AI芯片技术的演进

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自run

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人工智能芯片为人工智能和数据科学行业带来了引人注目的好处。

人工智能 (AI) 正在改变我们的世界，而这场革命的一个重要组成部分是对大量计算能力的需求。

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什么是人工智能技术？

机器学习算法每天都变得越来越复杂，需要越来越多的计算能力来进行训练和推理。

最初，人工智能工作负载在传统中央处理单元 (CPU) 上运行，利用多核 CPU 和并行计算的强大功能。几年前，人工智能行业发现图形处理单元 (GPU) 在运行某些类型的人工智能工作负载时非常高效。但对于那些处于人工智能开发前沿的人来说，标准 GPU 已不再足够，因此需要开发出更专业的硬件。

虽然 GPU 可以被视为人工智能芯片，但现在有一些硬件设备是从头开始设计的，可以比传统 CPU 或 GPU 更高效地执行人工智能任务。我们将回顾 GPU 和更新的专用处理器如何并行处理大量数据和复杂计算，从而使它们能够高效地处理机器学习工作负载。

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AI芯片技术演进

图形处理单元 (GPU)

GPU 最初是为渲染高分辨率图形和视频游戏而设计的，但很快就成为人工智能领域的一种商品。与只能同时执行几个复杂任务的 CPU 不同，GPU 的设计目的是并行执行数千个简单任务。这使得它们在处理机器学习工作负载时非常高效，这些工作负载通常需要大量非常简单的计算，例如矩阵乘法。

然而，虽然 GPU 在人工智能的崛起中发挥了至关重要的作用，但它们也并非没有局限性。GPU 并不是专门为 AI 任务设计的，因此它们并不总是这些工作负载的最有效选择。这导致了更专业的人工智能芯片的开发，例如专用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）。

ASIC 和 FPGA

ASIC 和 FPGA 代表了人工智能芯片技术发展的下一步。ASIC（即专用集成电路）是为特定任务或应用定制的芯片。就人工智能而言，ASIC 旨在处理特定的人工智能工作负载，例如神经网络处理。这使得它们在执行这些任务时非常高效，但灵活性不如其他类型的芯片。

FPGA（现场可编程门阵列）是可以通过编程来执行各种任务的芯片。它们比 ASIC 更灵活，使其成为各种人工智能工作负载的绝佳选择。然而，它们通常也比其他类型的芯片更复杂和更昂贵。

神经处理单元 (NPU)

AI芯片技术的最新发展是神经处理单元（NPU）。这些芯片专为处理神经网络而设计，神经网络是现代人工智能系统的关键组成部分。NPU 针对神经网络所需的大容量并行计算进行了优化，其中包括矩阵乘法和激活函数计算等任务。

NPU 通常具有大量能够执行同时操作的小型高效处理核心。这些内核针对神经网络中常用的特定数学运算进行了优化，例如浮点运算和张量处理。NPU 还具有高带宽内存接口，可以有效处理神经网络所需的大量数据。

NPU 设计的另一个关键方面是功效。神经网络计算可能非常耗电，因此 NPU 通常会结合优化功耗的功能，例如根据计算需求动态调整功耗，以及减少每次操作能耗的专门电路设计。

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AI芯片的优势

人工智能芯片为人工智能和数据科学行业带来了几个引人注目的好处：

• 效率

  传统 CPU 无法满足人工智能和机器学习工作负载的并行处理要求。另一方面，人工智能芯片是专门为这些任务而设计的，使其效率显著提高。

  这种效率的提高会对人工智能系统的性能产生巨大影响。例如，它可以实现更快的处理时间、更准确的结果，以及以更低的成本处理更大、更复杂的工作负载的能力。

• 节能

  人工智能芯片的另一个主要优势是其节能潜力。人工智能和机器学习工作负载可能非常耗电，在传统 CPU 上运行这些工作负载可能会导致大量能耗。

  然而，人工智能芯片的设计比传统 CPU 更节能。这意味着它们可以用一小部分功率执行相同的任务，从而显着节省能源。这不仅有利于环境，还可以为依赖人工智能技术的企业和组织节省成本。

