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可重構(gòu)計算架構(gòu)將引領(lǐng)未來芯片的市場發(fā)展

獨愛72H ? 來源:AI科技大本營 ? 作者:AI科技大本營 ? 2019-12-16 15:55 ? 次閱讀

(文章來源:AI科技大本營)

AI芯片創(chuàng)業(yè)公司清微智能首款可重構(gòu)計算架構(gòu)AI芯片實現(xiàn)量產(chǎn)的消息在業(yè)內(nèi)迅速傳開,可重構(gòu)計算架構(gòu)芯片再次引發(fā)一波討論的熱潮。經(jīng)歷過十多年的技術(shù)積累,這枚小小的芯片在全球芯片市場中開啟了全新的篇章。時光倒流,20 世紀 60 年代,可重構(gòu)的概念早在就被提出。追根溯源,可重構(gòu)芯片最早的技術(shù)源于 20 世紀 80 年代末誕生的高層次綜合理論和方法。

直到 2006 年,意識到可重構(gòu)計算架構(gòu)對于提升芯片算力、降低功耗的巨大優(yōu)勢,清華大學的魏少軍教授牽頭成立了清華大學可重構(gòu)計算研究團隊。成立十多年,該團隊一直進行可重構(gòu)計算理論和架構(gòu)研發(fā),在國際核心學術(shù)期刊和會議發(fā)表數(shù)百篇論文,并先后獲得教育部技術(shù)發(fā)明一等獎、中國發(fā)明專利金獎,國家技術(shù)發(fā)明二等獎。

2015年,可重構(gòu)芯片因為第三次 AI 熱潮開始受到關(guān)注。2017年6月,清華大學可重構(gòu)計算研究團隊的第一代人工智能芯片Thinker-Ⅰ推出,并獲2017 ACM/IEEE ISLPED會議設(shè)計競賽獎。研究團隊還在ISCA 2018發(fā)表了中國唯一第一作者論文。

2016年、2017 年,清華大學可重構(gòu)計算研究團隊推出三款基于可重構(gòu)計算架構(gòu)的 Thinker 系列芯片。Thinker 系列芯片具有極高的靈活性,能支持各種 AI 算法,依托其動態(tài)配置的特點,Thinker 芯片具有很高能效比,初次展露鋒芒。2018 年 7 月,北京清微智能科技有限公司脫胎于清華可重構(gòu)計算團隊,在在北京中關(guān)村注冊成立。

2018 年第三季度,清微智能悄然完成近億元級天使輪融資,投資方包括百度戰(zhàn)投、分眾傳媒、禧筠資本、國隆資本、西子聯(lián)合控股等,再次引起芯片界的關(guān)注。2019 年 6 月,清微智能成功量產(chǎn)了首款可重構(gòu)芯片 TX210,從成立到量產(chǎn),清微智能用了短短一年時間??吹竭@里,大家大致會明白,這個剛踏入產(chǎn)業(yè)界門檻的“新人”并非“一夜成名”,而是基于十多年的技術(shù)積累,積攢了 200 多項技術(shù)專利后的厚積薄發(fā)。

回顧了讓可重構(gòu)計算架構(gòu)成為萬眾矚目焦點的背后大佬之后,我們回過頭來看看,這“可重構(gòu)計算架構(gòu)”究竟是什么。

據(jù)第一代可重構(gòu)計算架構(gòu)的締造者魏少軍解釋,CGRA(Coarse-grained Reconfigurable Architecture)是一款新型的可重構(gòu)計算架構(gòu),而可重構(gòu)芯片不屬于 CPUGPU、FPGAASIC,它是一種全新類別的芯片。因為其特點是軟件硬件都可以編程、混合粒度、芯片的硬件功能隨軟件的變化而變化,應用改變軟件、軟件再改變硬件,所以無論是在國內(nèi)還是國外,可重構(gòu)芯片很多時候被誤解成 FPGA。

與 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 相比,CGRA 最大的優(yōu)勢在于,一是沒有傳統(tǒng)指令驅(qū)動的計算架構(gòu)取指和譯碼操作的延時和能耗開銷,二是在計算過程中以接近“專用電路”的方式執(zhí)行,因此平均計算能效分別是前三者的 1000 倍以上、100~1000 倍、100 倍以上,相比 NPU 也有 10 倍以上的性能提升。另外,由于 CGRA 基于配置方式執(zhí)行,執(zhí)行效率與 ASIC 相當,但是靈活性遠遠好于 ASIC。更重要的是,CGRA 架構(gòu)算力可以彈性擴展,適用于從云端到邊緣端對高能效和靈活性有綜合要求的場景。

集眾多優(yōu)勢與一身,可重構(gòu)計算芯片成為即將到來的 5G 時代下終端設(shè)備的最佳候選之一,可重構(gòu)架構(gòu)可以提升 AI 芯片的能效比,在保證 AI 計算效率和精度前提下降低功耗。而基于可重構(gòu)計算架構(gòu)的軟件定義芯片使得硬件架構(gòu)功能隨軟件的變化而變化,實現(xiàn)更靈活的芯片設(shè)計,同時也具備處理器的通用性和 ASIC 的高性能和低能耗,被一些專家視為 AI 通用芯片的方向之一。
(責任編輯:fqj)

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