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AI應(yīng)用版圖不斷擴大,算力需求缺口猶在

我快閉嘴 ? 來源:鎂客網(wǎng) ? 作者:韓璐 ? 2021-03-05 17:25 ? 次閱讀

具備大算力又低功耗的高能效比芯片,正是當(dāng)下市場中所“缺失”的版圖。

AI應(yīng)用版圖不斷擴大,算力需求缺口猶在

依據(jù)艾瑞咨詢所統(tǒng)計的數(shù)據(jù),預(yù)計到2022年,國內(nèi)AI賦能實體經(jīng)濟的市場規(guī)模將達(dá)到1573億,約是2018年的6.3倍,足以可見AI應(yīng)用落地的速度之快、范圍之廣。

而在應(yīng)用增長的背后,我們看到的是市場對于AI算力需求的增長。

此前OpenAI曾發(fā)布一份報告,提到自2012年至2018年,AI算力需求在6年期間增長了30萬倍,3.5個月就會翻一倍,遠(yuǎn)遠(yuǎn)快過摩爾定律“18個月”的周期。

隨著5G商用和云計算需求的迅猛增長,物聯(lián)網(wǎng)得以快速發(fā)展,更是引發(fā)了新的算力需求。

目前智能計算芯片的市場規(guī)模有多大?僅從賽道玩家的角度來看,除了英特爾、AMD等傳統(tǒng)芯片企業(yè),包括Facebook、亞馬遜、谷歌以及國內(nèi)的BAT等互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)也正在不斷涌入,另外還有數(shù)量更為龐大的初創(chuàng)企業(yè)。

而大算力帶來的過高功耗,使得大量場景無法普及應(yīng)用。場景對于“能效比”越來越敏感,致使“大算力又低功耗的高能效比芯片”的市場呼聲也越來越高漲。

高能效比芯片的背后:大算力與低功耗是相悖命題

觀察市場上的智能計算芯片公司,可以看到他們也一直探尋大算力、低功耗的智能芯片解決方案。然而大算力與低功耗就存在性而言,一直都是相悖的。

就具體產(chǎn)品而言,有的廠商會選擇做專用芯片,但這也意味著通用性差,應(yīng)用場景受限。有的廠商主打芯片低功耗,但是算力往往不盡人意,不能滿足大場景需求。

目前智能計算芯片廠商大多采用優(yōu)化芯片制程工藝(7nm、5nm、3nm等),來提升芯片性能。但在摩爾定律下,晶體管微縮越來越難,面臨各種物理極限挑戰(zhàn),3nm被公認(rèn)為已經(jīng)達(dá)到摩爾定律的物理極限。提升算力兼具降低功耗這條路已經(jīng)越走越艱難。

大算力、低功耗如何實現(xiàn)質(zhì)的飛躍?廠商們在想辦法

當(dāng)前芯片主要采用馮·諾依曼架構(gòu),存儲和計算物理上是分離的。有數(shù)據(jù)顯示,過去二十年,處理器性能以每年大約55%的速度提升,內(nèi)存性能的提升速度每年只有10%左右。結(jié)果長期下來,不均衡的發(fā)展速度造成了當(dāng)前的存儲速度嚴(yán)重滯后于處理器的計算速度,出現(xiàn)了“存儲墻”問題,最終導(dǎo)致芯片性能難以跟上需求。

英偉達(dá)提出的“黃氏定律”,預(yù)測GPU將推動AI性能實現(xiàn)逐年翻倍,采用新技術(shù)協(xié)調(diào)并控制通過設(shè)備的信息流,最大限度減少數(shù)據(jù)傳輸,來避免“存儲墻”問題。

不同于英偉達(dá)的做法,還有一部分芯片玩家將突破點放在馮·諾依曼架構(gòu)上,比如近期完成天使輪融資的南京后摩智能科技有限公司。

他們打破傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu),創(chuàng)新計算范式,基于全球領(lǐng)先的存算一體技術(shù)和存儲工藝,突破智能計算性能及功耗瓶頸,可將芯片每瓦功耗的算力提升5-10倍。正如阿里達(dá)摩院在發(fā)布的技術(shù)報告所言,AI的出現(xiàn)與存算一體格外匹配,這一技術(shù)也將大大改善現(xiàn)有的AI算力瓶頸。

另外在他們看來,全棧的團隊才能快速達(dá)成芯片產(chǎn)品的快速落地及商業(yè)化應(yīng)用,因此,后摩智能創(chuàng)立之初就組建了一支由多位國際頂尖學(xué)者和芯片工業(yè)界資深專家組成的明星級創(chuàng)始團隊,對于GPU/CPU等高性能計算芯片及其軟件生態(tài)建設(shè)有深厚的積累。創(chuàng)始人吳強博士在普林斯頓大學(xué)期間博士的論文,即為高能效比計算芯片及編譯器,獲計算機體系架構(gòu)頂會MICRO時年最佳論文。他先后工作于AMD、Facebook,回國后加入地平線擔(dān)任CTO,在體系架構(gòu)和軟件方面積累深厚,對邊緣端和云端應(yīng)用場景都有深刻理解和工程實踐。

團隊成員來自美國普林斯頓大學(xué)、美國Penn State大學(xué)、新加坡國立大學(xué)、加州大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)、電子科技大學(xué)等國內(nèi)外知名高校和AMD、Nvidia、華為海思等一線芯片企業(yè),他們既有業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的全棧的存算一體技術(shù),又有大算力芯片量產(chǎn)經(jīng)驗,他們有能力做出產(chǎn)品級高能效比芯片。

此前,GSMA Intelligence發(fā)布報告稱,到2025年,全球?qū)⒂?3億5G設(shè)備連接入網(wǎng),這一可預(yù)見的現(xiàn)實正逼迫著芯片向著大算力、低功耗、低時延的方向進(jìn)行升級,帶動云計算平臺和邊緣端設(shè)備的智能升級。

此時,真正提高能效比,實現(xiàn)芯片的大算力、低功耗,并普及開來,已然成為芯片領(lǐng)域,尤其是智能計算領(lǐng)域一個新制高點。
責(zé)任編輯:tzh

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