AI芯片技術(shù)的演進(jìn)

人工智能 (AI) 正在改變我們的世界，而這場(chǎng)革命的一個(gè)重要組成部分是對大量計算能力的需求。

什么是人工智能技術(shù)？

機器學(xué)習算法每天都變得越來(lái)越復雜，需要越來(lái)越多的計算能力來(lái)進(jìn)行訓練和推理。

最初，人工智能工作負載在傳統中央處理單元 (CPU) 上運行，利用多核 CPU 和并行計算的強大功能。幾年前，人工智能行業(yè)發(fā)現圖形處理單元 (GPU) 在運行某些類(lèi)型的人工智能工作負載時(shí)非常高效。但對于那些處于人工智能開(kāi)發(fā)前沿的人來(lái)說(shuō)，標準 GPU 已不再足夠，因此需要開(kāi)發(fā)出更專(zhuān)業(yè)的硬件。

雖然 GPU 可以被視為人工智能芯片，但現在有一些硬件設備是從頭開(kāi)始設計的，可以比傳統 CPU 或 GPU 更高效地執行人工智能任務(wù)。我們將回顧 GPU 和更新的專(zhuān)用處理器如何并行處理大量數據和復雜計算，從而使它們能夠高效地處理機器學(xué)習工作負載。

AI 芯片技術(shù)演進(jìn)

圖形處理單元 (GPU)

GPU 最初是為渲染高分辨率圖形和視頻游戲而設計的，但很快就成為人工智能領(lǐng)域的一種商品。與只能同時(shí)執行幾個(gè)復雜任務(wù)的 CPU 不同，GPU 的設計目的是并行執行數千個(gè)簡(jiǎn)單任務(wù)。這使得它們在處理機器學(xué)習工作負載時(shí)非常高效，這些工作負載通常需要大量非常簡(jiǎn)單的計算，例如矩陣乘法。

然而，雖然 GPU 在人工智能的崛起中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，但它們也并非沒(méi)有局限性。GPU 并不是專(zhuān)門(mén)為 AI 任務(wù)設計的，因此它們并不總是這些工作負載的最有效選擇。這導致了更專(zhuān)業(yè)的人工智能芯片的開(kāi)發(fā)，例如專(zhuān)用集成電路（ASIC）和現場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）。

ASIC 和 FPGA

ASIC 和 FPGA 代表了人工智能芯片技術(shù)發(fā)展的下一步。ASIC（即專(zhuān)用集成電路）是為特定任務(wù)或應用定制的芯片。就人工智能而言，ASIC 旨在處理特定的人工智能工作負載，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理。這使得它們在執行這些任務(wù)時(shí)非常高效，但靈活性不如其他類(lèi)型的芯片。

FPGA（現場(chǎng)可編程門(mén)陣列）是可以通過(guò)編程來(lái)執行各種任務(wù)的芯片。它們比 ASIC 更靈活，使其成為各種人工智能工作負載的絕佳選擇。然而，它們通常也比其他類(lèi)型的芯片更復雜和更昂貴。

神經(jīng)處理單元 (NPU)

AI 芯片技術(shù)的最新發(fā)展是神經(jīng)處理單元（NPU）。這些芯片專(zhuān)為處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )而設計，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是現代人工智能系統的關(guān)鍵組成部分。NPU 針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )所需的大容量并行計算進(jìn)行了優(yōu)化，其中包括矩陣乘法和激活函數計算等任務(wù)。

NPU 通常具有大量能夠執行同時(shí)操作的小型高效處理核心。這些內核針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中常用的特定數學(xué)運算進(jìn)行了優(yōu)化，例如浮點(diǎn)運算和張量處理。NPU 還具有高帶寬內存接口，可以有效處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )所需的大量數據。

NPU 設計的另一個(gè)關(guān)鍵方面是功效。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )計算可能非常耗電，因此 NPU 通常會(huì )結合優(yōu)化功耗的功能，例如根據計算需求動(dòng)態(tài)調整功耗，以及減少每次操作能耗的專(zhuān)門(mén)電路設計。

AI 芯片的優(yōu)勢

人工智能芯片為人工智能和數據科學(xué)行業(yè)帶來(lái)了幾個(gè)引人注目的好處：

效率

傳統 CPU 無(wú)法滿(mǎn)足人工智能和機器學(xué)習工作負載的并行處理要求。另一方面，人工智能芯片是專(zhuān)門(mén)為這些任務(wù)而設計的，使其效率顯著(zhù)提高。

這種效率的提高會(huì )對人工智能系統的性能產(chǎn)生巨大影響。例如，它可以實(shí)現更快的處理時(shí)間、更準確的結果，以及以更低的成本處理更大、更復雜的工作負載的能力。

節能

人工智能芯片的另一個(gè)主要優(yōu)勢是其節能潛力。人工智能和機器學(xué)習工作負載可能非常耗電，在傳統 CPU 上運行這些工作負載可能會(huì )導致大量能耗。

然而，人工智能芯片的設計比傳統 CPU 更節能。這意味著(zhù)它們可以用一小部分功率執行相同的任務(wù)，從而顯著(zhù)節省能源。這不僅有利于環(huán)境，還可以為依賴(lài)人工智能技術(shù)的企業(yè)和組織節省成本。

