下冰雹 · 3月12日

AI芯片杂谈~~

这两年,图形处理和AI(人工智能)加速计算需求的不断涌现,国内AI芯片市场已呈现出百花齐放的发展态势,衍生出多种类型的AI加速产品。近期的全国政协会议也谈到了这个---“人工智能已经成为国家间科技竞争的必争之地。要深入挖掘国产AI芯片算力潜力,加速推动国产操作系统发展,夯实人工智能发展算力底座,助推新质生产力跑出加速度”。所以我们谈下AI芯片。

作为专为AI计算需求而设计制造的集成电路,AI芯片不仅革新了计算机处理信息的方式,更在图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等多个前沿领域发挥了至关重要的作用。

AI芯片的基本概念

AI芯片,也称作AI加速器或智能芯片,是一种特制的微处理器,专门为高效运行人工智能算法而设计。不同于传统的CPU、GPU等通用处理器,AI芯片致力于解决AI应用中的大规模并行计算问题,尤其是针对神经网络模型的密集型数学运算,如矩阵乘法、卷积操作和激活函数计算等。这种高度定制化的设计极大地提升了计算效率,降低了能耗,并实现了实时响应和高性能推理能力。

AI芯片的技术原理与架构

人工神经网络模型 AI芯片的核心原理基于人工神经网络,其中芯片内部的处理单元模拟了生物神经元的工作机制。每一个处理单元能够独立进行复杂的数学运算,例如权重乘以输入信号并累加,形成神经元的激活输出。激活函数则决定了信号如何转化为有意义的结果,它是AI芯片中不可或缺的一部分。

硬件架构 AI芯片的硬件架构多种多样,根据其设计目标和应用场景,可分为以下几类:

GPU(图形处理器): GPU原本主要用于图形渲染,但因其并行计算能力强,被广泛用于训练大型深度学习模型,尤其擅长处理浮点数密集型计算任务。

FPGA(现场可编程门阵列): FPGA具有高度灵活的可编程性,能够在硬件层面快速重新配置以适应不同的AI算法,适用于早期开发阶段和动态工作负载的场景。

ASIC(专用集成电路): ASIC是为特定AI任务定制的芯片,相较于GPU和FPGA,它在特定应用中的计算效率更高,能耗更低,但缺乏通用性。

TPU(张量处理单元): Google推出的TPU是专门针对机器学习任务设计的ASIC实例,专注于高效的矩阵运算,尤其适合TensorFlow框架下的深度学习模型。

AI芯片的分类与市场应用

AI芯片广泛应用于各个领域,包括但不限于:

1、自动驾驶:AI芯片能够实时处理车辆传感器收集的数据,实现精确的导航和决策,提高自动驾驶的安全性和可靠性。

2、智能安防:AI芯片可用于视频监控、人脸识别等安防领域,提高安全监控的效率和准确性。

3、智能家居:AI芯片能够支持智能家居设备的智能化控制和管理,提升居住体验。

4、医疗健康:AI芯片可用于医疗影像分析、疾病诊断等领域,辅助医生进行精准治疗。

国内AI芯片现状以及未来挑战

国内AI芯片市场近年来发展迅猛,涌现出了一批具有创新能力和市场竞争力的企业,其中一些知名的包括华为、寒武纪、地平线、百度等,国外有英伟达等,下面分别列举了每个公司的一款芯片的介绍:

华为海思的昇腾910

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达芬奇架构

架构:基于达芬奇架构设计

制程工艺:7nm

核心数量:配备有大量AICore(人工智能内核),例如提到的256个AICore

性能指标:半精度(FP16)算力:高达256 TeraFLOPS(每秒万亿次浮点运算)

整数精度(INT8)算力:可达512 TeraOPS(每秒万亿次整数运算)

支持高速内存接口和通道,比如128通道全高清视频编解码能力

最大功耗:约为350瓦

寒武纪的思元370

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MLU架构

架构:MLUarch03

算力:最高256 TOPS(INT8),64 TOPS(FP16)

制程工艺:7nm

性能指标:最大算力高达256TOPS(INT8精度)

集成的晶体管数量:390亿个

内存支持:支持LPDDR5内存

应用场景:适用于云计算数据中心

最大功耗: 250W

地平线的征程5

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地平线架构

征程5:

架构:双核BPU:地平线自研的第二代贝叶斯架构,专为AI计算优化。

算力:单颗芯片AI算力最高可达128 TOPS,能够处理大量的并行计算任务。

功耗:30W

工艺:16nm

应用场景:自动驾驶、智能座舱、智能监控等车载AI

百度昆仑芯片

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昆仑架构

架构:百度昆仑2芯片采用自研的第二代XPU架构,这是一种针对AI计算进行了深度优化的架构设计,能够高效执行大规模并行计算任务,特别适合深度学习和机器学习算法的处理。

算力:INT8整数精度算力达到256 TeraOPS(每秒万亿次整数运算)。

半精度(FP16)算力为128 TeraFLOPS(每秒万亿次浮点运算)。

功耗:最大120W

工艺: 7nm。

应用场景:百度昆仑2芯片适用于云、端、边等多场景的AI计算需求。

英伟达H100

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Nvidia H100 SM

架构:Hopper架构

算力:FP64为67TFLOPS;

FP32为989TFLOPS;

FP16为1979TFLOPS;

BF16为1979TFLOPS;

INT8为3958TFLOPS

功耗:700W

工艺:4nm

应用场景:机器学习、深度学习训练和推理、科学计算模拟、数据分析、自然语言处理等

可以看出,尽管国内AI芯片在设计和应用上取得了一定的成就,但与英伟达等国际领先企业相比,仍存在一定的性能差距。国内AI芯片还面临着一系列关键的挑战:

1、技术壁垒与核心专利:在高端芯片设计、EDA工具、IP核以及先进制造工艺等方面,我国企业与国际领先水平相比存在差距,尤其是在7nm及以下的先进制程上,对外国先进技术和设备的依赖度较高,还面临被制裁的风险。

2、市场竞争与品牌认知:虽然国内市场华为等厂商影响力较大,但在国际市场上,英伟达、英特尔、AMD等公司在AI芯片领域还是占据了主导地位,中国企业要在全球范围内建立品牌影响力和客户信任度尚需时日。

3、人才储备与培养:高端AI芯片研发和设计需要大量专业人才,涉及的专业技术覆盖广泛,包括集成电路设计、算法优化、材料科学等,而中国在人才培养和引进方面还需进一步加强,以支撑产业的长远发展。

随着国内企业的不断努力和创新,相信未来这一差距会逐渐缩小。同时,国家也应加大对AI芯片产业的支持力度,推动国内AI芯片产业的快速发展。

作者:处芯积律
文章来源:处芯积律

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