AI芯片技術的演進

人工智能 (AI) 正在改變我們的世界，而這場革命的一個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？

機器學習算法每天都變得越來越復雜，需要越來越多的計算能力來進行訓練和推理。

最初，人工智能工作負載在傳統(tǒng)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) 在運行某些類型的人工智能工作負載時非常高效。但對于那些處于人工智能開發(fā)前沿的人來說，標準 GPU 已不再足夠，因此需要開發(fā)出更專業(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始設計的，可以比傳統(tǒng) CPU 或 GPU 更高效地執(zhí)行人工智能任務。我們將回顧 GPU 和更新的專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習工作負載。

AI 芯片技術演進

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域的一種商品。與只能同時執(zhí)行幾個復雜任務的 CPU 不同，GPU 的設計目的是并行執(zhí)行數千個簡單任務。這使得它們在處理機器學習工作負載時非常高效，這些工作負載通常需要大量非常簡單的計算，例如矩陣乘法。

然而，雖然 GPU 在人工智能的崛起中發(fā)揮了至關重要的作用，但它們也并非沒有局限性。GPU 并不是專門為 AI 任務設計的，因此它們并不總是這些工作負載的最有效選擇。這導致了更專業(yè)的人工智能芯片的開發(fā)，例如專用集成電路（ASIC）和現場可編程門陣列（FPGA）。

ASIC 和 FPGA

ASIC 和 FPGA 代表了人工智能芯片技術發(fā)展的下一步。ASIC（即專用集成電路）是為特定任務或應用定制的芯片。就人工智能而言，ASIC 旨在處理特定的人工智能工作負載，例如神經網絡處理。這使得它們在執(zhí)行這些任務時非常高效，但靈活性不如其他類型的芯片。

FPGA（現場可編程門陣列）是可以通過編程來執(zhí)行各種任務的芯片。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型的芯片更復雜和更昂貴。

神經處理單元 (NPU)

AI 芯片技術的最新發(fā)展是神經處理單元（NPU）。這些芯片專為處理神經網絡而設計，神經網絡是現代人工智能系統(tǒng)的關鍵組成部分。NPU 針對神經網絡所需的大容量并行計算進行了優(yōu)化，其中包括矩陣乘法和激活函數計算等任務。

NPU 通常具有大量能夠執(zhí)行同時操作的小型高效處理核心。這些內核針對神經網絡中常用的特定數學運算進行了優(yōu)化，例如浮點運算和張量處理。NPU 還具有高帶寬內存接口，可以有效處理神經網絡所需的大量數據。

NPU 設計的另一個關鍵方面是功效。神經網絡計算可能非常耗電，因此 NPU 通常會結合優(yōu)化功耗的功能，例如根據計算需求動態(tài)調整功耗，以及減少每次操作能耗的專門電路設計。

AI 芯片的優(yōu)勢

人工智能芯片為人工智能和數據科學行業(yè)帶來了幾個引人注目的好處：

效率

傳統(tǒng) CPU 無法滿足人工智能和機器學習工作負載的并行處理要求。另一方面，人工智能芯片是專門為這些任務而設計的，使其效率顯著提高。

這種效率的提高會對人工智能系統(tǒng)的性能產生巨大影響。例如，它可以實現更快的處理時間、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(jié)能

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

然而，人工智能芯片的設計比傳統(tǒng) CPU 更節(jié)能。這意味著它們可以用一小部分功率執(zhí)行相同的任務，從而顯著節(jié)省能源。這不僅有利于環(huán)境，還可以為依賴人工智能技術的企業(yè)和組織節(jié)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(tǒng)的性能。由于它們是專為人工智能任務而設計的，因此能夠比傳統(tǒng) CPU 更有效地處理復雜的計算和大量數據。

這可以帶來更快的處理時間、更準確的結果，并支持需要低延遲響應用戶請求的應用程序。

采用人工智能芯片的組織面臨的挑戰(zhàn)

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

復雜的實施

在組織現有的技術基礎設施中實施人工智能芯片是一項重大挑戰(zhàn)。人工智能芯片的專業(yè)性質通常需要重新設計或對現有系統(tǒng)進行大幅調整。這種復雜性不僅延伸到硬件集成，還延伸到軟件和算法開發(fā)，因為人工智能芯片通常需要專門的編程模型和工具。

此外，有效實施和優(yōu)化基于人工智能芯片的系統(tǒng)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業(yè)知識的新人才。這種對專業(yè)知識的需求可能會給小型組織或人工智能領域的新手造成進入壁壘。

成本

與設計高度專業(yè)化的芯片相關的研發(fā)成本是巨大的。此外，人工智能芯片（尤其是 ASIC 和 NPU 等先進芯片）的制造過程可能比標準 CPU 或 GPU 更復雜、成本更高。這些額外成本會轉嫁給最終用戶，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(tǒng)中的組織來說，需要對基礎設施進行大量投資。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。

過時風險

AI 技術的快速發(fā)展，帶動了 AI 芯片市場不斷創(chuàng)新和新產品開發(fā)的循環(huán)。隨著更新、更高效的芯片不斷發(fā)布，這種快速的發(fā)展速度也帶來了過時的風險。投資人工智能芯片技術的組織面臨著硬件相對較快過時的挑戰(zhàn)，可能需要頻繁升級。

這種過時的風險可能會導致投資猶豫不決，特別是對于預算有限的組織而言。保持技術前沿與管理成本之間的平衡是一個微妙的平衡，需要仔細的戰(zhàn)略規(guī)劃并考慮長期技術趨勢。

AI 芯片領先廠商有哪些？

英偉達

英偉達是目前領先的 AI 芯片供應商。英偉達此前以 GPU 聞名，近年來開發(fā)了專用 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。其多實例 GPU (MIG) 技術允許多個網絡或作業(yè)在單個 GPU 上同時運行，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 和機器學習應用。

AMD

AMD 傳統(tǒng)上以 CPU 和 GPU 聞名，現已憑借 Radeon Instinct GPU 等產品進入人工智能領域。

Radeon Instinct GPU 專為機器學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習功能。這些 GPU 具有先進的內存技術和高吞吐量，使其適用于訓練和推理階段。AMD 還提供 ROCm（Radeon 開放計算平臺），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域的投資包括一系列產品，從具有人工智能功能的 CPU 到專門為訓練深度學習模型而設計的 Habana Gaudi 處理器等專用人工智能硬件。

Habana Gaudi 處理器因其在 AI 訓練任務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 處理器的關鍵特性之一是其處理器間通信功能，可實現跨多個芯片的高效擴展。與英偉達和 AMD 的同類產品一樣，它們針對常見的 AI 框架進行了優(yōu)化。