我们从2011年坚守至今,只想做存粹的技术论坛。  由于网站在外面,点击附件后要很长世间才弹出下载,请耐心等待,勿重复点击不要用Edge和IE浏览器下载,否则提示不安全下载不了

 找回密码
 立即注册
搜索
查看: 1717|回复: 7

[业界/制造] 都想自己开AI芯片,你们考虑过Arm的感受吗?

[复制链接]
  • TA的每日心情
    擦汗
    5 天前
  • 签到天数: 111 天

    [LV.6]常住居民II

    3万

    主题

    8265

    回帖

    8万

    积分

    三级逆天

    积分
    81528

    终身成就奖特殊贡献奖原创先锋奖金点子奖优秀斑竹奖宣传大使奖

    发表于 2018-5-9 08:51:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

    马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

    ×
    目前约有十几种加速客户端机器学习任务的处理器核心正在角逐系统单芯片(SoC)市场,其目标在于取得比处理器IP巨擘Arm更早进入市场的先发优势。
    目前约有十几种加速客户端机器学习(machine learning)任务的处理器核心正在角逐系统单芯片(SoC)市场,其中一些已经被设计于智能手机中。其目标在于取得比处理器IP巨擘Arm更早进入市场的先发优势,但预计Arm很快就会发布自家的产品。
    市场观察家The Linley Group的首席分析师Linley Gwennap在Linley处理器大会(Linley Processor Conference)发表专题演讲之前接受《EE Times》的访问。他表示,这场竞争态势显示机器学习芯片的许多举动正开始转向低功耗的客户端区块(block)。然而,在高性能的数据中心芯片之间,竞争仍处于初期阶段。
    Gwennap说:“Arm已经主宰了CPU的IP领域,也接管了GPU,但人工智能(AI)引擎为核心芯片创造了一个全新的市场,让其它公司也能取得一个好的开始。”
    这一市场中值得关注的新竞争对手与产品包括:
    •    苹果(Apple) iPhone智能手机中,A11 SoC内建的Bionic生物神经网络引擎
    •    三星(Samsung )Galaxy S9手机中,Exynos 9810处理器内建的DeePhi区块
    •    华为(Huawei)麒麟970 (Kirin 970)手机中的寒武纪(Cambricon)神经引擎
    •    联发科(MediaTek) P30 SoC中用于视觉和AI加速的Cadence P5 DSP
    •    英特尔(Intel)未来PC芯片组中可能使用Movidius加速芯片
    现有的AI芯片设计订单已经锁定了在整个手机市场中约占三分之一的高阶智能手机应用。Gwennap并预计,AI加速将在未来2~3年内渗透到手机市场的其它部份。
    除了智能手机,汽车对AI芯片来说也是一个越来越大的市场。还有个人电脑(PC)、平板电脑和物联网(IoT)设备很快地也将充斥整个市场。
    为了跟上步伐,Arm在今年二月宣布了一项名为‘Project Trillium’的完整平台。但是,Gwennap说:“他们必须在一些优化电源效率的特定硬件加速器方面更具有竞争力。”
    “Arm目前正着手开发这一类加速器,并计划在今年夏天发布其首款产品…但事实上,他们的进度已经落后了,这让一些新公司有机会尽快卡位。”
    去年10月,Arm宣布组建了一个机器学习小组。今年2月更进一步提供该计划的若干细节。
    Arm可能会在今年10月份于硅谷举行的年度活动中发表产品详情。但这并不能保证Arm将收复失地,因为神经网络引擎和CPU之间并不一定存在密切关系。

                                   
    登录/注册后可看大图
    迄今所宣布的客户端推论加速器之原始性能数据,仅能反映部份现实(来源:The Linley Group)



