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    人工智能芯片产业面面观 谁将成就最强大脑

      [  中关村在线 原创  ]   作者:鲁畅

      FPGA并不是新鲜的事物,而因为AI的火热的应用需求不断增强,FPGA正是作为一种AI芯片呈现在人们的面前。准确的说,不仅仅是芯片,因为它能够通过软件的方式定义,所以,更像是AI芯片领域的变形金刚。

      FPGA是现场可编程逻辑阵列的首字母缩写,即Field-Programmable Gate Array。过去曾与可编程逻辑器件CPLD进行过较量,如今已经在PAL、GAL、CPLD等可程式逻辑装置的基础上进一步发展,成为英特尔进军AI市场的一个重要法宝。

    人工智能芯片产业面面观 谁将突围而出
    全球FPGA市场的年均增长率会达到7%(图片来自:gartner.com)

      为了更好地了解FPGA和其对AI芯片的未来看法,ZOL企业站对英特尔可编程解决方案事业部亚太区市场拓展经理刘斌(Robin Liu)进行了书面采访。面对目前市场上出现的,CPU、GPU、FPGA、TPU等多种技术处理方式,英特尔又有哪些判断。

    FPGA三大特点

      刘斌表示:“实际上今天绝大多数人工智能系统是部署在通用处理器上的,原因是在很多应用领域中人工智能部分只是完成某个环节的系统任务,还有大量其它任务一起构成系统处理的完整单元。”在此基础上,出现了很多种选项,比如FPGA、TPU2或者NNP等专用处理器。这种专用处理器,往往向深度学习和神经网络领域延伸,拥有更高效的存储器访问调度结构。

    人工智能芯片产业面面观 谁将突围而出
    FPGA具有很强的灵活性(图片来自:ruggedpcreview.com)

      FPGA被称为大型数据中心和计算机群众的“加速多面手”也有其技术生态背景。FPGA的开发社区规模相对较小,也具有一定的门槛,但是,FPGA具备良好的存储器访问能力,并且可以非常灵活高效的处理各种不同位宽的数据类型,其有效计算力接近专用处理器的水平,FPGA还可以在线重编程成为其它非人工智能任务的硬件加速器,这也是其有别于GPU和TPU的关键因素。

      具体而言有三大特点:FPGA器件家族的广泛覆盖可以适配从云到端的应用需求;FPGA具有处理时延小并且时延可控的特点,更适合某些实时性要求高的业务场景;FPGA可以灵活处理不同的数据位宽,使得系统可以在计算精度、计算力、成本和功耗上进行折衷和优化,更适合某些制约因素非常严格的工程化应用。相比于ASIC则FPGA更加灵活,可以适配的市场领域更加广泛。

    自定义功能芯片

      以微软为例,在微软必应搜索业务和Azure云计算服务中,均应用了英特尔FPGA技术,在其发布的“脑波项目”(Project Brainwave)中特别阐述了英特尔FPGA技术如何帮助Azure云和必应搜索取得“实时人工智能”(real-time AI)的效果。

      英特尔 FPGA 支持必应快速处理网页中的数百万篇文章,从而为您提供基于上下文的答案。借助机器学习和阅读理解,必应 现在可提供智能答案,帮助用户更快速找到所需答案,而非手动点击各个链接结果。在微软脑波计划中,同样选择了英特尔现场可编程门阵列的计算晶片,以具有竞争力的成本和业界最低延迟进行人工智能计算。

      如果说在AI芯片领域各家有各家的拿手绝学,那么身为“变形金刚”FPGA的拿手绝学就是自定义功能了。作为特殊应用积体电路领域中的一种半定制电路的FPGA,既解决了全定制电路的不足,又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点。也就是说,尽管FPGA不是辐射范围最广的,但是一旦匹配后,输出惊人,所以也是良好的芯片选择。

    不止FPGA

      随着人工智能的发展,芯片的设计不仅要能够满足人工智能对计算力的需求,还要能够适应不断变化的产业需要。在不同的应用领域和不同的位置,前端还是数据中心,甚至边缘计算等应用场景。刘斌表示:一种芯片是没办法解决所有问题的。从移动设备,到服务器,再到云服务、机器学习和人工智能的加速,需要不同种类的技术支持,需要能够支持从毫瓦级到千瓦级的多种架构。

      在英特尔人工智能领域,除了FPGA之外,还提供了ASIC方案下的NNP神经网络计算加速器、Movidius专注前端智能摄像头领域和Mobieye加速芯片,在无人车领域做视觉相关的物体、道路、异常情况的监测。

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