盘点2019年全球十大AI芯片，国产芯片全面崛起！
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人工智能海潮的敦促下，AI相干财富的商用场景正慢慢大局限落地，基于AI技能的三大支柱：“算法＋大数据＋计较手段”智能应用已成为计较机最首要的负载之一。我国在用户数据方面拥稀有目的天赋上风，但面临有限的局限、布局牢靠、能耗受限的硬件制约下，怎样用AI芯片处理赏罚海量的并不绝演进的深度进修算法呢？跟从OFweek编辑一路来看看各大科技巨头们研发的AI芯片吧。（排名按首字母次序分列） 1.含光800 2019年的杭州云栖大会上，达摩院院长张建锋现场展示了这款环球最强的 AI芯片——含光800。在业界尺度的 ResNet－50 测试中，含光 800 推理机能到达 78563 IPS，比今朝业界最好的 AI 芯片机能高 4 倍；能效比500 IPS／W，一个含光800的算力相等于10个GPU。 今朝，含光800已经实现了大局限应用于阿里巴巴团体内多个场景，譬喻视频图像辨认／分类／搜刮、都市大脑等，将来还可应用于医疗影像、自动驾驶等规模。以杭州都市大脑及时处理赏罚1000路视频为例，已往行使GPU必要40块，延时为300ms，单路视频功耗2．8W；行使含光800仅需4块，延时150ms，单路视频功耗1W。 2.Graphcore IPU 总部位于英国布里斯托的Graphcore公司日前推出了一款称为智能处理赏罚单位（IPU）的新型AI加快处理赏罚器。芯片自己，即IPU处理赏罚器，是迄今为止最伟大的处理赏罚器芯片：它在一个16纳米芯片上有险些240亿个晶体管，每个芯片提供125 teraFLOPS运算手段。一个尺度4U机箱中可插入8张卡，卡间通过IPU链路互连。8张卡中的IPU可以作为一个处理赏罚器元件事变，提供两个petaFLOPS的运算手段。与芯片在CPU和GPU中的存在情势差异，它为呆板智能提供了更高效的处理赏罚平台。 Graphcore公司于2016年启动风险投资打算，并在2018年12月的最后一轮融资中召募了2亿美元。基于其17亿美元的公司估值，Graphcore已成为西方半导体界的独一“独角兽”。它的投资者们包罗戴尔、博世、宝马、微软和三星。 3.Inferentia芯片 2019年，亚马逊的云处奇迹务AWS在其宣布会AWS re：Invent上带来了高机能呆板进修加快芯片Inferentia。据相识，AWS Inferentia 是一个由 AWS 定制计划的呆板进修推理芯片，旨在以极低本钱交付高吞吐量、低耽误推理机能。该芯片将支持 TensorFlow、Apache MXNet 和 PyTorch 深度进修框架以及行使 onNX 名目标模子。 每个 AWS Inferentia 芯片都能在低功率下支持高达 128 TOPS（每秒数万亿次运行）的机能，从而为每个 EC2 实例启用多个芯片。AWS Inferentia 支持 FP16、BF16 和 INT8 数据范例。另外，Inferentia 可以回收 32 位实习模子，并行使 BFloat16 以 16 位模子的速率运行该模子。与EC4上的通例Nvidia G4实例对比，借助Inferentia，AWS可提供更低的耽误和三倍的吞吐量，且每次推理本钱低落40％。
4.昆仑芯片 据悉，昆仑AI芯片提供512Gbps的内存带宽，在150瓦的功率下实现260TOPS的处理赏罚手段，能支持语音，图像，NLP等差异的算法模子，个中ERNIE模子的机能是T4GPU的三倍以上，兼容百度飞桨等主流深度进修框架。该款芯片首要用于云计较和边沿计较，估量在2020年头实现量产， 5.Nervana NNP 芯片 2019 英特尔人工智能峰会，英特尔推出头向实习 （NNP－T1000） 和面向推理 （NNP－I1000） 的英特尔 Nervana 神经收集处理赏罚器 （NNP）。据相识，Nervana NNP－T 代号 Spring Crest，回收了台积电的 16nm FF＋ 制程工艺，拥有 270 亿个晶体管，硅单方面积 680 平方毫米，可以或许支持 TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH 实习框架，也支持 C＋＋ 深度进修软件库和编译器 nGraph。 Nervana NNP－I，代号为 Spring Hill，是一款专门用于大型数据中心的推理芯片。这款芯片是基于 10nm 技能和 Ice Lake 内核打造的，打造所在是以色列的 Haifa ，Intel 号称它可以或许操作最小的能量来处理赏罚高负载的事变，它在 ResNet50 的服从可达 4．