Habana攜超強AI芯片入局,向CPU、GPU大鱷亮劍
初創(chuàng )公司以色列Habana Labs從隱身變?yōu)楦哒{,近日在京舉辦新聞發(fā)布會(huì ),首席商務(wù)官Eitan Medina介紹了兩款AI芯片及解決方案,分別用于推理和訓練,適合數據中心、自動(dòng)駕駛等應用,競爭目標直指用AI領(lǐng)域最高性能的CPU和英偉達GPU,號稱(chēng)性能同比高三四倍,延遲更低,且擴展性超強,集成度更高。
照片:Habana首席商務(wù)官Eitan Medina
Habana的AI芯片推出周期為9個(gè)月,2018年9月宣布推理芯片Goya,2019年6月宣布訓練處理器Gaudi。
該公司盡管2016年成立,已有兩輪投資,第二輪投資由Intel等參與,現在有約1.2億美元資金,主要用于招募眾多優(yōu)秀的DSP、處理器人才。公司已有一百余人,大部分為開(kāi)發(fā)人員。公司開(kāi)始做軟件和算法,積累兩年后,于2018年9月推出第一代芯片Goya。兩代芯片皆采用16 nm工藝,在臺積電流片。
1 Goya:高性能的AI推理處理器
Goya有基于PCIe的卡,用于服務(wù)器的推理和預測。通過(guò)和CPU、英偉達GPU相比,Goya性能有3倍的優(yōu)勢,功耗和延遲也很低,可以實(shí)時(shí)處理圖片。
迄今,Goya仍是市場(chǎng)上最強性能的產(chǎn)品。3片Goya卡相當于8片Tesla(特斯拉)V100 GPU,169個(gè)CPU服務(wù)器。
那么,為何Habana的芯片性能領(lǐng)先?通常有兩種方式可以保證領(lǐng)先,一種是架構,另一種靠工藝。Goya屬于前者,依靠架構。首先,不像GPU,Goya是完全針對AI和全可編程設計的,并且有Tensor(張量)處理核心(TPC)。
AI的性能主要體現在兩方面:計算能力和延遲。batch size直接影響了處理器性能。在數據中心中,GPU的batch size要定得很大,否則會(huì )影響性能。為了實(shí)現大的batch size,需要把很大數量的數據讀到內存中,這帶來(lái)了延遲。Goya可以用較小的batch size,甚至一張圖片即可,因此延遲低,這特別適合自動(dòng)駕駛這類(lèi)實(shí)時(shí)性強的應用。
推理的一個(gè)重要指標是精度。在整形化(quantization)方面,Goya由于很強的算法團隊,2018年在國際學(xué)報上曾發(fā)布了四篇論文。
在生態(tài)方面,很多客戶(hù)過(guò)去是在GPU和CPU上做的算法,現在轉到Goya也很容易,Habana公司有軟件堆棧(SynapseAI),支持客戶(hù)在不同處理器(GPU、CPU、FPGA等)上的訓練,然后在Goya上運行。
很多人不相信Habana這家小公司,但實(shí)際上Goya產(chǎn)品非常成熟,有很多客戶(hù)采用,例如facebook開(kāi)源了Glow,并在官網(wǎng)上認可了Goya,因為Goya為Glow機器學(xué)習編譯器實(shí)現后端開(kāi)源。另外,Goya把驅動(dòng)提供給了Linux,獲得了Linux的支持。
盡管現在很多客戶(hù)在用CPU和GPU,但是正在尋找更好的處理器,因此Goya還可以給客戶(hù)提供定制化的產(chǎn)品,因此要給客戶(hù)最大權限的開(kāi)放。
總之,Goya讓客戶(hù)在CPU和GPU上實(shí)現AI的推理和預測工作,可以容易地移植到Goya上。過(guò)去90%的推理和預測是在CPU和GPU上做的,現在有了專(zhuān)用的AI推理處理器。
2 Gaudi:處理能力強大4倍的AI訓練處理器
Gaudi性能是最新的英偉達GPU的4倍,且在很小的batch size情況下實(shí)現的。
支持RDMA是AI訓練芯片的下一代發(fā)展方向。為此,AI訓練處理器的領(lǐng)頭羊——英偉達已于2019年3月收購了Habana的老鄉——以色列Mellanox公司,以獲得RDMA技術(shù),使之可以運行在以太網(wǎng)環(huán)境中。Gaudi更進(jìn)一步,集成了RDMA over Converged Ethernet(即RoCE v2)功能,從而讓AI系統能夠使用標準以太網(wǎng)擴展至任何規模。不僅如此,Gaudi的獨特之處是集成了10個(gè)RDMA,而英偉達需要外接一個(gè)PCIe switch(如下圖)。
Gaudi有芯片、卡(子卡和PCIe卡)及系統方案,通過(guò)PCIe,可以做垂直及橫向擴展,使性能倍增。例如,Habana推出了一款名為HLS-1的8-Gaudi系統,與英偉達DCX-1(注:英偉達已出DCX-2)比較,基于Gaudi的HLS-1系統在擴展性、總線(xiàn)效率等方面最高的。
應用案例,可以16個(gè)Gaudi芯片并用;或通過(guò)數據并行化和層級化處理提高處理效率,因此可以建立1千片Gaudi芯片的系統。在A(yíng)I中,除了數據的并行化處理之外,還有模型的并行化處理,把大模型分成多個(gè)小模型,挑戰是之間的通訊,由于Gaudi有很多通訊接口,因此保證了通訊帶寬。而英偉達GDX-2沒(méi)有這么強的能力,因為英偉達的通訊接口有限,且采用了私有的協(xié)議。而Gaudi采用了內置的RDMA方案,可以靈活擴展,例如2千個(gè)芯片連接。因此,可以單機或幾百芯片互聯(lián),進(jìn)行大型模型的訓練,可謂沒(méi)有應用的邊界。而傳統CPU很難超過(guò)16個(gè)互聯(lián)。
另外建議客戶(hù)不要用私有協(xié)議互聯(lián),而在通用協(xié)議下,這樣可以在A(yíng)I生態(tài)圈里選擇更多的處理器。
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