軟件一直是智能應用領域的創(chuàng)新助推器，而硬件正迅速成為人工智能（AI）領域的核心引擎。人臉識別、自動駕駛、虛擬輔助，以及眾多其他應用都要依賴AI硬件。預計到2025年，AI的市場規(guī)模將達到650億美元。

神經(jīng)網(wǎng)絡等并行計算系統(tǒng)對于能夠處理海量數(shù)據(jù)并執(zhí)行自我迭代訓練有著巨大的需求，硬件也因此成為這一領域的主導力量。在這個數(shù)據(jù)量巨大的環(huán)境中，AI加速器等硬件系統(tǒng)占據(jù)了舞臺中心。

AI加速器具有如下眾多優(yōu)勢：

● 能效相較于通用型計算設備顯著提高

● 降低計算延遲以支持實時應用

● 具備可擴展性，能夠取得性能速度改善，其程度甚至能與所用的內核數(shù)達成線性擴展

● 異構架構支持系統(tǒng)容納多個專用處理器以執(zhí)行特定任務

AI加速器支持數(shù)據(jù)中心和邊緣

AI加速器主要在兩大領域發(fā)揮作用：數(shù)據(jù)中心和邊緣。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心需要大規(guī)模的可拓展計算架構，尤其是那些可支持多達數(shù)千臺物理服務器和數(shù)百萬臺虛擬機的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，對大規(guī)模可擴展計算架構的需求極為迫切，這一市場需求使得一些企業(yè)憑借加速AI工作負載這一業(yè)務發(fā)展壯大。例如，Cerebras為Cerebras CS-1深度學習系統(tǒng)創(chuàng)造了晶圓級引擎（WSE）。WSE面積為46，225mm2，擁有1.2 萬億個晶體管和40萬個經(jīng)過AI優(yōu)化的內核，是迄今為止最大的芯片。WSE可提供更大的算力、存儲和通信帶寬，能夠支持AI研究達到前所未有的速度和規(guī)模。與之相對的是硬件基板面有限且節(jié)能至為關鍵的邊緣應用。如果邊緣SoC內部集成了AI加速器IP ，則它可以快速提供必要的智能功能從而支持各種應用，例如智能手機或自動化工廠機器人中運行的交互式程序。對于在邊緣提供智能應用，支持它們的 AI加速器必須經(jīng)過優(yōu)化，以具備諸如實時計算延遲、超高能效、失效安全運行以及高度可靠性等特征。

并不是所有AI應用都需要像WSE這么大的芯片，例如以下類型的硬件AI加速器：

● 能夠執(zhí)行時間神經(jīng)網(wǎng)絡處理的圖形處理單元 （GPU）

● Google張量處理單元 （TPU） 等空間加速器

● Sambanova的DataScale等粗粒度可重構計算架構 （CGRA）

● 經(jīng)過向量處理擴展的大規(guī)模多核標量處理器

所有此類芯片均可以幾十個或幾百個組合使用，形成更大的系統(tǒng)，處理更大型的神經(jīng)網(wǎng)絡。比如說，如果將Google的TPU合并到pod配置中，那么可以帶來超過100 petaFLOPS的處理能力來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型。NVIDIA旗下應用深度學習研究團隊推出的Megatron創(chuàng)造了一個帶有83億參數(shù)轉換器的語言模型，可提供8路模型并行和64路數(shù)據(jù)并行功能用于自然語言處理。要執(zhí)行這一模型，就必須開發(fā)出具有 312 teraFLOP FP16計算能力的NVIDIA A100 GPU。另一種新興的硬件類型是 CGRA，它能在編程不同網(wǎng)絡時，在性能、能效與靈活性方面巧妙地實現(xiàn)權衡。

在這場關于AI硬件的討論中，軟件棧是不容忽視的存在，因為它能實現(xiàn)系統(tǒng)級性能表現(xiàn)，并確保充分利用硬件。TensorFlow等開源軟件平臺為開發(fā)人員提供各類工具、庫和其他資源，幫助他們輕松構建和部署機器學習應用。Facebook Glow等機器學習編譯器不斷涌現(xiàn)，有助于促成高級軟件框架與各種AI加速器的連接。

種類全面的AI設計產(chǎn)品組合

硬件已經(jīng)成為AI應用的關鍵組件，但此類組件仍然面臨特有的設計難題，在云和邊緣應用想要突破當前硅技術的功耗、性能和面積（PPA）極限時尤其如此。對數(shù)據(jù)中心來說，件設計呈現(xiàn)多級物理分層、局部同步和全局異步架構、尺寸龐大和布局分散等特征。在邊緣應用中， AI設計必須能夠處理數(shù)以百計的設計角，以滿足超低功耗要求，實現(xiàn)異構集成并具備超乎尋常的多變性。

新思科技能夠為AI硬件設計人員提供業(yè)內最為全面的AI設計產(chǎn)品組合，幫助他們攻克此類難題。我們的產(chǎn)品，以邊緣設備IP、Zebu Server 4仿真系統(tǒng)，全面輻射整個范圍，并能快速將載復雜的工作負載引入到Fusion Design Platform，實現(xiàn)全流程的、且經(jīng)AI改進結果質量（QoR）和結果轉化時間（TTR）的IC設計。

新思科技還推出DSO.ai（設計空間優(yōu)化AI），這是業(yè)內首款針對芯片設計的自主AI應用。DSO.ai 在非常大的芯片設計解決方案范圍內尋找優(yōu)化目標。它減少了設計工作流中自動執(zhí)行的間接決策，從而大幅加快了專用AI加速器的設計進度。

隨著AI應用更加深入地融入我們的生活，AI加速器等硬件將會繼續(xù)發(fā)揮關鍵作用，實現(xiàn)實時響應，為智能設備和系統(tǒng)創(chuàng)造更大價值。

原文標題：AI加速器，實現(xiàn)人工智能創(chuàng)新的核心引擎

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責任編輯：haq