芯片是當(dāng)前科技、產(chǎn)業(yè)和社會關(guān)注的熱點(diǎn)，也是 AI 技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵階段。無論哪種 AI 算法，最終的應(yīng)用必然通過芯片來實現(xiàn)。

在剛剛結(jié)束的計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)頂會ISCA 2018上，2017年的圖靈獎得主、體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的兩位宗師級人物John L. Hennessy和David A. Patterson在演講中指出，隨著摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)的放緩甚至停滯，單處理器核心的性能每年的提升已降為3%左右——相比上世紀(jì)60年代的黃金時期，那時候由于體系結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新，計算機(jī)性能每年提升在60%左右。

通用處理器性能提升的形勢看上去已經(jīng)十分嚴(yán)峻，但接下來我們要帶來一些好消息。從IBM、英特爾到微軟，從學(xué)術(shù)界到產(chǎn)業(yè)界，芯片研究者的探索從未停止，進(jìn)展也切切實實在發(fā)生。

IBM Nature論文：全新AI芯片，能效超GPU的100倍

在最近發(fā)表在Nature上的一篇論文中，IBM Research AI團(tuán)隊用大規(guī)模的模擬存儲器陣列訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)，達(dá)到了與GPU相當(dāng)?shù)木?。研究人員相信，這是在下一次AI突破所需要的硬件加速器發(fā)展道路上邁出的重要一步。

未來人工智能將需要大規(guī)?？蓴U(kuò)展的計算單元，無論是在云端還是在邊緣，DNN都會變得更大、更快，這意味著能效必須顯著提高。雖然更好的GPU或其他數(shù)字加速器能在某種程度上起到幫助，但這些系統(tǒng)都不可避免地在數(shù)據(jù)的傳輸，也就是將數(shù)據(jù)從內(nèi)存?zhèn)鞯接嬎闾幚韱卧缓蠡貍魃匣ㄙM(fèi)大量的時間和能量。

模擬技術(shù)涉及連續(xù)可變的信號，而不是二進(jìn)制的0和1，對精度具有內(nèi)在的限制，這也是為什么現(xiàn)代計算機(jī)一般是數(shù)字型的。但是，AI研究人員已經(jīng)開始意識到，即使大幅降低運(yùn)算的精度，DNN模型也能運(yùn)行良好。因此，對于DNN來說，模擬計算有可能是可行的。

但是，此前還沒有人給出確鑿的證據(jù)，證明使用模擬的方法可以得到與在傳統(tǒng)的數(shù)字硬件上運(yùn)行的軟件相同的結(jié)果。也就是說，人們還不清楚DNN是不是真的能夠通過模擬技術(shù)進(jìn)行高精度訓(xùn)練。如果精度很低，訓(xùn)練速度再快、再節(jié)能，也沒有意義。

在IBM最新發(fā)表的那篇Nature論文中，研究人員通過實驗，展示了模擬非易失性存儲器(NVM)能夠有效地加速反向傳播(BP)算法，后者是許多最新AI進(jìn)展的核心。這些NVM存儲器能讓BP算法中的“乘-加”運(yùn)算在模擬域中并行。

研究人員將一個小電流通過一個電阻器傳遞到一根導(dǎo)線中，然后將許多這樣的導(dǎo)線連接在一起，使電流聚集起來，就實現(xiàn)了大量計算的并行。而且，所有這些都在模擬存儲芯片內(nèi)完成，不需要數(shù)字芯片里數(shù)據(jù)在存儲單元和和處理單元之間傳輸?shù)倪^程。

IBM的大規(guī)模模擬存儲器陣列，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了GPU的精度。來源：IBM Research

由于當(dāng)前NVM存儲器的固有缺陷，以前的相關(guān)實驗都沒有在DNN圖像分類任務(wù)上得到很好的精度。但這一次，IBM的研究人員使用創(chuàng)新的技術(shù)，改善了很多不完善的地方，將性能大幅提升，在各種不同的網(wǎng)絡(luò)上，都實現(xiàn)了與軟件級的DNN精度。

單獨(dú)看這個大規(guī)模模擬存儲器陣列里的一個單元，由相變存儲器(PCM)和CMOS電容組成，PCM放長期記憶(權(quán)重)，短期的更新放在CMOS電容器里，之后再通過特殊的技術(shù)，消除器件與器件之間的不同。研究人員表示，這種方法是受了神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)，使用了兩種類型的“突觸”：短期計算和長期記憶。

這些基于NVM的芯片在訓(xùn)練全連接層方面展現(xiàn)出了極強(qiáng)的潛力，在計算能效 (28,065 GOP/sec/W) 和通量(3.6 TOP/sec/mm^2)上，超過了當(dāng)前GPU的兩個數(shù)量級。

