计管理的具体操作普遍在人工智能模型,比如矩阵乘法和旋转,。他们可以大大加快人工智能训练和推理任务,让研究人员,数据科学家和工程师更有效地开发和部署人工智能模型。
[1]
类型的AI加速器芯片:
- gpu(图形处理单元):在最初设计图形渲染,gpu广泛用于人工智能任务由于其并行处理能力。他们可以同时执行多个计算,使其适用于矩阵运算在深度学习随处可见。
- tpu(张量处理单元):由谷歌开发,tpu都是专门设计的专用芯片加速张量流为基础的人工智能工作负载。他们擅长执行张量操作,这是许多深度学习算法的基础。
- fpga(现场可编程门阵列):fpga可重构芯片可以被编程来执行特定的任务,包括人工智能计算。他们提供更大的灵活性与专用人工智能芯片,但可能需要更多的专业知识有效地计划。
- 专用集成电路(asic):asic是定制设计的芯片优化对于一个特定的应用程序,在这种情况下,人工智能计算。他们提供高性能和节能但缺乏fpga的灵活性。
- 神经形态芯片:这些芯片是为了模仿生物神经网络的结构和功能。他们的目标是提供更有效率和仿生人工智能处理。
- 边缘AI加速器:这些是AI加速器芯片设计为部署在边缘设备如智能手机、相机、和物联网设备。他们正在为低功耗优化和实时处理。
一个AI加速器芯片做什么工作?
一个AI加速器芯片旨在加速和优化计算密集型任务通常与人工智能(AI)有关工作负载。这些芯片是建立在人工智能来执行特定的数学操作普遍模型,如深度学习神经网络。这是什么一个AI加速器芯片:
- 专门的操作:人工智能模型,特别是深度学习模型,包括操作,比如矩阵乘法,曲线玲珑,激活功能。这些操作期间进行多次培训和推理等任务。AI加速器芯片设计有效地执行这些操作在并行,显著加快整体计算。
- 并行处理:AI加速器芯片的主要特点之一是处理大量的并行处理的能力。它们包括多个处理单元可以同时执行操作,这是至关重要的为处理大量的数据和复杂的计算在人工智能任务。
- 优化的硬件架构:传统的cpu和gpu通用的,但可能不是针对人工智能工作负载进行了优化。AI加速器芯片与硬件架构设计,特别适合在AI模型计算普遍的类型。这种优化导致更快的执行时间和降低功耗相比,使用通用的处理器。
- 能源效率:AI加速器芯片被设计用来执行计算高能源效率。人工智能任务,特别是大规模深度学习,非常耗电。通过专注于特定的计算所需的人工智能,减少不必要的开销,这些芯片可以执行计算更好的能源效率。
- 大规模数据处理:许多人工智能任务涉及处理大型数据集,可以在传统耗时的处理器。AI加速器芯片可以处理数据处理更高效的方式,减少所需的时间来训练人工智能模型或对新数据进行推理。
- 实时处理:在某些应用程序中,如自主车辆或实时图像识别、快速决策是至关重要的。AI加速器芯片是为了迅速处理数据,使实时响应变化的输入。
- 优化具体的框架:一些AI加速器芯片优化特定深度学习的框架,如TensorFlow或PyTorch。这种优化确保无缝集成和使用这些框架构建高性能运行时模型。
- 部署的灵活性:AI加速器芯片可以用于各种部署场景,包括云数据中心和边缘设备。这种灵活性允许人工智能模型训练有素,在不同的环境中有效地执行。
[2]
AI加速器芯片如何分类?
