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          AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀及前景分析
          共
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                    13分鐘
                
           ·
          2021-04-28 07:45
          
                    

                    
                    
                    
                    
          來源：文章轉(zhuǎn)載自期刊《微納電子與智能制造》，作者：安寶磊
          引言
           
          隨著深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域[1-4]帶來的技術(shù)性突破，人工智能（artificial intelligence，AI）無論在科研還是在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面都取得了快速的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法需要大量的矩陣乘加運算，對大規(guī)模并行計算能力有很高的要求，CPU和傳統(tǒng)計算架構(gòu)無法滿足對于并行計算能力的需求[5]，需要特殊定制的芯片。目前，AI芯片行業(yè)已經(jīng)起步并且發(fā)展迅速[6]。

          1. AI芯片定義及技術(shù)架構(gòu)

          1.1 AI芯片定義

          廣義上所有面向AI應(yīng)用的芯片都可以稱為AI芯片。目前一般認(rèn)為是針對AI算法做了特殊加速設(shè)計的芯片。現(xiàn)階段，這些人工智能算法一般以深度學(xué)習(xí)算法為主，也可以包括其他淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法[7-8]。

          1.2 AI芯片功能

          （1）訓(xùn)練。對大量的數(shù)據(jù)在平臺上進(jìn)行學(xué)習(xí)，并形成具備特定功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對AI芯片有高算力、高容量和訪問速率、高傳輸速率、通用性的要求。

          （2）推理。利用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型通過計算對輸入的數(shù)據(jù)得到各種結(jié)論。對于 AI芯片主要注重算力功耗比、時延、價格成本的綜合能力。實驗證明低精度運算（如float16，int8）可達(dá)到幾乎和float32同等的推理效果，所以AI推理芯片有低精度算力的要求。

          1.3 技術(shù)架構(gòu)

          表1列出了AI芯片的幾種技術(shù)架構(gòu)，并對其優(yōu)缺點進(jìn)行比較。

          表1.AI芯片技術(shù)架構(gòu)

          2. AI芯片應(yīng)用場景

          2.1 數(shù)據(jù)中心（IDC）

          用于云端訓(xùn)練和推理，目前大多數(shù)的訓(xùn)練工作都在云端完成[9]。移動互聯(lián)網(wǎng)的視頻內(nèi)容審核、個性化推薦等都是典型的云端推理應(yīng)用。Nvidia GPU在訓(xùn)練方面一家獨大，在推理方面也保持領(lǐng)軍位置。FPGA和ASIC因為低功耗、低成本的優(yōu)勢，在持續(xù)搶奪GPU的市場的份額。

          云端主要的代表芯片有Nvidia-TESLA V100、華為昇騰910、Nvidia-TESLA T4、寒武紀(jì)MLU270等。

          2.2 移動終端

          主要用于移動端的推理，解決云端推理因網(wǎng)絡(luò)延遲帶來的用戶體驗等問題。典型應(yīng)用如視頻特效、語音助手等。通過在手機(jī)系統(tǒng)芯片（system on
chip，SoC）中加入增加協(xié)處理器或?qū)Ｓ眉铀賳卧獊韺崿F(xiàn)。受制于手機(jī)電量，對芯片的功耗有嚴(yán)格的限制。代表芯片有Apple A12 Neural Engine（加速引擎）和華為麒麟990。

          2.3 安防

          目前最為明確的AI芯片應(yīng)用場景，主要任務(wù)是視頻結(jié)構(gòu)化。攝像頭終端加入AI芯片，可以實現(xiàn)實時響應(yīng)、降低帶寬壓力。也可以將推理功能集成在邊緣的服務(wù)器級產(chǎn)品中。AI芯片要有視頻處理和解碼能力。主要考慮的是可處理的視頻路數(shù)以及單路視頻結(jié)構(gòu)化的成本[10]。代表芯片有華為Hi3559-AV100和比特大陸B(tài)M1684等。

          2.4 自動駕駛

          AI芯片作為無人車的大腦，需要對汽車上大量傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)做實時處理[11]，對芯片的算力、功耗、可靠性都有非常高的要求，同時芯片需要滿足車規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，因此設(shè)計的難度較大[12]。面向自動駕駛的芯片目前主要有Nvidia Orin、Xavier和Tesla的FSD等。

          2.5 智能家居

          在AI+IoT時代，智能家居中的每個設(shè)備都需要具備一定的感知、推斷以及決策功能。為了得到更好的智能語音交互用戶體驗，語音AI芯片進(jìn)入了端側(cè)市場。語音AI芯片相對來說設(shè)計難度低，開發(fā)周期短。代表芯片有思必馳TH1520和云知聲雨燕UniOne等。

          3. AI芯片關(guān)鍵技術(shù)和基準(zhǔn)測試平臺

          3.1 關(guān)鍵技術(shù)和挑戰(zhàn)

