AI芯片概述

AI芯片概述
AI芯片概述

一、AI芯片产生的背景

AI的三大关键基础要素是数据、算法和算力。随着云计算的广泛应用,特别是深度学习成为当前AI研究和运用的主流方式,AI对于算力的要求不断快速提升。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。AI算法,在图像识别等领域,常用的是CNN;语音识别、自然语言处理等领域,主要是RNN,这是两类有区别的算法;但是,他们本质上,都是矩阵或vector的乘法、加法,然后配合一些除法、指数等算法。CPU可以拿来执行AI算法,但因为内部有大量其他逻辑,而这些逻辑对于目前的AI算法来说是完全用不上的,所以,自然造成CPU并不能达到最优的性价比。因此,具有海量并行计算能力、能够加速AI计算的AI芯片应运而生。

二、什么是AI芯片

一般的说,AI芯片被称为AI加速器或计算卡,即专门用于加速AI应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。而从广义范畴上讲,面向AI计算应用的芯片都可以称为AI芯片。除了以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI加速芯片(基于传统芯片架构,对某类特定算法或者场景进行AI计算加速),还有比较前沿性的研究,例如类脑芯片、可重构通用AI芯片等(但距离大规模商用还有较长距离)。以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI芯片,是目前可大规模商用的技术路线,是AI芯片的主战场,本文以下主要讨论的就是这类AI芯片。

AI芯片的分类和市场划分

:从两个维度对AI芯片进行分类

维度1:部署位置(云端、终端)

AI芯片部署的位置有两种:云端、终端。所以根据部署的位置不同,AI芯片可以分为:云AI芯片、端AI芯片。

  • 云端,即数据中心,在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量,单一处理器无法独立完成,因此训练环节只能在云端实现。
  • 终端,即手机、安防摄像头、汽车、智能家居设备、各种IoT设备等执行边缘计算的智能设备。终端的数量庞大,而且需求差异较大。

云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。基于云AI芯片的技术,能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接,并且连接能够保持最大的稳定。端AI芯片的特点是体积小、耗电少,而且性能不需要特别强大,通常只需要支持一两种AI能力。相比于云AI芯片来说,端AI芯片是需要嵌入进设备内部的,当在设备内部中嵌入了端AI芯片之后,能够让设备的AI能力进一步提升,并且让设备在没有联网的情况之下也能够使用相应的AI能力,这样AI的覆盖变得更为全面。

维度2:承担任务(训练、推理)

AI的实现包括两个环节:训练、推理。所以根据承担任务的不同,AI芯片可以分为:用于构建神经网络模型的训练芯片,利用神经网络模型进行推理预测的推理芯片。

  • 训练,是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型,即用大量标记过的数据来“训练”相应的系统,使之可以适应特定的功能。训练需要极高的计算性能,需要较高的精度,需要能处理海量的数据,需要有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。
  • 推理,是指利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论。即借助现有神经网络模型进行运算, 利用新的输入数据来一次性获得正确结论的过程。也有叫做预测或推断。

训练芯片,注重绝对的计算能力,而推断芯片更注重综合指标, 单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。训练将在很长一段时间里集中在云端,推理的完成目前也主要集中在云端,但随着越来越多厂商的努力,很多的应用将逐渐转移到终端。推理相对来说对性能的要求并不高,对精度要求也要更低,在特定的场景下,对通用性要求也低,能完成特定任务即可,但因为推理的结果直接提供给终端用户,所以更关注用户体验方面的优化。

相关推荐

联系我们
0755-2877 1865

在线咨询点击这里给我发消息

技术咨询:131 6893 8277

工作时间:周一至周日,9:00-22:30,节假日不休

添加微信
添加微信
分享本页
返回顶部