AI加速器芯片可以分类基于几个因素,包括它们的架构,设计原则,旨在应用程序和性能特征。下面是一些常见的AI加速器芯片方式分类:
- 架构:
- GPU(图形处理器):GPU广泛用于人工智能加速度由于其并行处理能力。他们是适合深度学习和图像处理等任务。
- TPU(张量处理单元):TPU TensorFlow-based工作负载优化谷歌定制芯片,特别是神经网络推理和培训。
- FPGA(现场可编程门阵列):FPGA可重构芯片可以被编程来执行特定的任务,包括人工智能计算。他们提供了灵活性,但可能需要更专业的程序。
- ASIC(专用集成电路):ASIC是定制设计的芯片建立专门为人工智能计算。他们提供高性能和节能目标任务。
- 神经形态芯片,这些芯片旨在模拟生物神经网络的结构和功能。他们是专为专业需要brain-inspired处理人工智能应用程序。
- 工作负载和应用程序:
- 训练加速器:这些芯片优化训练深度学习模型,涉及复杂的计算和大型数据集。
- 推理加速器:这些芯片设计执行快速训练模型的新数据,使它们适合于实时应用图像识别在智能手机的摄像头或语音助手。
- 边缘加速器:这些芯片是专为部署在边缘设备有限的权力和计算资源,如物联网设备和衣物。
- 框架的兼容性:
- 特定于框架的加速器:有些芯片是优化工作无缝地与特定的深度学习框架,像TensorFlow PyTorch或咖啡。这样可以确保高性能、高效执行使用这些框架构建的模型。
- 功率效率:
- 高性能加速器:这些芯片优先考虑最大处理能力和数据中心中经常使用大规模的培训任务。
- 低功率加速器:这些芯片为能源效率和适合边缘设备优化功耗和其他应用程序,是一个问题。
- 网络拓扑:
- 空间结构:这些加速器使用传统的栅格阵列处理单元,与常规数据模式适合的任务。
- 收缩压数组:这些加速器使用一系列专门的处理器和内存,旨在有效地执行矩阵乘法。
- 特定于供应商的类别:
- 不同的公司可能有自己的类别或品牌的AI加速器芯片。例如,NVIDIA gpu的,谷歌的tpu,英特尔的fpga是众所周知的特定于供应商的产品。
- 混合的方法:
- 一些芯片结合多种类型的处理单元(例如,cpu、gpu AI-specific单位)提供一个通用的计算和人工智能之间的平衡加速度。
记住,AI加速器芯片的分类并不总是严格,技术进步会导致新的芯片设计和类别。使用哪个加速器的选择取决于具体的人工智能工作负载等因素,性能要求、权力约束和可用资源。
哪些公司让AI加速器芯片?
以满足不断增长的需求,有效的和高性能的智能处理,几家企业创建和生成AI加速器芯片。在这个行业领先的企业包括:
- 英伟达:NVIDIA GPU技术和是市场的领导者,被认为是第一个使用GPU加速AI。人工智能的工作,很多人使用CUDA GPU平台和几个模型,像NVIDIA GeForce方形住宅区,特斯拉系列。
- 谷歌:被称为张量处理单元(TPU),谷歌创造了自己的人工智能硬件加速器。tpu用于加快人工智能工作负载在谷歌云计算和创建专门为谷歌TensorFlow框架。
- 英特尔:英特尔提供了一系列人工智能加速解决方案,包括FPGA(如英特尔FPGA)可以被编程为人工智能任务,以及AI-focused处理器像英特尔Nervana神经网络处理器(NNP)系列。
- AMD公司:AMD的gpu,像Radeon系列本能,是利用人工智能工作负载与传统使用的图形。AMD也一直致力于AI-specific解决方案在这个市场竞争。
- Graphcore:Graphcore发展情报处理单元(IPU),而设计的专用芯片为人工智能和机器学习任务。它专注于提供高并行性和效率。
- 高通公司:高通设计AI加速器芯片为移动和边缘设备。他们的人工智能引擎和六角需求方在许多智能手机和物联网设备加速AI的任务。
- 华为:华为的提升人工智能处理器,如提升系列,旨在为各种应用程序提供高性能智能加速,包括云计算和边缘设备。
- 苹果:苹果公司注册AI加速器芯片进入设备,包括神经引擎发现最近iphone和ipad。这些芯片提高人工智能图像识别和自然语言处理等任务。
