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阿里苦心研發NPU AI芯片究竟哪款PU更厲害?

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-04-25 19:52:00 本文摘自:OFweek智能硬件網

4月19日,有消息稱,阿里巴巴達摩院正在研發一款神經網絡芯片——Ali-NPU,主要運用于圖像視頻分析、機器學習等AI推理計算。按照設計,這款芯片性能將是目前市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍,而制造成本和功耗僅為一半,其性價比超過40倍。

應用上,通過此款芯片的研發將會更好的落地在圖像、視頻識別、云計算等商業場景中。據阿里達摩院研究員驕旸介紹說:“CPU、GPU作為通用計算芯片,為處理線程邏輯和圖形而設計,處理AI計算問題時功耗高,性價比低,在AI計算領域急需專用架構芯片解決上述問題。阿里巴巴此款Ali-NPU在AI領域積累了大量算法模型優勢,以最小成本實現最大量的AI模型算法運算。”

昨日,OFweek人工智能網在《當中興事件揭開“缺芯少魂”的遮羞布 AI能否迷途知返?》中簡單說明了英特爾、英偉達、AMD等傳統芯片處理器巨頭在CPU和GPU上存在的優勢,而且它們都將人工智能定位為未來重要戰略。

事實上,隨著人工智能產業的發展,CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU……各種PU也開始爆發式出現。那么,究竟這些PU在性能和使用上有何異同,又有哪些優劣呢?

CPU:計算力占據部分很小 擅長邏輯控制

CPU是最為普遍,最為常見的中央處理器。主要包括運算器(ALU)和控制單元(CU),除此之外還包括若干寄存器、高速緩存器和它們之間通訊的數據、控制及狀態的總線。依循馮諾依曼架構,CPU需要大量空間放置存儲單元和控制邏輯,計算能力只占據很小的部分,更擅長邏輯控制。

GPU:計算單元數量眾多 但無法單獨使用

GPU的誕生可以解決CPU在計算能力上的天然缺陷。采用數量眾多的計算單元和超長的流水線,善于處理圖像領域的運算加速。但GPU的缺陷也很明顯,即無法單獨工作,必須由CPU進行控制調用才能工作。

TPU:高性能低功耗 然則開發周期長、轉換成本高

谷歌專門為 TensorFlow 深度學習框架定制的TPU,是一款專用于機器學習的芯片。TPU可以提供高吞吐量的低精度計算,用于模型的前向運算而不是模型訓練,且能效更高。但它的缺陷主要是開發周期長、可配置性能有限,缺乏靈活性且轉換成本高。

DPU:可實現快速開發與產品迭代

國際上,Wave Computing最早提出DPU。在國內,DPU最早是由深鑒科技提出,是基于Xilinx可重構特性的FPGA芯片,設計專用深度學習處理單元,且可以抽象出定制化的指令集和編譯器,從而實現快速的開發與產品迭代。

NPU是神經網絡處理器,在電路層模擬人類神經元和突觸,并且用深度學習指令集直接處理大規模的神經元和突觸,一條指令完成一組神經元的處理。相比于CPU和GPU的馮諾伊曼結構,NPU通過突觸權重實現存儲和計算一體化,從而提高運行效率。但NPU也有自身的缺陷,比如不支持對大量樣本的訓練。

BPU:比在CPU上用軟件實現更為高效 不可再編程

BPU是由地平線主導的嵌入式處理器架構。第一代是高斯架構,第二代是伯努利架構,第三代是貝葉斯架構。BPU主要是用來支撐深度神經網絡,比在CPU上用軟件實現更為高效。然而,BPU一旦生產,不可再編程,且必須在CPU控制下使用。

從CPU、GPU的市場來看,已經基本被英特爾、英偉達和AMD三分天下。而在ASIC框架下的TPU,只有谷歌的體量和實力才有開發專用加速的動力。

推出DPU的深鑒科技有清華和斯坦福雙重學術背景,公司目前的兩條發展路線是:以芯片技術為主的純技術路線,以及基于技術的產品路線。其處理器做深度學習應用端,不做訓練端。目前,其深度壓縮技術可以將神經網絡壓縮數十倍而不影響精度,還可以使用芯片存儲深度學習算法模型,減少內存讀取次數,降低運行功耗。