這項研究表明了，基于模擬存儲器的方法，能夠?qū)崿F(xiàn)與軟件等效的訓(xùn)練精度，并且在加速和能效上有數(shù)量級的提高，為未來設(shè)計全新的AI芯片奠定了基礎(chǔ)。研究人員表示，他們接下來將繼續(xù)優(yōu)化，處理全連接層和其他類型的計算。

英特爾首款獨(dú)立GPU最早2020年問世，曝光14nm獨(dú)立GPU原型

另一芯片大廠英特爾自然也不會回避這場游戲。

昨天，英特爾發(fā)推正式確認(rèn)，其首款獨(dú)立GPU最早將于2020年問世，并附上了一張英特爾首席架構(gòu)師Raja Koduri的照片。

Raja Koduri在去年11月加入英特爾，此前曾在AMD擔(dān)任高級副總裁、RTG負(fù)責(zé)人。Raja Koduri有超過25年的視覺和加速計算技術(shù)，將推進(jìn)英特爾的“計算和圖形領(lǐng)先”戰(zhàn)略。

Raja Koduri

不過，英特爾的推特并沒有說明這些GPU的發(fā)展方向，也沒有透露哪一款產(chǎn)品將率先上市，但預(yù)計數(shù)據(jù)中心和游戲PC都是目標(biāo)。

英特爾此前在2018年ISSCC會議(國際固態(tài)電路會議)上展示了首個14nm 獨(dú)立GPU原型，它是一個雙芯片解決方案。第一個芯片包含兩個關(guān)鍵部件：GPU本身和一個系統(tǒng)代理;第二個芯片是一個與系統(tǒng)總線連接的FPGA。目前，GPU組件基于英特爾的Gen 9架構(gòu)，并具有三個執(zhí)行單元(EU)集群。這三個集群連接到一個復(fù)雜電源/時鐘(power/clock)管理機(jī)制，該機(jī)制有效地管理每個EU的電源和時鐘速度。

還有一個雙時鐘機(jī)制，可以使時鐘速度(即升壓狀態(tài))增加一倍，超過現(xiàn)在的Gen 9 EU可以在英特爾iGPU上處理的時鐘速度。一旦達(dá)到合適的能效水平，英特爾將使用新一代的EU，并利用新工藝流程擴(kuò)大EU數(shù)量，開發(fā)更大型的獨(dú)立GPU。

Raja Koduri長期以來一直是圖形行業(yè)受人尊敬的領(lǐng)導(dǎo)者，他的加盟表明英特爾有意再次認(rèn)真對待圖形產(chǎn)品。盡管很少有人質(zhì)疑英特爾芯片設(shè)計的能力，但從頭開始構(gòu)建新的GPU架構(gòu)不是一件小事，英特爾在三年內(nèi)會推出圖形產(chǎn)品的難度非常大。

Shrout Research的分析師Ryan Shrout表示，英特爾把目標(biāo)定在2020年，目的是與AMD的Radeon和Nvidia的GeForce產(chǎn)品競爭。但英特爾需要與AMD和英偉達(dá)保持同樣的性能和效率，或者至少在20%的差距內(nèi)。

微軟：云計算招聘AI芯片工程師

微軟在芯片領(lǐng)域最近也有動作。

3月下旬，微軟在其Azure公共云部門發(fā)布了至少三個職位空缺，尋找適合AI芯片功能的應(yīng)聘者。后來，該部門又掛出一個硅谷項目經(jīng)理的職位空缺，以及“一個軟件/硬件協(xié)同設(shè)計和人工智能加速優(yōu)化工程師”職位。

在與亞馬遜AWS和谷歌云競爭之際，微軟愿意不惜一切代價打造一個功能齊全的云服務(wù)。專門的處理器是微軟證明其在云計算領(lǐng)域為企業(yè)提供人工智能服務(wù)的一種方式。

半導(dǎo)體領(lǐng)域?qū)ξ④泚碚f并不是全新的領(lǐng)域。微軟已經(jīng)通過FPGA芯片增強(qiáng)云計算的AI計算能力，并推出Project Brainwave項目?，F(xiàn)在，這些芯片可用于使用Azure的即用型機(jī)器學(xué)習(xí)軟件進(jìn)行AI模型的訓(xùn)練和運(yùn)行。

去年微軟表示，它正在為HoloLens的下一個版本構(gòu)建定制AI芯片，但這不在其云計算部門之內(nèi)。

微軟的一位發(fā)言人告訴CNBC，新的職位空缺不屬于FPGA計劃的一部分，但與公司在設(shè)計自己的云硬件方面所做的工作有關(guān)，該計劃名為Project Olympus。