- Xilinx:Xilinx FPGA是一个主要的制造商提供了人工智能芯片加速通过他们的适应能力的计算平台。Alveo加速器卡用于数据中心对于人工智能工作负载。
- 大脑系统:大脑发达CS-1,芯片设计深度学习任务。它拥有最大的单一芯片,包含大量的处理单元。
- 微软:虽然不是主要是人工智能芯片制造商,微软一直致力于项目的脑电波,架构,使用fpga对人工智能加速Azure云平台。
- 波计算:波计算提供了人工智能系统建立在他们专门设计的人工智能芯片,包括数据流处理器优化人工智能工作负载。
制造一个人工智能芯片是一项复杂的任务
设计和制造AI加速器芯片是一个高度复杂的过程,涉及到各种技术、工程和设计挑战。这里有一些原因创造人工智能芯片是复杂的:
- 硬件架构设计:设计一个高效的硬件架构为人工智能处理需要深刻理解的智能算法,并行处理技术,和内存层次结构。工程师需要决定类型的处理单元,组织记忆,互联和其他建筑的细节,将为特定的人工智能工作负载优化性能。
- 算法优化:人工智能芯片通常是针对特定的AI框架和算法。优化芯片的架构来加速这些算法在保持精度是很有挑战性的。实现一个好的硬件效率和算法精度之间的平衡是至关重要的。
- 定制:不同的人工智能工作负载有不同的计算需求。设计一个芯片,可以定制或配置为处理不同类型的人工智能计算有效地增加了设计过程的复杂性。
- 并行处理:严重依赖人工智能任务并行处理来处理大量数据。设计芯片有效执行并行操作和管理数据流处理单元之间是一项复杂的任务。
- 内存层次结构:内存访问模式可以显著地影响性能。设计一个有效的内存层次结构,最大限度地减少数据移动瓶颈和最大化数据重用是具有挑战性的。
- 功率效率:人工智能芯片需要平衡高性能与低功耗。实现能源效率而提供必要的处理能力需要仔细的设计选择。
- Software-Hardware合作设计:人工智能芯片必须兼容的软件开发人员所使用的框架和工具。协调硬件和软件组件的发展是至关重要的,以确保顺利集成和优化性能。
- 制造业的挑战:制造芯片的过程涉及到纳米制造技术。确保芯片的设计将准确地转化为实际产品需要在半导体制造技术。
- 测试和验证:验证人工智能芯片的功能和性能是一个复杂的过程。工程师需要确认芯片的目的是处理不同类型的人工智能工作负载,并且不引入错误。
- 发展的标准:人工智能领域的迅速发展,新算法,框架和技术新兴频繁。设计的人工智能芯片保持相关,适应改变AI景观是具有挑战性的。
- 上市时间的压力:人工智能产业竞争力,公司通常旨在快速发布产品来获取市场份额。平衡的需要,一种加速的需要芯片设计的复杂性可能是一个很大的挑战。
由于这些复杂性,芯片设计公司大力投资研究、开发、模拟、测试和验证过程。他们经常与人工智能算法和软件的专家合作,确保产生的芯片能够有效地加快人工智能工作负载。
比较人工智能加速器芯片:
在本节中,我们将比较从不同的制造一些AI加速器芯片。
1-Hailo-8:
特拉维夫,2023年8月3日,Hailo边缘的开创性的芯片制造商人工智能(AI)处理器,今天宣布扩大其开创性Hailo-8™AI加速器提供数以百计的成功部署在客户项目和产品。新的高性能Hailo-8世纪作为PCIe卡线提供每秒208 Tera操作(上衣)对于大多数要求应用程序,和Hailo-8L为入门级应用程序提供先进的人工智能处理。产品线都提供有竞争力的价格相比各自类别的领导人。[3]
Hailo-8 AI加速器芯片是由Hailo开发的一个产品,一个人工智能芯片公司。Hailo-8芯片旨在提供高性能的AI边缘设备的加速度,使人工智能工作负载的实时处理直接在设备上不依赖云服务器。
这里有一些关键的特性和方面Hailo-8 AI加速器芯片:
- 目的:Hailo-8芯片旨在加速AI推理任务,涉及运行训练的人工智能模型对新数据进行预测或决策。这是专为边缘计算应用,低延迟和能源效率是至关重要的。
- 架构:芯片功能独特的架构优化神经网络处理深度学习和工作负载。它是为了有效地处理中常见的类型的操作卷积神经网络(cnn),广泛应用于图像和视频处理任务。