去年10月,深鑒科技推出了六款AI產品,分別是人臉檢測識別模組、人臉分析解決方案、視頻結構化解決方案、ARISTOTLE架構平臺,深度學習SDK DNNDK,以及雙目深度視覺套件。

寒武紀最初是中科院從2008年開始的一研究項目,負責人為陳氏兄弟陳云霽和陳天石,也是寒武紀科技的創始人,與他們合作研究Diannao系列的Olivier Temam是Google TPU的主架構師。2016年11月,寒武紀科技正式成立,同時推出世界首款商用深度學習專用處理器 Cambricon-AI,是一款神經網絡處理器,面向手機、無人機等類手機的終端設備。

去年,一時火爆的華為麒麟970一大賣點就是集成了獨立NPU,被宣傳為世界首款手機AI芯片。確實屬實。但據了解,這塊NPU也并非華為的研究成果,而是來自寒武紀。對于華為來說,之所以如此重視NPU,或許和阿里爆出新聞的心態一樣,認為集成NPU代表了人工智能未來的發展趨勢。

去年底,地平線在創辦兩年后終于發布首款芯片——“征程”與“旭日”。目前,這兩款處理器都屬于嵌入式人工智能視覺芯片,分別面向智能駕駛和智能攝像頭。2018年CES上,英特爾和地平線還發布了基于伯努利架構的新一代征程處理器,其發展路徑圖為:2018年,感知;2019年,建模;2020年,決策。

而因為與英特爾的合作,地平線不禁讓市場聯想到英特爾早前重金收購的Mobileye。在嵌入式人工智能領域,Mobileye是業界領頭羊。地平線在英特爾的定位版圖是否是中國版Mobileye?但其創始人余凱的抱負是,地平線是要做中國的英特爾。

最后,談到人工智能芯片,還是不得不提BAT。在國際四大科技巨頭都造芯片,且ARM、英特爾、英偉達等傳統芯片廠商仍然統治芯片天下的情況下,中國芯能不能發展起來,還需要看國內科技巨頭們的表現。相較而言,阿里在三家中最為熱衷芯片布局,上述包括寒武紀、深鑒科技均有阿里參投。

關鍵字:芯片研發

本文摘自:OFweek智能硬件網

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阿里苦心研發NPU AI芯片究竟哪款PU更厲害?

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-04-25 19:52:00 本文摘自:OFweek智能硬件網

4月19日,有消息稱,阿里巴巴達摩院正在研發一款神經網絡芯片——Ali-NPU,主要運用于圖像視頻分析、機器學習等AI推理計算。按照設計,這款芯片性能將是目前市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍,而制造成本和功耗僅為一半,其性價比超過40倍。

應用上,通過此款芯片的研發將會更好的落地在圖像、視頻識別、云計算等商業場景中。據阿里達摩院研究員驕旸介紹說:“CPU、GPU作為通用計算芯片,為處理線程邏輯和圖形而設計,處理AI計算問題時功耗高,性價比低,在AI計算領域急需專用架構芯片解決上述問題。阿里巴巴此款Ali-NPU在AI領域積累了大量算法模型優勢,以最小成本實現最大量的AI模型算法運算。”

昨日,OFweek人工智能網在《當中興事件揭開“缺芯少魂”的遮羞布 AI能否迷途知返?》中簡單說明了英特爾、英偉達、AMD等傳統芯片處理器巨頭在CPU和GPU上存在的優勢,而且它們都將人工智能定位為未來重要戰略。

事實上,隨著人工智能產業的發展,CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU……各種PU也開始爆發式出現。那么,究竟這些PU在性能和使用上有何異同,又有哪些優劣呢?

CPU:計算力占據部分很小 擅長邏輯控制

CPU是最為普遍,最為常見的中央處理器。主要包括運算器(ALU)和控制單元(CU),除此之外還包括若干寄存器、高速緩存器和它們之間通訊的數據、控制及狀態的總線。依循馮諾依曼架構,CPU需要大量空間放置存儲單元和控制邏輯,計算能力只占據很小的部分,更擅長邏輯控制。

GPU:計算單元數量眾多 但無法單獨使用

GPU的誕生可以解決CPU在計算能力上的天然缺陷。采用數量眾多的計算單元和超長的流水線,善于處理圖像領域的運算加速。但GPU的缺陷也很明顯,即無法單獨工作,必須由CPU進行控制調用才能工作。