• 提高性能

  最后，人工智能芯片可以提高人工智能系统的性能。由于它们是专为人工智能任务而设计的，因此能够比传统 CPU 更有效地处理复杂的计算和大量数据。

  这可以带来更快的处理时间、更准确的结果，并支持需要低延迟响应用户请求的应用程序。

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采用人工智能芯片的组织面临的挑战

虽然人工智能芯片非常有益，但它们的开发和实施提出了一系列独特的挑战：

• 复杂的实施

  在组织现有的技术基础设施中实施人工智能芯片是一项重大挑战。人工智能芯片的专业性质通常需要重新设计或对现有系统进行大幅调整。这种复杂性不仅延伸到硬件集成，还延伸到软件和算法开发，因为人工智能芯片通常需要专门的编程模型和工具。

  此外，有效实施和优化基于人工智能芯片的系统所需的技能仍然相对较少。组织必须投资培训现有员工或招募具有必要专业知识的新人才。这种对专业知识的需求可能会给小型组织或人工智能领域的新手造成进入壁垒。

• 成本

  与设计高度专业化的芯片相关的研发成本是巨大的。此外，人工智能芯片（尤其是 ASIC 和 NPU 等先进芯片）的制造过程可能比标准 CPU 或 GPU 更复杂、成本更高。这些额外成本会转嫁给最终用户，从而导致更高的硬件成本。

  对于希望将人工智能芯片集成到其系统中的组织来说，需要对基础设施进行大量投资。这使得小型组织或预算有限的组织很难利用人工智能芯片的优势。

• 过时风险

  AI技术的快速发展，带动了AI芯片市场不断创新和新产品开发的循环。随着更新、更高效的芯片不断发布，这种快速的发展速度也带来了过时的风险。投资人工智能芯片技术的组织面临着硬件相对较快过时的挑战，可能需要频繁升级。

  这种过时的风险可能会导致投资犹豫不决，特别是对于预算有限的组织而言。保持技术前沿与管理成本之间的平衡是一个微妙的平衡，需要仔细的战略规划并考虑长期技术趋势。
  

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AI芯片领先厂商有哪些？

• 英伟达

  英伟达是目前领先的AI芯片供应商。英伟达此前以 GPU 闻名，近年来开发了专用 AI 芯片，例如 Tensor Core GPU 和 A100，被认为是世界上最强大的 AI 芯片。

  A100 采用针对深度学习矩阵运算优化的 Tensor Core，并拥有大容量高带宽内存。其多实例 GPU (MIG) 技术允许多个网络或作业在单个 GPU 上同时运行，从而提高效率和利用率。此外，英伟达的 AI 芯片兼容广泛的 AI 框架，并支持 CUDA、并行计算平台和 API 模型，这使得它们能够适用于各种 AI 和机器学习应用。

• AMD

  AMD 传统上以 CPU 和 GPU 闻名，现已凭借 Radeon Instinct GPU 等产品进入人工智能领域。

  Radeon Instinct GPU 专为机器学习和人工智能工作负载量身定制，提供高性能计算和深度学习功能。这些 GPU 具有先进的内存技术和高吞吐量，使其适用于训练和推理阶段。AMD还提供ROCm（Radeon开放计算平台），可以更轻松地与各种AI框架集成。

• 英特尔

  按收入计算，英特尔是全球第二大芯片制造商。该公司在人工智能芯片领域的投资包括一系列产品，从具有人工智能功能的CPU到专门为训练深度学习模型而设计的Habana Gaudi处理器等专用人工智能硬件。

  Habana Gaudi 处理器因其在 AI 训练任务中的高效率和性能而脱颖而出。它们旨在优化数据中心工作负载，为训练大型复杂的人工智能模型提供可扩展且高效的解决方案。Gaudi 处理器的关键特性之一是其处理器间通信功能，可实现跨多个芯片的高效扩展。与英伟达和 AMD 的同类产品一样，它们针对常见的 AI 框架进行了优化。

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