谷歌由于在云計算市場上落后于AWS和微軟，首次提出了在云計算中為人工智能開發(fā)定制芯片的想法，并且推出的TPU已經(jīng)進(jìn)行了第三次迭代，成為了GPU的一種替代方案。然而，這是一個代價非常高昂的努力。

Moor Insights & Strategy的分析師Patrick Moorhead估計，谷歌在其TPU項目上已經(jīng)花費(fèi)了2億至3億美元。跟英特爾、谷歌一樣，微軟做AI芯片的過程也將非常艱辛。

不過，現(xiàn)在微軟已經(jīng)表明了它的支出意愿，上個季度的資本支出達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的35億美元。

宋繼強(qiáng)、魏少軍：AI芯片尚在發(fā)展初期，擁有巨大創(chuàng)新空間

通過芯片技術(shù)來大幅增強(qiáng)人工智能研發(fā)的條件已經(jīng)成熟，未來十年將是AI芯片發(fā)展的重要時期，不論是架構(gòu)上還是設(shè)計理念上都將有巨大的突破。

賽靈思在今年3月宣布將推出新一代AI芯片架構(gòu) ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform)，這是一款高度集成的多核異構(gòu)計算平臺，能根據(jù)各種應(yīng)用于工作負(fù)載的需求對硬件層進(jìn)行靈活變化;英偉達(dá)在終端側(cè)和服務(wù)中心分別提供不同性能和能效比的GPU芯片。

英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)博士，清華大學(xué)教授、微納電子學(xué)系主任魏少軍博士在今年的《人工智能》雜志第二期《AI 芯片：從歷史看未來》中寫道，架構(gòu)創(chuàng)新是AI芯片面臨的一個不可回避的課題。

我們要回答一個重要問題：是否會出現(xiàn)像通用 CPU 那樣獨(dú)立存在的 AI 處理器?如果存在的話，它的架構(gòu)是怎樣的? 如果不存在，那么目前以滿足特定應(yīng)用為主要目標(biāo)的 AI 芯片就一定只能以 IP 核的方式存在，最終被各種各樣的 SoC 所集成。這樣是一種快速滿足具體應(yīng)用要求的方式。

從芯片發(fā)展的大趨勢來看，現(xiàn)在還是 AI 芯片的初級階段，無論是科研還是產(chǎn)業(yè)應(yīng) 用都有巨大的創(chuàng)新空間。從確定算法、領(lǐng)域的 AI 加速芯片向具備更高靈活性、適應(yīng)性的智能芯片發(fā)展是科研發(fā)展的必然方向。神經(jīng)擬態(tài)芯片技術(shù)和可重構(gòu)計算芯片技術(shù)允許硬件架構(gòu)和功能隨軟件變化而變化，實現(xiàn)以高能效比支持多種智能任務(wù)，在實現(xiàn) AI 功能時具有獨(dú)到的優(yōu)勢，具備廣闊的前景。

下文選自《AI芯片：從歷史看未來》文章第四節(jié)和第五節(jié)。

四、AI 芯片的發(fā)展趨勢

AI 應(yīng)用落地還有很長的路要走，而對于芯片從業(yè)者來講，當(dāng)務(wù)之急是研究芯片架 構(gòu)問題。從感知、傳輸?shù)教幚?，再到傳輸、?zhí)行，這是 AI 芯片的一個基本邏輯。但是智慧處理的基本架構(gòu)是什么?還沒有人能夠說得清，研究者只能利用軟件系統(tǒng)、處理器等去模仿。軟件是實現(xiàn)智能的核心，芯片是支撐智能的基礎(chǔ)。我們認(rèn)為，短期內(nèi)以異構(gòu)計算(多種組合方式)為主來加速各類應(yīng)用算法的落地(看重能效比、性價比、可靠性);中期要發(fā)展自重構(gòu)、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的芯片來支持算法的演進(jìn)和類人的自然智能;長期則朝著通用 AI 芯片的方面發(fā)展。

通用 AI 計算

AI 的通用性實際上有兩個層級：第一個層級是可以處理任意問題;第二個層級是同時處理任意問題。第一層的目標(biāo)是讓一種 AI 的算法可以通過不同的設(shè)計、數(shù)據(jù)和訓(xùn) 練方法來處理不同的問題。例如現(xiàn)在流行的深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法，大家用它訓(xùn)練下棋、打撲克、視覺識別、語音識別、行為識別、運(yùn)動導(dǎo)航等等。但是，不同的任務(wù)使用不同的數(shù)據(jù)集來獨(dú)立訓(xùn)練，模型一旦訓(xùn)練完成，只適用于這種任務(wù)，而不能用于處理其它任務(wù)。 所以，我們可以說這種 AI 的算法和訓(xùn)練方法是通用的，而它訓(xùn)練出來用于執(zhí)行某個任 務(wù)的模型(是對具體解決這個任務(wù)的算法的表示，可以理解為程序中的一個模塊)是不通用的。第二層的目標(biāo)是讓訓(xùn)練出來的模型可以同時處理多種任務(wù)，就像人一樣可以既會下棋，又會翻譯，還會駕駛汽車和做飯。這個目標(biāo)更加困難，首先是還沒有發(fā)現(xiàn)哪一個算法可以如此全能，其次是如何保證新加入的能力不會影響原有能力的穩(wěn)定性，反而 可以彌補(bǔ)原來能力的不足，從而更好的完成任務(wù)。例如，我們知道多模態(tài)數(shù)據(jù)融合可以比只使用單模態(tài)數(shù)據(jù)有更好的準(zhǔn)確性和魯棒性。

