AI異構計算架構對比分析

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AI晶片主要分為CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的順序,通用性逐漸減低,但運算效率逐步提高。
FPGA,即現場可程式設計門陣列,它是在PAL、GAL、CPLD等可程式設計器件的基礎上進一步發展的產物。
為解決能耗限制,無法使處理器核心同時運作,及效能提升有限的問題,業界提出的另一個方案就是採用“定製計算”,也就是為特定的工作場景和負載最佳化硬體設計。FPGA(“現場可程式設計邏輯陣列”)應運而生。
FPGA本質是一種可程式設計的晶片。可以把硬體設計重複燒寫在它的可程式設計儲存器裡,從而使FPGA晶片可以執行不同的硬體設計和功能。FPGA具備以下優勢:
可程式設計靈活性高:FPGA屬於半定製電路,理論上,如果FPGA提供的閘電路規模足夠大,透過程式設計可以實現任意ASIC和DSP的邏輯功能。
開發週期短:FPGA不需佈線、掩模和定製流片等,晶片開發流程簡化。傳統的ASIC和SoC設計週期平均是14到24個月,用FPGA時間可以平均降低55%。
並行效率高:FPGA屬於平行計算,一次可執行多個演算法指令。雖然普遍主頻較低,但對部分特殊的任務,大量相對低速並行的單元比起少量高效單元而言效率更高。
全球FPGA市場規模:17年67.5億美元,預計2020年,CAGR為8.28%,預計2020年可達到84億美元;全球FPGA競爭栺局:“兩大兩小”。
1.“兩大”:賽靈思和Altera,主要佈局5G以及AI,主打可程式設計邏輯器件,帶有軟體工具的可程式設計邏輯技術、智慧財產權(IP)和技術服務,合計佔87%市場仹額;
2.“兩小”:Lattice和Microsemi,其中Lattice主要面向IoT市場,而Microsemi主要聚焦航空航天和軍工市場。
目前國外龍頭工藝技術已達7nm、10nm級,可實現4-5億門器件規模。5G無線,資料中心,汽車,無線通俆, AI智慧,工業,消費電子,醫療科學等,正在成為全球FPGA市場規模增長的主要驅勱力。
作為加速應用的AI晶片,主要的技術路線有三種:GPU、FPGA、ASIC。目前GPU是市場上用亍AI計算最成熟應用最廣泛的通用型晶片,在演算法技術和應用層次處於發展期, GPU由於其強大的計算能力、較低的研發成本和通用性將繼續佔領AI晶片的主要市場份額。
未來在激先雷達、無人機、無人駕駛、智慧機器人等織端裝置方面對計算能力也會有極大的提升,因此作為人工智慧的底層計算能力(晶片)存在著大機會。其中, FPGA是可重新程式設計的矽晶片,在訊號處理和控制應用中,它已經取代了自定製與用積體電路( ASIC)和處理器。
AI包括訓練和推斷兩個環節,訓練過程是指在已有資料中學習,獲得判斷能力的過程。對神經網路而言,訓練過程透過不斷更新網路引數,使推斷誤差最小化;推斷過程則是指對新的資料,使用訓練過程形成的能力完成特定任務(比如分類、識別等)。推斷是直接將資料輸入神經網路並評估結果的正向計算。
訓練:計算規模龐大,涉及到大量訓練資料和複雜的深度神經網路,目前應用最多的主要還是GPU。
推斷:包括大量的矩陣運算,但相比較訓練環節計算量較少,不僅CPU或GPU可以進行運算,也可使用FPGA以及ASIC。
雲端推斷
  • 探索於伺服器+FPGA晶片模式的企業包括阿里於、亞馬遜、微軟等。
  • 在現階段於端資料中心業務中,FPGA以其靈活性和可深度最佳化的特點,有望繼GPU之後在該市場爆發。
  • FPGA可以處理使用者即時計算請求以及小計量大批次的計算。
邊緣推斷
  • 未來人工智慧應用場景對終端裝置推斷能力的要求高,FPGA是低功耗異構晶片,開發週期快,程式設計靈活,人工智慧領域的解決方案目前正從軟體演進到軟體+晶片。
  • 基亍CPU的傳統計算架構無法充分滿足人工智慧高效能平行計算需求,需要FPGA等人工智慧架構的專屬晶片。
  • 在目前的終端智慧安防領域,也有廠商採用FPGA方案實現AI硬體加速
英特爾 Arria FPGA和Stratix系列應用廣泛,如資料中心,軍事,廣播,汽車和其他織端市場。
2019年4月3日,英特爾宣佈推出全新產品家族英特爾Agilex FPGA。Agilex FPGA是第一款集成了Intel幾乎所有當前創新技術的FPGA產品,包括10nm製造工藝、異構3D SiP封裝、PCIe 5.0匯流排、DDR5/HBM/傲騰DC永續性記憶體、eASIC裝置One API統一開収介面、CXL快取和記憶體一致性高速虧連匯流排。
Agilex FPGA基於創新型異構 3D SiP 技術,將模擬、記憶體、自定義計算、自定義 I/O ,英特爾 eASIC和FPGA邏輯結構整合到一個晶片封裝中。英特爾可提供從 FPGA 到結構化 ASIC的遷移路徑。可為邊緣計算、嵌入式、網路(5G/NFV)、資料中心帶來發革的應用和靈活的硬體加速。

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