芯片帝国之架构篇:英伟达GPU独占风骚,英特尔掉队、谷歌奋力追赶

亿欧网 中字

除赛灵思以53%的份额(咨询公司Gartner2016年数据)占据FPGA市场头把交椅外,阿尔特拉(Altera)以36%的份额位居其后。2015年6月,阿尔特拉被英特尔以167亿美元的价格收购后,英特尔在其基础上成立了可编程事业部。今年4月,英特尔的FGPA被正式应用于主流的数据中心OEM厂商中,主要客户包括戴尔、富士通等。

不过老大赛灵思在回复如何看待阿尔特拉被英特尔收购时,傲娇的表示:“我们依旧是第一,只是尾巴丢了”。

但由于FPGA要保证编程的灵活性,电路上会有大量冗余,因此成本上不能像ASIC做到最优,工作频率也不能太高。因而,在ASIC还并不成熟,同时GPU功耗和成本较高的现阶段发展较好。

谷歌和ASIC:“专精职业选手”,专一决定效率,AI芯片未来

随着专用化需求的进一步发展,芯片界又诞生了ASIC。ASIC(Application Specific Integrated Circuit)即专用集成电路,本文中特指专门为AI应用设计、专属架构的处理器芯片。

近年来涌现的类似TPU、NPU、VPU、BPU等,本质上都属于ASIC。无论是从性能、面积、功耗等各方面,AISC都优于GPU和FPGA,长期来看,ASIC代表AI芯片的未来。

ASIC架构典型的代表,是谷歌的张量处理器TPU,其采用了脉动阵列的组织方式。2016年,谷歌TPU在AlphaGo与李世石一役中横空出世,使AlphaGo“思考”棋招和预判局势,处理速度比GPU和CPU快上几十倍。令人惊艳的的TPU,也一度被认为是AI芯片业内新的搅局者。不过TPU的资历也没比以上几位年轻,哈佛大学孔祥重教授在1970 s就提出了TPU的脉动阵列组织方式。

今年2月,谷歌也以Beta测试的形式开放了一直只是自用的TPU,服务的名称为Cloud TPUs(云端TPUs),用于云端服务器。今年5月Google云端芯还发布了TPU 3.0,8月谷歌又推出一款为边缘计算定制的Edge TPU。

不过TPU目前并不对外发售,并且要想进入更多市场,它的通用性仍需检验。但谷歌TPU的推出,以及测试版对中小企业的开放,还是会对英伟达带来一定威胁。

而ASIC芯片领域,也有一大批追赶者。以我国的初创企业而言,2017年9月,华为发售的AI芯片麒麟970上的NPU(属ASIC架构)集成了初创芯片企业寒武纪的1A处理器作为其核心人工智能处理单元。

2017年1月,地平线携手英特尔发布基于BPU(属ASIC架构)架构的最新高级辅助驾驶系统,12月,地平线机器人发布“旭日”和“征程”两款嵌入式AI芯片,面向智能驾驶和智能摄像头。

2016年,英特尔收购的视觉处理芯片企业Movidius,其研发的VPU也是ASIC芯片。

在AI算法尚处于蓬勃发展、快速迭代的今天,ASIC存在开发周期较长、需要底层硬件编程、灵活性较低等劣势,因此目前发展速度还不及GPU和FPGA。但长期来看,ASIC是AI芯片的未来。

IBM和类脑芯片:另辟蹊径,颠覆传统计算架构,仍在研发

另外,在传统架构之外,还有一类“不走寻常路”的芯片,这就是“类脑芯片”。“类脑芯片”颠覆传统计算架构,将数字处理器当作神经元,把内存作为突触,内存、CPU和通信部件完全集成在一起,采用模拟人脑神经元结构来提升计算能力。

“类脑芯片”以IBM TrueNorth芯片为代表,但由于技术和底层硬件的限制,其尚处于前期研发阶段,目前不具备大规模商业应用的可能性。从技术成熟度和商业可行性两个角度,使用AI专属硬件进行加速运算是今后五年及以上的市场主流。

我国初创企业西井科技也在研发类脑芯片,其宣称“芯片用电路模拟神经,成品有100亿规模的仿真神经元,可用于基因测序、模拟大脑放电等领域”。

不过,类脑芯片的商用并不乐观,西井目前也从研究类脑芯片转向自动驾驶领域。

总结:诸侯混战,同赛道纠缠,不同架构竞争

从CPU、GPU、FPGA,到ASIC及类脑芯片,从英特尔、英伟达、赛灵思、谷歌再到IBM,可以看出芯片业最近50年可谓风起云涌,而人工智能芯片的兴起只是最近的一次浪潮。

GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片等可用于AI的芯片,也只是目前登场的芯片中的一小部分,其商用场景还未完全展开。而当前的AI芯片中,应用还是以GPU领先,FPGA可能成为下一个爆点,ASIC目前是被看好、但不成熟的新星。

再看芯片巨头的斗争,英特尔与ARM在CPU市场、英伟达和AMD在GPU市场、赛灵思和阿尔特拉在FPGA市场上,及谷歌和一些创企在ASIC市场的竞争……而在AI浪潮下引导的芯片革新上,英特尔与英伟达,赛灵思以及谷歌又在不同芯片架构及应用场景间进行斗争。

可以说这确实是一场“诸侯混战”,而身处变革中的每一个巨头,都不想在战争中先倒下。

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