通用 AI 芯片

“通用 AI 芯片”就是能夠支持和加速通用 AI 計算的芯片。關(guān)于通用 AI(有時也 成為強(qiáng) AI)的研究希望通過一個通用的數(shù)學(xué)模型，能夠最大限度概括智能的本質(zhì)。那么，什么是智能的本質(zhì)?目前比較主流的看法，是系統(tǒng)能夠具有通用效用最大化能力：即系統(tǒng)擁有通用歸納能力，能夠逼近任意可逼近的模式，并能利用所識別到的模式取得一個效用函數(shù)的最大化效益。這是很學(xué)術(shù)化的語言，如果通俗地說，就是讓系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠準(zhǔn)確高效地處理任意智能主體(例如人)能夠處理的任務(wù)。通用 AI 的難點(diǎn) 主要有兩個，一個是通用性(算法和架構(gòu))，第二個是實現(xiàn)復(fù)雜度。

通用 AI 芯片的復(fù)雜度來自于任務(wù)的多樣性和對自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力的支持。所以， 我們認(rèn)為通用 AI 芯片的發(fā)展方向不會是一蹴而就地采用某一種芯片來解決問題，因為理論模型和算法尚未完善。最有效的方式是先用一個多種芯片設(shè)計思路組合的靈活的異構(gòu)系統(tǒng)(heterogeneous system of AI chips)來支持，各取所長，取長補(bǔ)短。當(dāng)架構(gòu)成熟，就可以考慮設(shè)計SoC(System on Chip)來在一個芯片上支持通用 AI。

五、面臨的挑戰(zhàn)

AI 芯片是當(dāng)前科技、產(chǎn)業(yè)和社會關(guān)注的熱點(diǎn)，也是 AI 技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越 的關(guān)鍵階段。無論哪種 AI 算法，最終的應(yīng)用必然通過芯片來實現(xiàn)，不論是 CPU 還是文 中提及的各種 AI 芯片。由于目前的 AI 算法都有各自的長處和短處，只有給它們設(shè)定一個合適的應(yīng)用邊界才能最好地發(fā)揮它們的作用。因此，確定應(yīng)用領(lǐng)域就成為發(fā)展 AI 芯 片的重要前提。遺憾的是，AI 的“殺手”級應(yīng)用目前尚未出現(xiàn)，已經(jīng)存在的一些應(yīng)用 對于老百姓的日常生活來說也還不是剛需，也還不存在適應(yīng)各種應(yīng)用的“通用”算法。其實，也不需要全部通用，能像人一樣可以同時擁有數(shù)十種能力，并且可以持續(xù)學(xué)習(xí)改進(jìn)，就已經(jīng)很好了。因此，AI 芯片的外部發(fā)展還有待優(yōu)化。

架構(gòu)創(chuàng)新是 AI 芯片面臨的一個不可回避的課題。我們要回答一個重要問題:是否 會出現(xiàn)像通用 CPU 那樣獨(dú)立存在的 AI 處理器?如果存在的話，它的架構(gòu)是怎樣的? 如果不存在，那么目前以滿足特定應(yīng)用為主要目標(biāo)的 AI 芯片就一定只能以 IP 核的方式存在，最終被各種各樣的 SoC 所集成。這樣是一種快速滿足具體應(yīng)用要求的方式。

從芯片發(fā)展的大趨勢來看，現(xiàn)在還是 AI 芯片的初級階段，無論是科研還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用都有巨大的創(chuàng)新空間。從確定算法、領(lǐng)域的 AI 加速芯片向具備更高靈活性、適應(yīng)性的智能芯片發(fā)展是科研發(fā)展的必然方向。神經(jīng)擬態(tài)芯片技術(shù)和可重構(gòu)計算芯片技術(shù)允許 硬件架構(gòu)和功能隨軟件變化而變化，實現(xiàn)以高能效比支持多種智能任務(wù)，在實現(xiàn) AI 功能時具有獨(dú)到的優(yōu)勢，具備廣闊的前景。