- 效率:Hailo-8芯片设计提供高性能和最小的能耗。效率是至关重要的边缘设备,电池寿命和散热的考虑非常重要。
- 实时处理:芯片的低延迟功能使它适合实时应用程序对象检测、人脸识别、自动车辆。
- 自定义硬件设计:Hailo从头设计的芯片来满足特定需求的人工智能推理。这个习俗设计允许优化硬件和软件组件的最大效率。
- 灵活性:Hailo-8芯片设计是灵活的,能够支持各种人工智能模型和神经网络的架构。这种多功能性使它迎合一个广泛的人工智能应用程序。
- 行业应用:Hailo-8芯片可以用于各种行业,包括汽车、智能相机、机器人、无人机,和更多,AI-driven实时处理是至关重要的。
- 软件支持:Hailo提供软件工具和开发工具来帮助开发人员整合和优化的人工智能模型Hailo-8芯片。这简化了部署AI-powered解决方案的过程。
2 - AMD本能MI100:
AMD MI100本能是一种高性能人工智能加速卡为数据中心设计和高性能计算(HPC)应用程序。这是AMD的本能的一部分的加速器,专门针对人工智能,机器学习,和其他计算密集型工作负载。这里有一些关键的细节AMD本能MI100:
- GPU的体系结构:AMD本能MI100基于AMD互补脱氧核糖核酸(DNA)计算架构,旨在提供高水平的性能和能源效率等以数据为中心的工作负载AI和高性能计算。
- 计算能力:MI100特性大量计算机单位,负责执行实际的并行计算。它提供了重要的计算能力,加快人工智能训练和推理任务。
- 矩阵操作:MI100的架构优化矩阵运算和其他计算常见的深度学习神经网络,使其适合于人工智能工作负载。
- 内存配置:MI100特性大量的高带宽内存(HBM2),以适应大型数据集用于人工智能和HPC应用程序。快速内存访问性能优化的关键。
- 异构系统架构(HSA):MI100支持AMD的异构系统架构,它允许cpu和gpu一起工作更有效地通过共享内存和任务。这可能会导致更好的性能对于某些类型的工作负载。
- ROCm生态系统:AMD的ROCm (Radeon开放计算)平台提供MI100和其他AMD gpu的软件生态系统。它包括库、框架和开发工具,使高效编程,AI和高性能计算工作负载的优化和执行。
- 双精度性能:MI100,高性能计算任务的设计,提供了强大的双精度的性能,使其适合科学需要高精度的模拟和计算。
- 连接:MI100支持高速互联等作为PCIe 4.0,允许快速加速器和主机系统之间的数据传输。
- 能源效率:的CDNA架构是设计时考虑到能源效率,旨在提供高计算性能,同时保持电力消耗可控的。
100年3 -高通云AI:
高通云AI 100是一个高性能的AI加速器设计数据中心和云计算环境。它是由高通技术,Inc .)、著名半导体和电信公司闻名的移动芯片组和其他技术。高通云AI 100是高通的努力的一部分,为各种应用程序提供智能解决方案,包括机器学习和人工智能。
这里有一些关键的细节高通云AI 100:
- 目的:高通云AI 100年旨在促进人工智能工作负载在云环境中。它针对的是数据中心和云服务提供商需要高效的人工智能机器学习推理等任务处理功能,自然语言处理,计算机视觉,等等。
- 架构:高通云AI 100是建立在一个自定义AI加速器架构设计有效地处理人工智能计算。高吞吐量和低延迟的体系结构进行了优化,使其适合于实时和高性能的智能应用程序。
- 性能:AI加速器旨在提供高水平的人工智能工作负载的性能。是优化的任务涉及到矩阵乘法,曲线玲珑,其他操作常见深度学习和神经网络。
- 能源效率:能源效率是一个关键考虑数据中心。高通云AI 100工程提供高性能的同时最小化能量消耗,帮助数据中心,实现更好的能源效率。
- 兼容性:加速器设计与各种AI框架和软件库,使其适应不同的人工智能应用程序和开发环境。
- 可伸缩性:云数据中心往往需要可伸缩的解决方案。高通云AI 100被设计为可扩展的,允许数据中心部署多个加速器满足人工智能处理需求。
- Edge-to-Cloud AI:虽然主要关注于云环境,高通还强调潜在的人工智能处理从云延伸到边缘设备,使更多样的人工智能应用程序。