          （1）AI芯片當(dāng)前的核心是利用乘加計算（multiplier and accumulation，MAC）陣列來實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最主要的卷積運算的加速。MAC陣列的大量運算，會造成功耗的增加。很多AI應(yīng)用的場景對于功耗都有嚴(yán)格的限制，如何達(dá)到優(yōu)異的性能功耗比是AI芯片研發(fā)的一個重要目標(biāo)。

          （2）深度學(xué)習(xí)算法中參與計算的數(shù)據(jù)和模型參數(shù)很多，數(shù)據(jù)量龐大，導(dǎo)致內(nèi)存帶寬成為了整個系統(tǒng)的一個瓶頸“，Memory Wall”也是需要優(yōu)化和突破的主要問題[13]。

          （3）除了芯片本身硬件的設(shè)計以外，軟件對于AI芯片性能的發(fā)揮也有著十分重要的作用，編譯器和工具鏈軟件的優(yōu)化能力、易用性現(xiàn)在也得到越來越多的重視。

          3.2 基準(zhǔn)測試平臺

          基準(zhǔn)測試平臺（Benchmark）為AI芯片建立了標(biāo)準(zhǔn)的評估體系，主要職責(zé)和意義有：

          （1）基于調(diào)研和集群信息收集，真實反映AI芯片的使用情況。
          （2）引入評估和選型標(biāo)準(zhǔn)。
          （3）對AI芯片的架構(gòu)定義和優(yōu)化指引方向。基準(zhǔn)測試平臺的評估指標(biāo)包括延時（ms）、吞吐量（ims/s）、能效比（ims/s/W）、利用率（ims/s/T）等。主要的基準(zhǔn)測試臺有MLPerf、DawnBench（Stanford）、DeepBench（百度）、AI Matrix（阿里巴巴）。

          4. AI芯片未來趨勢和探索

          4.1 神經(jīng)形態(tài)芯片

          神經(jīng)形態(tài)芯片是指顛覆經(jīng)典的馮·諾依曼計算架構(gòu)，采用電子技術(shù)模擬已經(jīng)被證明了的生物腦的運作規(guī)則，從而構(gòu)建類似于生物腦的芯片[14]。

          神經(jīng)形態(tài)芯片的優(yōu)點：

          （1）計算和存儲融合，突破Memory Wall瓶頸。
          （2）去中心化的眾核架構(gòu)，強(qiáng)大的細(xì)粒度互聯(lián)能力。
          （3）更好的在線學(xué)習(xí)能力。清華大學(xué)、Intel、IBM等學(xué)校和企業(yè)都在做此方面的研究工作。

          4.2 可重構(gòu)計算芯片

          可重構(gòu)計算芯片也叫做軟件定義芯片[6]，主要針對目前AI芯片存在的以下問題和任務(wù)需求：

          （1）高效性和靈活性難以平衡。
          （2）復(fù)雜的AI任務(wù)需要不同類型AI算法任務(wù)的組合。
          （3）不同任務(wù)需要的計算精度不同。可重構(gòu)計算芯片的設(shè)計思想在于軟硬件可編程，允許硬件架構(gòu)和功能隨軟件變化而變化，從而可以兼顧靈活性和實現(xiàn)超高的能效比。

          5. 云端和邊緣側(cè)AI芯片和應(yīng)用

          5.1 云端和邊緣側(cè)AI芯片

          本研究團(tuán)隊從2017年開始研發(fā)AI芯片，并在當(dāng)年發(fā)售了第一代云端專用AI芯片 BM1680。在2019年發(fā)布了第三代AI芯片BM1684。BM1684采用TSMC-12 nm工藝，有17.6Tops的int8和2.2Tflops的float32算力，典型功耗為16W，可以支持32路1080P的高清視頻解碼。基于BM1684芯片，研發(fā)了深度學(xué)習(xí)加速板卡SC5（如圖1所示）、高密度計算服務(wù)器SA5、邊緣計算盒子SE5、邊緣計算模組SM5等面向各種不同人工智能應(yīng)用的產(chǎn)品。

          圖1.深度學(xué)習(xí)加速板卡SC5

          5.2 研發(fā)產(chǎn)品的應(yīng)用

          本團(tuán)隊的AI產(chǎn)品已經(jīng)在云端和邊緣側(cè)的多種應(yīng)用場景下落地使用，包括智慧園區(qū)（如圖2所示）、城市大腦（如圖3所示）、視頻結(jié)構(gòu)化、人臉布控、智能支付等。