8TOPs／W，功率范畴在 10W 到 50W 之间。 6.Orin芯片 2019年NVIDIA GTC中国大会中英伟达宣布了全新的软件界说自动驾驶平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin，该平台内置全新Orin体系级芯片，由170亿个晶体管构成。 Orin体系级芯片集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度进修和计较机视觉加快器，每秒可运行200万亿次计较，险些是NVIDIA上一代Xavier体系级芯片机能的7倍。另外，Orin可处理赏罚在自动驾驶汽车和呆板人中同时运行的大量应用和深度神经收集，而且到达了ISO 26262 ASIL－D等体系安详尺度。 7.邃思DTU 由腾讯领投、融资累计高出 6 亿元的 AI 芯片公司燧原科技，在2019年宣布会中推出自主研发的首款 AI 实习芯片“邃思 DTU”。 据相识邃思DTU回收格罗方德12nm FinFET工艺，480平方毫米主芯片上承载141亿个晶体管，实现2．5D高级立体封装，据称单卡单精度算力为业界第一，达20TFLOPS，初次支持殽杂精度，半精度及殽杂精度下算力达80TFLOPS，最大功耗仅225W。 邃思芯片基于可重构芯片的计划理念，其计较焦点包括 32 个通用可扩展神经元处理赏罚器（SIP），每 8 个 SIP 组合成 4 个可扩展智能计较群（SIC）。SIC 之间通过 HBM 实现高速互联，通过片上调治算法，数据在迁徙中完成计较，实现了 SIP 操作率最大化。 8.思元220芯片 寒武纪在第21届高交会正式宣布边沿AI系列产物思元220（MLU220）芯片及M．2加快卡产物，符号寒武纪在云、边、端实现了全方位、立体式的包围。 思元220芯片回收了寒武纪在处理赏罚器架构规模的一系列创新性技能，其架构为寒武纪最新一代智能处理赏罚器MLUv02，实现最大32TOPS（INT4）算力，而功耗仅10W，可提供16／8／4位可设置的定点运算。作为通用处理赏罚器，支持种种深度进修技能，支持多模态智能处理赏罚（视觉、语音和天然说话处理赏罚），应用规模普及，客户可以按照现实应用机动的选择运算范例来得到卓越的人工智能推理机能。 9.昇腾910 2019年8月，华为在深圳总部宣布AI处理赏罚器Ascend 910（昇腾910），据华为宣布的参数表现，昇腾910是一款具有超高算力的AI处理赏罚器，其最大功耗为310W，华为自研的达芬奇架构大大晋升了其能效比。八位整数精度（INT8）下的机能到达512TOPS，16位浮点数（FP16）下的机能到达256 TFLOPS。 作为一款高集成度的片上体系（SoC），除了基于达芬奇架构的AI核外，昇腾910还集成了多个CPU、DVPP和使命调治器（Task Scheduler），因而具有自我打点手段，可以充实验展其高算力的上风。 昇腾910集成了HCCS、PCIe 4．0和RoCE v2接口，为构建横向扩展（Scale Out）和纵向扩展（Scale Up）体系提供了机动高效的要领。HCCS是华为自研的高速互联接口，片内RoCE可用于节点间直接互联。最新的PCIe 4．0的吞吐量比上一代晋升一倍。 10.征程二代 2019天下人工智能大会中，人工智能芯片初创公司地平线正式公布量产中国首款车规级人工智能芯片——征程二代，而且得到五个国度市场客户的前装定点项目。 据先容，征程二代于本年头流片乐成，搭载地平线自主创新研发的高机能计较架构BPU2．0（Brain Processing Unit），可提供高出4TOPS的等效算力，典范功耗仅2瓦，满意AEC－Q100尺度，算力操作率高出90％，每TOPS算力可以处理赏罚的帧数可达平等算力GPU的10倍以上，辨认精度高出99％，耽误少于100毫秒，多使命模式下可以同时跑高出60个分类使命，每秒钟辨认方针数可以高出2000个。 此次地平线率先推出首款车规级AI芯片不只实现了中国车规级AI芯片量产零的打破，也补齐了海内自动驾驶财富生态建树的要害环节。 小结 今朝通过CPU／GPU处理赏罚人工神经收集服从低下，谷歌大脑必要1．6万个CPU核跑数天方能完成猫脸辨认实习；AIpha GO与李世石下棋时用了1000个CPU和200个GPU，AI芯片的成长是第三次AI海潮中极为明明的趋势，算法已渗出到云处事器和智妙手机的方方面面，将来每台计较机也许都必要一个专门的深度进修处理赏罚器。 （编辑：河北网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