    基准和数据中心的竞争

    最终,能在这场仍算是新战场中获胜的芯片将是集性能、功耗和芯片尺寸等优势于一的最佳组合。
    Gwennap说:“问题在于我们看到了原始性能,但它实际上可归纳为在神经网络上提供的性能。所以,我们需要的是一个良好的基准,例如每秒钟可分类多少影像等。”
    百度(Baidu)率先将AI基准作为开放来源发布,但尚未被广泛采用。事务处理委员会(Transaction Processing Council)去年底成立了一个工作小组来处理这个问题,但尚未提报任何进展。
    他说:“提出基准并不难,但要让各家公司同意并比较结果可不简单…如今事情正在改观,所以,任何基准都必须发展,才能与时俱进。”。
    目前为止,Gwennap的报告称,Videantis的多核心v-MP6000表现较其最接近的竞争对手Ceva NeuPro略具有原始性能优势。Ceva NeuPro将SIMD DSP与脉动MAC数组相结合。
    其它厂商还包括新思科技(Synopsys)的EV64,它结合了SIMD DSP与用于启动和池化(pooling)的客制逻辑。如同Videantis一样,AImotive AIware也使用了许多客制硬件区块。
    在低成本的区块中,芯原微电子(VeriSilicon)的VIP8000-O采用具有多达8个深度学习引擎的GPU提供大部份的原始性能。令人不解的是,在所发布的芯片中,寒武纪的CPU采用小型矩阵引擎所提供的性能最低,但仍取得华为智能手机应用的重要订单。
    英国芯片公司Imagination也携其PowerVR 2NX入局,PowerVR 2NX采用支持MAC数组的客制非GPU架构。Nvidia则为其Xavier处理器的深度学习加速器(NVDLA)核心架构提供免费且开放的IP,并获得Arm的支持。
    整体而言,Gwennap表示有多达40家公司都在设计客制的AI芯片。其中许多都锁定了数据中心应用,但在这个领域,Nvidia Volta GPU的地位稳固,并成为亚马逊(Amazon)等巨擘所选择的训练引擎。
    Gwennap说:“我们现在看到的竞争对手是Google TPU和微软(Microsoft)基于FPGA的Brainwave——目前正被广泛部署,但至今还没有许多商用替代方案可供选择。”
    “今年,在将新的AI数据中心架构投入生产方面,Wave Computing似乎领先一步。”
    Wave Computing销售完整系统的决定显示其目标放在二线和三线(tier)业者,而不是喜欢制造自家优化产品的大型数据中心。
    英特尔旗下的Nervana最近明确表示,要到2019年才会投产芯片。深度学习新创公司Graphcore声称将在今年稍晚发布新芯片。另一家新创公司Cerebrus则仍保持缄默,而比特币ASIC制造商比特大陆(BitMain)已在去年底宣布用于数据中心的AI芯片计划。
    Gwennap说:“业界多家公司正一窝蜂地投入AI芯片领域,他们将其视为下一波淘金热,因而竞相抢搭这班列车。”
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    20

    主题

    2911

    回帖

    2848

    积分

    二级逆天

    积分
    2848

    社区居民忠实会员终身成就奖优秀斑竹奖

    QQ
    发表于 2018-5-9 09:18:42 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    3

    主题

    475

    回帖

    574

    积分

    二级逆天

    积分
    574

    社区居民终身成就奖

    发表于 2018-5-9 10:36:16 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    7

    主题

    174

    回帖

    92

    积分

    1元学习PADS(3期)

    积分
    92

    终身成就奖

    QQ
    发表于 2018-5-9 11:13:03 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    18

    主题

    2467

    回帖

    0

    积分

    二级逆天

    积分
    0

    终身成就奖优秀斑竹奖特殊贡献奖

    QQ
    发表于 2018-5-9 12:17:45 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    31

    主题

    521

    回帖

    1041

    积分

    allegro-180504高级班

    积分
    1041

    终身成就奖

    QQ
    发表于 2018-5-9 12:48:15 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    0

    主题

    1619

    回帖

    745

    积分

    二级逆天

    积分
    745

    终身成就奖优秀斑竹奖

    QQ
    发表于 2018-5-9 15:36:03 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    1

    主题

    1313

    回帖

    0

    积分

    二级逆天

    积分
    0

    终身成就奖优秀斑竹奖

    QQ
    发表于 2018-5-9 17:04:54 | 显示全部楼层
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    每日签到,有金币领取。


    Copyright ©2011-2024 NTpcb.com All Right Reserved.  Powered by Discuz! (NTpcb)

    本站信息均由会员发表,不代表NTpcb立场,如侵犯了您的权利请发帖投诉

    ( 闽ICP备2024076463号-1 ) 论坛技术支持QQ群171867948 ,论坛问题,充值问题请联系QQ1308068381

    平平安安
    TOP
    快速回复 返回顶部 返回列表