富士通加入AI競賽 DLU微處理器已經(jīng)在路上

　　日本富士通(Fujitsu)也正投入全球人工智能(AI)技術開發(fā)競賽，目前正在開發(fā)一款名為“Deep Learning Unit”(DLU)的AI專用微處理器，宣稱這款微處理器與競爭對手產(chǎn)品相較，可提供每瓦單位10倍更佳的效能表現(xiàn)，首款DLU微處理器預計將在富士通2018會計年度內(nèi)推出，是否能對市場領先者NVIDIA形成挑戰(zhàn)壓力，值得觀察。

　　根據(jù)Top 500網(wǎng)站報導，富士通自2015年以來便投入DLU芯片開發(fā)工作，不過此前富士通很少對外透露這款微處理器的設計細節(jié)，直到2017年6月舉辦的“ISC 2017”大會上，富士通AI基盤事業(yè)本部(AI Platform Division)資深主任丸山拓巳(Takumi Maruyama)才對外透露該公司投入AI及高效能運算(HPC)領域的發(fā)展成果，首度較深入介紹DLU微處理器運作細節(jié)。目前丸山便正從事于DLU芯片開發(fā)專案。

　　丸山指出，DLU微處理器與其他多款專為深度學習(DL)所打造的處理器相同的是，均高度仰賴于低精密度運算在神經(jīng)網(wǎng)絡處理上優(yōu)化效能及能源效率，值得注意的是，DLU微處理器支援FP32、FP16、INT16以及INT8數(shù)據(jù)類型。在最高等級上，DLU微處理器是由若干“深度學習處理單元”(Deep Learning Processing Units;DPU)所組成，透過一個高效能構造進行互相連結，或可將這些DPUs視為是深度學習的核心。 個別的主核心管理在DPU上的執(zhí)行，并負責在DPU與芯片內(nèi)建存儲器控制器之間協(xié)調(diào)存儲器近用任務。

　　值得注意的是，每個DPU均是由16個深度學習處理元素(DPE)所組成，這也是實際數(shù)值運算進行之處;每個DPE則是由8個SIMD執(zhí)行單位連同一個非常大型的注冊檔(Register File; RF)所組成，此RF完全受到軟件的控制。 另外，DLU封裝將包含一定數(shù)量的第二代高頻寬存儲器(HBM2)，這款存儲器能夠高速提供處理器所需數(shù)據(jù)，該DLU封裝也將包含一個用于透過Tofu互聯(lián)技術與其他DLU微處理器相連結的介面，富士通預計2018年度將推出DLU微處理器，且將先以協(xié)同處理器形式問世，由一組中央處理器(CPU)來驅動DLU微處理器。

　　自下一代DLU微處理器技術開始，富士通計劃將DLU微處理器以某種形式嵌入一組CPU中，不過富士通仍未透露此下一代技術何時將推出。借由上述芯片外(off-chip)網(wǎng)路設計，富士通設想未來能夠以DLU微處理器打造非常龐大的系統(tǒng)，目標創(chuàng)建可擴充的平臺供處理最大且最復雜的深度學習問題。 富士通的最終計劃目標，是要除了擁有面向一般市場的SPARC處理器產(chǎn)品線外，也要打造一個DLU微處理器產(chǎn)品線。

　　富士通了解到AI與機器學習(ML)在不久的將來可望主導全球科技應用領域，如果不跟進恐面臨在未來遭邊緣化的危機，目前則是由NVIDIA居于這市場的領先地位，但英特爾(Intel)、AMD(AMD)及英國AI芯片硬件設計新創(chuàng)企業(yè)Graphcore等廠商，均在發(fā)展自有AI芯片技術上積極投入，預計未來6～12個月可能將相繼推出新產(chǎn)品線，屆時也將成為富士通DLU微處理器的新競爭對手。

　　NVIDIA在這塊領域具備的優(yōu)勢，在于該公司為自有繪圖芯片(GPU)開發(fā)的深度學習軟件支援，能夠讓NVIDIA在AI芯片市場上取得較大領先優(yōu)勢，用于處理神經(jīng)網(wǎng)路的軟件架構數(shù)量不僅多且仍在增長，但NVIDIA能夠完全提供支持，反觀微軟(Microsoft)、CNTK、Theano、MXNet、Torch、TensorFlow以及Caffe等廠商最多只能支持主要的軟件架構部分。

　　即使如此，對于擁有較龐大資金規(guī)模的廠商如富士通及其他廠商來說，這塊領域雖然已有大量深度學習軟件已經(jīng)被寫入，但相對于未來幾年可能發(fā)展的數(shù)量來說仍是九牛一毛，這意謂在這塊領域未來幾年仍有容納其他新進競爭廠商的許多空間，這讓富士通等新進廠商仍有搶食這塊市場商機的機會。