          圖2.智慧園區(qū)解決方案

          圖3.城市大腦應(yīng)用

          6. 結(jié)論

          AI芯片行業(yè)尚處于起步階段，已經(jīng)有越來越多的項目開始落地和商業(yè)化，它的快速發(fā)展有助于推動整個人工智能產(chǎn)業(yè)的進(jìn)展。本文對AI芯片的現(xiàn)狀和未來可能的技術(shù)方向做了調(diào)研和分析，希望可以幫助讀者更好地了解AI芯片行業(yè)，AI 芯片擁有巨大的產(chǎn)業(yè)價值和戰(zhàn)略地位，相信中國的科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)會努力抓住機(jī)遇，讓中國的人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。


          文獻(xiàn)引用：
          安寶磊.AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀及前景分析[J].微納電子與智能制造, 2020, 2(1): 91-94.
          《微納電子與智能制造》刊號：CN10-1594/TN
          主管單位：北京電子控股有限責(zé)任公司
          主辦單位：北京市電子科技科技情報研究所
          北京方略信息科技有限公司
          投稿郵箱：[email protected]（網(wǎng)站：www.mneim.org.cn）

          參考文獻(xiàn):
          [1] LECUN Y，BOTTOU L，BENGIO Y，et al. Gradient-based
learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE，1998，86( 11) : 2278-2324.
          [2] KRIZHEVSKY A, SUTSKEVER I, HINTON G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]// Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems.ACM,
2012: 1097-1105. 
          [3] VINCENT P，LAROCHELLE H，BENGIO Y，et al. Extracting and composing robust features wi- h denoising
autoencoders[C]// Proc of the 25th International Conference on Machine Learning. ACM Press，2008: 1096-
1103. 
          [4] VINCENT P，LAROCHELLE H，LAJOIE I，et al. Stacked denoising autoencoders: learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion
[J]. Journal of Machine Learning Research，2010，11(
12) : 3371-3408. 
          [5] 施羽暇 . 人工智能芯片技術(shù)研究[J]. 電信網(wǎng)技術(shù),
2016, 12(12) : 11-13.
SHI Y X. Research on artificial intelligence process chip
technology[J]. Telecommunication network technology,
2016, 12(12) : 11-13.
          [6] 清華大學(xué) . 人工智能芯片技術(shù)白皮書 (2018)[R/OL].
(2018-12-11) [2010-01-20]. https://www.tsinghua.edu.cn/
publish/thunews/9659/2018/20181217102627644168087/
20181217102627644168087_.html.
Tsinghua University. 2018 White Paper on AI Chip Technologies[R/OL]. (2018-12-11)[2010-01-20]. https://www.
tsinghua.edu.cn/publish/thunews/9659/2018/2018121710
2627644168087/20181217102627644168087_.html. 
          [7] BENGIO Y. Learning deep architectures for AI[J]. Foundations and Trends in Machine Learning，2009，2(1) : 1-
127. 
          [8] HINTON G E. Learning distributed representations of concepts[C]// Proc of the 8th Annual Conference of the Cognitive Science Society. 1986: 1-12. 
          [9] 尹首一, 郭珩, 魏少軍 . 人工智能芯片發(fā)展的現(xiàn)狀及
趨勢[J]. 科技導(dǎo)報, 2018, 17: 45-51.
YIN S Y, GUO H, WEI S J. Present situation and future
trend of artificial intelligence chips[J]. Science & Technology Review, 2018, 17: 45-51. 
          [10] 湯煒偉 . AI 安防芯片的發(fā)展現(xiàn)狀與前景分析[J]. 中
國安防, 2018, 7: 47-50.
TANG W W. Analysis of the development and
Prospect of AI security chip[J]. China Security&Protection, 2018, 7: 47-50. 
          [11] 尹首一 . 人工智能芯片概述[J]. 微納電子與智能制
造, 2019, 2: 7-11.
YIN S Y. Overview of artificial intelligence chip[J].
Micro/nano Electronics and Intelligent Manufacturing,
2019, 2: 7-11. 
          [12] 譚洪賀,余凱 . 端側(cè) AI 芯片的挑戰(zhàn)和展望[J]. 人工智
能, 2018, 2: 113-121.
TAN H H,YU K. The challenge and prospect of edge AI
chip[J]. Artificial Intelligence, 2018, 2: 113-121. 
          [13] 邱賜云, 李禮, 張歡, 等 . 大數(shù)據(jù)時代——從馮 · 諾依
曼到計算存儲融合[J]. 計算機(jī)科學(xué), 2018, 45(2): 71-
75.
QIU C Y, LI L, Z H, et al. Age of big data: from von
neumann to computing storage fusion[J]. Computer Science, 2018, 45(2): 71-75. 
          [14] 趙正平 . 納電子學(xué)與神經(jīng)形態(tài)芯片的新進(jìn)展[J]. 微納
電子技術(shù), 2018, 55(1): 1-5.
ZHAO Z P. New progress of nanoelectronics and neuromorphic chips[J]. Micronanoelectronic Technology,
2018, 55(1): 1-5

           End 

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