TPU:高性能低功耗 然則開發周期長、轉換成本高

谷歌專門為 TensorFlow 深度學習框架定制的TPU,是一款專用于機器學習的芯片。TPU可以提供高吞吐量的低精度計算,用于模型的前向運算而不是模型訓練,且能效更高。但它的缺陷主要是開發周期長、可配置性能有限,缺乏靈活性且轉換成本高。

DPU:可實現快速開發與產品迭代

國際上,Wave Computing最早提出DPU。在國內,DPU最早是由深鑒科技提出,是基于Xilinx可重構特性的FPGA芯片,設計專用深度學習處理單元,且可以抽象出定制化的指令集和編譯器,從而實現快速的開發與產品迭代。

NPU是神經網絡處理器,在電路層模擬人類神經元和突觸,并且用深度學習指令集直接處理大規模的神經元和突觸,一條指令完成一組神經元的處理。相比于CPU和GPU的馮諾伊曼結構,NPU通過突觸權重實現存儲和計算一體化,從而提高運行效率。但NPU也有自身的缺陷,比如不支持對大量樣本的訓練。

BPU:比在CPU上用軟件實現更為高效 不可再編程

BPU是由地平線主導的嵌入式處理器架構。第一代是高斯架構,第二代是伯努利架構,第三代是貝葉斯架構。BPU主要是用來支撐深度神經網絡,比在CPU上用軟件實現更為高效。然而,BPU一旦生產,不可再編程,且必須在CPU控制下使用。

從CPU、GPU的市場來看,已經基本被英特爾、英偉達和AMD三分天下。而在ASIC框架下的TPU,只有谷歌的體量和實力才有開發專用加速的動力。

推出DPU的深鑒科技有清華和斯坦福雙重學術背景,公司目前的兩條發展路線是:以芯片技術為主的純技術路線,以及基于技術的產品路線。其處理器做深度學習應用端,不做訓練端。目前,其深度壓縮技術可以將神經網絡壓縮數十倍而不影響精度,還可以使用芯片存儲深度學習算法模型,減少內存讀取次數,降低運行功耗。

去年10月,深鑒科技推出了六款AI產品,分別是人臉檢測識別模組、人臉分析解決方案、視頻結構化解決方案、ARISTOTLE架構平臺,深度學習SDK DNNDK,以及雙目深度視覺套件。

寒武紀最初是中科院從2008年開始的一研究項目,負責人為陳氏兄弟陳云霽和陳天石,也是寒武紀科技的創始人,與他們合作研究Diannao系列的Olivier Temam是Google TPU的主架構師。2016年11月,寒武紀科技正式成立,同時推出世界首款商用深度學習專用處理器 Cambricon-AI,是一款神經網絡處理器,面向手機、無人機等類手機的終端設備。

去年,一時火爆的華為麒麟970一大賣點就是集成了獨立NPU,被宣傳為世界首款手機AI芯片。確實屬實。但據了解,這塊NPU也并非華為的研究成果,而是來自寒武紀。對于華為來說,之所以如此重視NPU,或許和阿里爆出新聞的心態一樣,認為集成NPU代表了人工智能未來的發展趨勢。

去年底,地平線在創辦兩年后終于發布首款芯片——“征程”與“旭日”。目前,這兩款處理器都屬于嵌入式人工智能視覺芯片,分別面向智能駕駛和智能攝像頭。2018年CES上,英特爾和地平線還發布了基于伯努利架構的新一代征程處理器,其發展路徑圖為:2018年,感知;2019年,建模;2020年,決策。

而因為與英特爾的合作,地平線不禁讓市場聯想到英特爾早前重金收購的Mobileye。在嵌入式人工智能領域,Mobileye是業界領頭羊。地平線在英特爾的定位版圖是否是中國版Mobileye?但其創始人余凱的抱負是,地平線是要做中國的英特爾。

最后,談到人工智能芯片,還是不得不提BAT。在國際四大科技巨頭都造芯片,且ARM、英特爾、英偉達等傳統芯片廠商仍然統治芯片天下的情況下,中國芯能不能發展起來,還需要看國內科技巨頭們的表現。相較而言,阿里在三家中最為熱衷芯片布局,上述包括寒武紀、深鑒科技均有阿里參投。

關鍵字:芯片研發

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