- 集成:高通云AI 100可以集成到数据中心服务器和系统,让云服务提供商提供的人工智能服务他们的客户。
4 -大脑CS-1:
大脑系统CS-1是一个创新的人工智能计算解决方案开发的大脑系统,公司专注于创建高性能AI深度学习和人工智能应用程序加速器。CS-1旨在解决计算要求的培训和运行大的神经网络,使更快和更高效的人工智能模型的发展。
大脑系统的关键特征和方面CS-1包括:
- 圆片规模引擎(WSE):CS-1包含了圆片规模引擎,一个芯片上,远远大于传统的gpu和其他人工智能加速器。WSE集成了成千上万的处理核心,内存块,和沟通途径,允许它管理大规模并行处理和显著减少数据移动瓶颈。
- 前所未有的大小:CS-1的芯片是如此巨大,以至于整个大小的硅晶片,因此得名“圆片规模引擎。“这广阔的大小提供了一个独特的优势在减少所花费的时间之间移动数据处理单元,它可以是一个深度学习任务的重要瓶颈。
- 性能:CS-1的深度学习任务的架构进行了优化,使其适合于大规模神经网络训练。其广泛的计算资源和内存容量导致更快的训练时间和提高模型精度。
- 内存容量:CS-1芯片包含一个充足数量的芯片上的记忆,帮助存储和管理所需的大量数据和参数训练复杂模型。这最小化需要访问外部存储器,提高整体性能。
- 通信基础设施:CS-1的互联实现有效沟通处理核心,确保数据可以共享和处理没有延迟。
- 能源效率:尽管其庞大的规模和高性能,CS-1能源效率而设计的。这是必要的对于数据中心环境,最大限度地减少能耗是一个优先级。
- 软件的兼容性:大脑系统提供了一个软件堆栈,使开发人员能够计划和优化的人工智能模型CS-1架构。这包括与流行的深度学习框架和工具的集成。
- 应用程序:CS-1是针对工业和研究领域,需要大量的人工智能计算能力,如科学研究、药物发现,金融建模和更多。
结论:
在人工智能硬件解决方案的发展格局,大脑系统CS-1,高通100年云AI, AMD本能MI100, Hailo-8 AI加速器芯片代表不同的方法来解决人工智能工作负载需求的增加。每个加速器迎合不同的应用场景,建筑设计和性能的优先事项。
大脑系统CS-1脱颖而出的开创性的圆片规模引擎(WSE)架构。其庞大的芯片尺寸和成千上万的处理内核启用无与伦比的并行性和减少数据移动,使其成为引人注目的选择训练神经网络和数据密集型模拟。然而,CS-1 extreme scale专业化的部署可能会限制它的可访问性选择的用例。
高通云AI 100年专注于提供强大的人工智能加速云数据中心。其架构是专为高吞吐量和低延迟,优化实时推理和高性能云的人工智能应用程序。高通云AI 100的兼容各种AI框架和软件环境位置它作为一个通用的云服务提供商的选择和数据中心。
AMD MI100本能,由CDNA架构,强调人工智能和高性能计算工作负载平衡。其令人印象深刻的双精度性能和支持大型数据集使它适合科学模拟和高精度人工智能任务。AMD的关注能源效率和兼容ROCm生态系统增加了它的吸引力数据中心寻求高效人工智能加速度。
Hailo-8 AI加速器芯片是专为边缘设备,旨在使物联网实时人工智能处理设备和嵌入式系统。矩阵运算效率,专业架构,管理各种人工智能任务的能力使它成为一个有价值的组件,使人工智能的优势。然而,它可能会限制其应用范围边缘计算场景。
总之,这些人工智能加速解决方案突出了不同策略采用制造商满足现代人工智能工作负载的要求。大脑系统CS-1云AI和高通100 excel在各自的数据中心和云环境中,以独特的架构优化,并行性和实时处理。AMD本能MI100桥梁之间的差距AI和HPC,强调性能和精度,而Hailo-8 AI加速器芯片目标边缘计算的效率和通用性。这些加速器之间的选择取决于工作负载需求等因素,部署场景,和建筑的偏好,展示人工智能硬件固有的复杂性和创新格局。
[1]https://up-shop.org/default/hailo-m2-key.html
[2]https://memryx.com/technology/
[3]https://hailo.ai/hailo-8l-entry-level-ai-accelerator-announcement/