提高性能

最后，人工智能芯片可以提高人工智能系統的性能。由于它們是專(zhuān)為人工智能任務(wù)而設計的，因此能夠比傳統 CPU 更有效地處理復雜的計算和大量數據。

這可以帶來(lái)更快的處理時(shí)間、更準確的結果，并支持需要低延遲響應用戶(hù)請求的應用程序。

采用人工智能芯片的組織面臨的挑戰

雖然人工智能芯片非常有益，但它們的開(kāi)發(fā)和實(shí)施提出了一系列獨特的挑戰：

復雜的實(shí)施

在組織現有的技術(shù)基礎設施中實(shí)施人工智能芯片是一項重大挑戰。人工智能芯片的專(zhuān)業(yè)性質(zhì)通常需要重新設計或對現有系統進(jìn)行大幅調整。這種復雜性不僅延伸到硬件集成，還延伸到軟件和算法開(kāi)發(fā)，因為人工智能芯片通常需要專(zhuān)門(mén)的編程模型和工具。

此外，有效實(shí)施和優(yōu)化基于人工智能芯片的系統所需的技能仍然相對較少。組織必須投資培訓現有員工或招募具有必要專(zhuān)業(yè)知識的新人才。這種對專(zhuān)業(yè)知識的需求可能會(huì )給小型組織或人工智能領(lǐng)域的新手造成進(jìn)入壁壘。

成本

與設計高度專(zhuān)業(yè)化的芯片相關(guān)的研發(fā)成本是巨大的。此外，人工智能芯片（尤其是 ASIC 和 NPU 等先進(jìn)芯片）的制造過(guò)程可能比標準 CPU 或 GPU 更復雜、成本更高。這些額外成本會(huì )轉嫁給最終用戶(hù)，從而導致更高的硬件成本。

對于希望將人工智能芯片集成到其系統中的組織來(lái)說(shuō)，需要對基礎設施進(jìn)行大量投資。這使得小型組織或預算有限的組織很難利用人工智能芯片的優(yōu)勢。

過(guò)時(shí)風(fēng)險

AI 技術(shù)的快速發(fā)展，帶動(dòng)了 AI 芯片市場(chǎng)不斷創(chuàng )新和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的循環(huán)。隨著(zhù)更新、更高效的芯片不斷發(fā)布，這種快速的發(fā)展速度也帶來(lái)了過(guò)時(shí)的風(fēng)險。投資人工智能芯片技術(shù)的組織面臨著(zhù)硬件相對較快過(guò)時(shí)的挑戰，可能需要頻繁升級。

這種過(guò)時(shí)的風(fēng)險可能會(huì )導致投資猶豫不決，特別是對于預算有限的組織而言。保持技術(shù)前沿與管理成本之間的平衡是一個(gè)微妙的平衡，需要仔細的戰略規劃并考慮長(cháng)期技術(shù)趨勢。

AI 芯片領(lǐng)先廠(chǎng)商有哪些？

英偉達

英偉達是目前領(lǐng)先的 AI 芯片供應商。英偉達此前以 GPU 聞名，近年來(lái)開(kāi)發(fā)了專(zhuān)用 AI 芯片，例如 Tensor Core GPU 和 A100，被認為是世界上最強大的 AI 芯片。

A100 采用針對深度學(xué)習矩陣運算優(yōu)化的 Tensor Core，并擁有大容量高帶寬內存。其多實(shí)例 GPU (MIG) 技術(shù)允許多個(gè)網(wǎng)絡(luò )或作業(yè)在單個(gè) GPU 上同時(shí)運行，從而提高效率和利用率。此外，英偉達的 AI 芯片兼容廣泛的 AI 框架，并支持 CUDA、并行計算平臺和 API 模型，這使得它們能夠適用于各種 AI 和機器學(xué)習應用。

AMD

AMD 傳統上以 CPU 和 GPU 聞名，現已憑借 Radeon Instinct GPU 等產(chǎn)品進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。

Radeon Instinct GPU 專(zhuān)為機器學(xué)習和人工智能工作負載量身定制，提供高性能計算和深度學(xué)習功能。這些 GPU 具有先進(jìn)的內存技術(shù)和高吞吐量，使其適用于訓練和推理階段。AMD 還提供 ROCm（Radeon 開(kāi)放計算平臺），可以更輕松地與各種 AI 框架集成。

英特爾

按收入計算，英特爾是全球第二大芯片制造商。該公司在人工智能芯片領(lǐng)域的投資包括一系列產(chǎn)品，從具有人工智能功能的 CPU 到專(zhuān)門(mén)為訓練深度學(xué)習模型而設計的 Habana Gaudi 處理器等專(zhuān)用人工智能硬件。

Habana Gaudi 處理器因其在 AI 訓練任務(wù)中的高效率和性能而脫穎而出。它們旨在優(yōu)化數據中心工作負載，為訓練大型復雜的人工智能模型提供可擴展且高效的解決方案。Gaudi 處理器的關(guān)鍵特性之一是其處理器間通信功能，可實(shí)現跨多個(gè)芯片的高效擴展。與英偉達和 AMD 的同類(lèi)產(chǎn)品一樣，它們針對常見(jiàn)的 AI 框架進(jìn)行了優(yōu)化。