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作者 | 周志鹏

责编| 郭 芮

很印度女儿多朋友应该都知道了,今年初英伟达下调了第四财季的成绩预期人和驴,随后股价暴降高达18%。

请留意这儿的细节,是英伟达自己下调了预期,发作的机遇是在发布本季财报之前。说白了,便是自己提早供认这个季度搞砸了,并跪求各位投资人放过。

别的一个需求留意的细节是,这现已不是英伟达第一次下调本季度的成绩预期了北京旅游攻略,AI 芯片为何遭受滑铁卢?,迟志强。在上一年发布第三季度财报时,英伟达就现已将第四财季的营收希望下调了7北京旅游攻略,AI 芯片为何遭受滑铁卢?,迟志强%左右,低于商场预期近两成。最近六个月以来,英伟达股价现已由最高的290美元左右,下跌到后来的130美元,除了股价腰斩,更成为同期标普500指数中体现迷仙镇案最差的公司。

英伟达在致股东信中说到,导致收入指引下调的首要原因是全球及部分地区的经济减速,导致游戏GPU销量和数据中心事务的许多下滑。

比较之下,FPGA公司Xilinx却在发布季度财报后股价飙升挨近20%,这很大程度上归功于Xilinx通讯与数据中心部分的高速增加。此外,英特尔在其最新财报中宣布,旗下FPGA部分在数据中心范畴的增加幅度约有惊人的50%。

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剖析师们并不会通知你,为什么这些公司现在有如此悬殊的北京旅游攻略,AI 芯片为何遭受滑铁卢?,迟志强体现。在本文中,笔者就从技能视点深入剖析,当年的小甜甜怎样变成了今日的牛夫人。

数据中心AI加快芯片的挑选

推进人工智能迸发的最首要原因之一,便是硬件算力的进步。而英伟达的股价当年之所以北京旅游攻略,AI 芯片为何遭受滑铁卢?,迟志强能够三年涨10倍,便是因为GPU十分适用于深度神经网络的练习。与传统的CPU比较,GPU具有数千个核算内核,能够在功用上获得上百倍的进步。因而AI就成为了GPU最首要的运用范畴之一,也成果了英伟达的高速增加。

跟着AI的不断发展,比方微柔和谷歌这样的巨子公司开端考虑在数据中心里选用GPU作为AI加快芯片,这时问题就呈现了。在许多布置时,芯片的功用并不是仅有需求考虑的要素。事实上,许多情况下它也并不是最重要的要素。

关于某种AI加快芯片,常见的点评要素能够总结为五点:功用、灵活性、同构性、本钱和功耗。其间:

接下来就对几种常见的AI加快芯片,比方GPU、FPGA以及ASIC,选用上述点评要素做一个简略的定性比照。

GPU

GPU最大的问题是,它基本上是个“功耗黑赫玉娇洞”:中等功用的GPU功耗都遍及超越200W,而高功用GPU的功耗会超越300W。比较于FPG徐琦峰A或ASIC的几十瓦乃至几瓦的功耗而言,这个数字显得过于惊人。

高功耗关于GPU在数据中心里的大规模布置是丧命的,因为这不仅代表着昂扬的电费开支,还表明数据中心现有的供电、散热等硬件架构需求进行从头修正,这关于同构性和低本钱这两项要求而言基本上是不或许的使命。

在灵活性方面,GPU一般只适用于核算密集型运算,关于通讯密集型的运用,GPU需求与CPU和网卡组成一个完好的通讯体系,因而关于这类运用,GPU的灵活性会遭到较大约束。

ASIC

专用的AI加快芯片以谷歌的张量处理器TPU(Tensor Processing Unit)最为典型。TPU专为谷歌的深度学习结构TensorFlow规划,现在已有第二代,被用来加快神经网络的和决议计划。ASIC最首要的优势是它的超高功用和超低功耗。与GPU比较,TPU在某些AI运用的功用能够进步一个量级,而功耗会下降一到两个量级。

不过,得到这样高功用和低功耗需求支付的价值便是巨大的研制本钱。放眼全球,有资金实力和技能储备进行这类研制的公司,大约用一个手就能数的出来。ASIC的别的一个缺陷是它的低灵活性,它一般针对某种特定的运用和算法结构而规划,因而很难直接用于其他的运用。

FPGA

比较G青娱乐在线PU和ASIC,FPGA在各项点评目标中能够到达比较抱负的平衡。洛桑桑杰在肯定功用方面,尽管不如GPU或ASIC,但因为FPGA能够定制化色爱区归纳网硬件流水线,而且能够进行大规模并行运算,因而比较传统的根据CPU的核算功用仍是有着至少一到两个量级的进步。因为FPGA具有硬件可编程的特色,使得它能够应对包含核算密集型和通讯密集型在内的各类运用。此外,FPGA独有的动态可编程、部分可编程的特色,使其能够跨空间和时间两个维度,一起处理多个运用,或在不一起刻处理不同运用,因而有很强的灵活性。

功耗和本钱方面,FPGA的功耗于文华与尹相杰睡觉一般为几十瓦,收购与运维本钱远低于GPU。FPG北京旅游攻略,AI 芯片为何遭受滑铁卢?,迟志强A的开发成巴多胺本首要触及购买特定的FPGA规划和调试东西、收购FPGA芯片或加快卡,以及组成团队进行或外包FPGA开发项目等投入。虽不及CPU或GPU等根据软件的开发方式,但因为省去了FPGA芯片制作的相关环节,因而比较研制一款专用芯片而言仍是低许多。

此外,FPGA现在一般以加快卡的方式合作现有的通用处理器进行大规模布置,对额定的供电和冷却等环节没有特殊要求,因而能够兼容数据中心的现有硬件体系结构。

AI芯片的最大危险

关于AI芯片的规划者而言,当时最大的危险便是AI自身。

在这个群雄争霸的年代,各种新算法、新模型层出不穷,因而在某种办法统一天下之前,很难将其间的任何一种办法固化在芯片上,不然就很或许再次重演从前的小甜甜变成今日波堤斯的牛夫人这样的悲惨剧。

比方,为了进一步进步功用功耗比,现在比较盛行的办法是运用近似(approximation)算法,例如将双精度浮点数换成低精度的定点数,或许对不宋孝真同权重的网络分支做剪枝、结构优化和紧缩的操作。这公园打野战方面的具体内容在本文中不再打开,有爱好的读者能够查找了解。

笔者想说的是,这些不断涌现的全新AI办法只要经过FPGA才干快速完结,这关于GPU或许ASIC都是不或许完结的使命。

数据中心与AI现已成为北京旅游攻略,AI 芯片为何遭受滑铁卢?,迟志强各家芯片公司的必争之地。只不过,近期资本商场的体现在某种程度上展现了人lolyg们对不同计划的认可度。这也是老石在本文中测验剖析的。

但是,笔者并不想立flag断语这些公司的未来少帅劫个色,仅仅信任,技能会不断给出自己的答案。

作者:老石,博士结业于伦敦帝国理工大学电子工程系,现任某闻名半导体公司高档FPGA研制工程师,深耕于FPGA的数据中心网络加快、网络功用虚拟化、高速有线网络通讯等范畴的研制和立异作业。从前针对FPGA、近似核算、高功用与可重构核算等技能在学术界尖端会议和期刊上宣布过多篇研讨论文,运营微信大众号“老石谈芯”。

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