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人工智能是怎样搅动芯片行业的

2018-8-20 09:58| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 27850| 评论: 0|来自: 企业思想家

摘要: 从计算的早期开始,人们就一直认为人工智能有朝一日会改变这个世界。几十年来,我们已经看到无数流行文化参考和未来主义思想家所描述的未来,但技术本身仍然难以捉摸。增量进步主要归功于边缘学术界和消费性企业研究 ...

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从计算的早期开始,人们就一直认为人工智能有朝一日会改变这个世界。几十年来,我们已经看到无数流行文化参考和未来主义思想家所描述的未来,但技术本身仍然难以捉摸。增量进步主要归功于边缘学术界和消费性企业研究部门。

这一切都在五年前发生了变化。随着现代深度学习的出现,我们已经看到了这项技术在行动中的真实一瞥:计算机开始看到,听到和谈论。人工智能第一次感觉有形,触手可及。

今天的人工智能开发主要围绕深度学习算法,如卷积网络,循环网络,生成对抗网络,强化学习,胶囊网等。所有这些都有一个共同点,就是它们需要大量的计算能力。为了在推广这种智能方面取得实际进展,我们需要彻底检查为这项技术提供动力的计算系统。

2009年发现GPU作为计算设备通常被视为一个关键时刻,帮助引发了围绕深度学习的寒武纪爆发。从那时起,对并行计算架构的投资爆炸式增长。谷歌TPU(Tensor Processing Unit)的兴奋就是一个很好的例子,但TPU才刚刚开始。 CB Insights的发言人告诉我的团队,仅在2017年,新的专用AI芯片创业公司就筹集了15亿美元。这太惊人了。

我们已经看到新的创业公司进入现场,挑战英特尔,AMD,Nvidia,微软,高通,谷歌和IBM等老牌企业。像Graphcore,Nervana,Cerebras,Groq,Vathys,Cambricon,SambaNova Systems和Wave Computing这样的新兴公司正在成为为深度学习的未来铺平道路的新星。虽然这些初创公司肯定资金充足,但这些都是早期的,我们还没有看到谁将成为赢家,将来会有什么样的老卫兵。

Nvidia的统治地位
Nvidia将GPU作为人工智能和深度学习的替代品引入主流。 该公司计算从消费者游戏领导者到AI芯片公司的转变一直都很不错。 就像其对Volta的30亿美元投资以及像CUDA / cuDNN这样的深度学习软件库的推动,它将其从领先地位推向市场主导地位。 去年,它的股票走到了尽头,首席执行官Jensen Huang被“财富”杂志评为年度较佳商人,并因此获得了“新英特尔”的美誉。


但是虽然Nvidia在外观上可能看起来完全不同,但它仍然只是制造了几十年来制作的相同显卡。但GPU作为AI技术的未来尚不确定。批评者认为,GPU已经挤满了20年的不适用于深度学习。 GPU是通用设备,可支持各种应用,包括从物理模拟到电影渲染的所有应用。我们不要忘记,在2009年深度学习中首次使用GPU基本上是一种黑客行为。

ASIC的兴起
攻击芯片市场的公司正在证明AI将在专用芯片上更快地执行光照。最可能的候选者是ASIC(专用集成电路),它可以高度优化以执行特定任务。

如果您认为芯片是从通用到专用的发展,那么频谱包括一方面的CPU,中间的GPU和FPGA,另一方面包括ASIC。


CPU在执行高度复杂的操作方面非常有效 - 基本上与支持深度学习训练和推理的特定数学类型相反。新进入者正在押注ASIC,因为它们可以在芯片级设计,以处理大量简单的任务。该板可以专用于一组窄函数 - 在这种情况下,稀疏矩阵乘法,具有高度并行性。即使是设计为可编程且因此稍微更加通用化的FPGA,其隐含的多功能性也受到阻碍。

专用AI芯片的性能提升是显而易见的。那么这对更广泛的技术领域意味着什么呢?

未来是非商品化的
相对于CPU而言,GPU已经没有商品化了,而我们所看到的AI芯片投资的巨大增长是GPU最终会被更专业的东西取代。考虑到Nvidia的存在,英特尔的x86 CPU技术过于普遍化,无法满足对图形密集型应用不断增长的需求,这里有一点讽刺。这一次,英特尔和Nvidia都不会袖手旁观,让创业公司吞噬这个新市场。机会太大了。

可能的情况是,我们会看到Nvidia和英特尔继续大力投资Volta和Nervana(以及他们的继任者)。由于互操作性问题,AMD一直在苦苦挣扎(参见下面的软件部分),但很可能会很快提出可用的东西。微软和谷歌正在与Brainwave和TPU以及许多其他项目合作。然后是所有创业公司。这份名单似乎每周增长,你很难找到一个风险投资基金,该基金没有对至少一个参与者进行过相当大的赌注。

芯片领域的另一个问题是边缘计算,其中推理是直接在设备上计算的,而不是云内环境或公司数据中心。模型可以直接部署在边缘,以满足低延迟要求(移动)或对低功耗,间歇连接设备(嵌入式,物联网)进行预测。最近有几个关于基于边缘的AI加速器的公告,例如Google的Edge TPU。

打开有关未来的问题
芯片领域的任何新人面临的较大挑战可能不是硬件 - 它是软件。 Nvidia凭借CUDA / cuDNN在市场上占有一席之地,CUDA / cuDNN是软件库,构成了位于芯片顶部的必要抽象层,使TensorFlow和PyTorch等框架无需编写复杂的低级指令即可运行。如果没有这些高级库,通常很难从代码的角度来定位芯片。

问题是,CUDA和cuDNN不是开源的。它们是专有包,只能在Nvidia硬件上运行。在开发人员可以利用ASIC之前,提供商需要首先找到一种新方法,使框架可以轻松访问其芯片。如果没有这一点,开发人员将不会采用重要的(如果有的话) - 开发人员只会坚持使用Nvidia,因为它可行。需要有一个等同于CUDA / cuDNN的开源或需要移植到特定ASIC的框架,就像Google对TPU和TensorFlow所做的那样。没有明显的解决方案,这是一个巨大的障碍。


这是什么意思呢?
至少在短期内,我们会看到过多的芯片,一些直接相互竞争,另一些则专注于培训和推理的特定方面。这对行业意味着开发人员会有很多选择。与大规模商品化的CPU市场不同,该行业看起来更像是一个更加多样化,异构化和特定于应用程序的未来。

虽然我们不知道具体结果是什么,但有一点是肯定的:人工智能的未来在于专用ASIC而不是商品硬件。

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