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不止Googlevs.Nvidia:深度學習引領AI芯片大戰

日期:2019-03-06   人氣:  來源:互聯網
簡介:不止Googlevs.Nvidia:深度學習引領AI芯片大戰 AI前線導讀:2017年,AI芯片是半導體產業的亮點,而它受到的關注又遠遠超出半導體的圈子。這一年,從科技巨頭到初創公司,新老角色輪番登場,為我們上演了精彩好戲。若干年后,當我們再回頭來看,一定可以把2……

不止Googlevs.Nvidia:深度學習引領AI芯片大戰

AI前線導讀:2017年,AI芯片是半導體產業的亮點,而它受到的關注又遠遠超出半導體的圈子。這一年,從科技巨頭到初創公司,新老角色輪番登場,為我們上演了精彩好戲。若干年后,當我們再回頭來看,一定可以把2017年作為AI芯片元年。

GoolevsNvidia巨頭之間的錯位戰爭

四月初,Google公布了一篇即將在ISCA2017上發表的論文:In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit。可以說正是這件小事,揭開了一部年度大戲的序幕,而它產生的深遠影響甚至可能會持續到很多年之后。其實,在2016年6月的時候Google就透露了自己研發了一款在云端使用的專用AI芯片,TPU(TensorProcessingUnit)。Google做AI芯片當然是吸引眼球的新聞,但苦于一直沒有公布細節,大家也只能猜測和等待。因此,這篇普通的學術論文,得到了媒體的極大關注。我也在第一時間寫了一篇評論文章:GoogleTPU揭秘,也是我的公眾號閱讀量最大的文章之一。對TPU高度關注的當然不只我們這些吃瓜群眾,還有AI芯片領域絕對的統治者Nvidia。后面就發生了黃教主和Google間關于TPU的Benchmark結果是否合理的口水戰。而早在2016年Google透露TPU的時候,Nvidia就多次表示它對GPU在AI運算上的統治地位沒有什么威脅。

5月11日,www.tka.net.cn,NvidiaGTC2017大會,黃教主在Keynote上拋出了最新的GPUVolta(GV100)。Nvidia股票應聲大漲,媒體也是大肆報道。AI芯片的焦點似乎又回到了Nvidia這一邊。

除了公布了重量級的Volta,GTC上還有一個小事件,Nvidia宣布開源它的DeepLearningAccelerator(DLA),9月正式公開。這個發布,在黃教主的Keynote中是一句話帶過,但在業界引起的震動卻一點也不小。Nvidia為什么要搞開源?會開源什么東西?這個開源會不會影響眾多初創公司的前景?對這些問題的討論一直延續到NVDLA真正開源之后。

沒過多久,5月17日,在GoogleI/O大會上,Google公布了第二代TPU,用媒體的話說stoleNvidia’srecentVoltaGPUthunder。雖然TPU2的細節公布的并不多,但指標確實看起來很不錯,而且具有非常好的可擴展性。唯一的遺憾就是它并不對外銷售,只能以TPUCloud的方式供大家使用。

9月下旬,JeffDean這位Google的軟件大神參加了HotChip這個芯片界的重要會議,并在KeynoteRecentAdvancesinArtificialIntelligenceviaMachineLearningandtheImplicationsforComputerSystemDesign也親自介紹了TPU和TPU2的情況,把它們作為新的計算生態中重要的一環。

9月底,NVDLA在承諾的最后期限之前開源了NVDLA的部分硬件代碼,同時公布了未來開源更多硬件和軟件的路線圖。這之后,大家對NVDLA也做了各種分析和討論,試圖把它玩起來。從目前來看,NVDLA的開源好像并沒有影響眾多初創公司的融資。這個話題我們后面再說。至于Nvidia開源DLA的原因,官方的說法是讓更多人可以更容易的實現Inference,促進AI的推廣,特別是在眾多嵌入式設備上的應用。但從整個開源的過程來看,這個開源的決定似乎是比較倉促的。DLA來自Nvidia自動駕駛SoC中的一個module,最初并不是以開源IP為目的而設計的。而且9月的開源也只公開了一部分硬件代碼和相應的驗證環境,離真正能用起來也還是有較大差距。我們不好判斷這個開源的決定是否和GoogleTPU(在Inference上有比較大的優勢)的強勢亮相有關系。但基本的推測是,在DeepLearning中Nvidia的核心利益應該在于Training(目前GPU還是training的最好平臺)。讓Inference門檻更低,滲透到更多應用,特別是Edge端,從而進一步促進Training的需求,應該是符合它的最大利益的。而且NVDLA的軟件環境還是使用Nvidia的CUDA/TensorRT,還是由Nvidia掌控的。

這場從一篇論文開始,幾乎貫穿了2017年全年的Google和Nvidia的明爭暗斗,對業界的影響可能要遠遠超過這兩家公司本身。我之所以把它稱為錯位的戰爭,是因為它發生在Google這樣的傳統的軟件巨頭和Nvidia這樣的芯片巨頭之間。如果換成IntelvsNvidia,似乎是再正常不過的。Google的參戰,也許是開啟了新的時代。我們可以看到,不僅是TPU,Google在10月又公布了他們在GooglePixel2手機中使用的定制SoCIPU(ImageProcessingUnit)。和Apple越來越多的自己定制芯片一樣,Google這樣的科技巨頭同樣有應用(明確知道自己要什么),技術(對相關技術的多年積累),資源(不缺錢,不缺人)上的優勢,定制自己的硬件,甚至芯片會變得常態化。同時我們也看到,GoogleTPU的示范效應已經顯現,更多的科技巨頭加入AI加速硬件的競爭。Tesla宣布自己定制自動駕駛芯片;Amazon,Microsoft,以及國內的BAT,華為都在Cloud中提供專門的FPGA加速的支持;據稱BigFive中還有在自己開發芯片的;BAT也都在組建芯片設計的團隊,等等。雖然大家具體的架構和實現方式不同,但都反映出對AI專用硬件的極大興趣。相信未來這一趨勢會越來越明顯。

同時,傳統的芯片巨頭當然不會坐視這個巨大的市場被Nvidia主宰或者被Google們瓜分。Intel連續收購了Nervana(云),Movidius(端),Mobileye(自動駕駛),Altera(FPGA),又把AMD的RajaKudori(GPU)招至帳下,甚至還搞了Loihi(nueromorphic),可以說拿了一手好牌;雖然動作沒有大家想象的那么快,但后面的發力還是值得期待的。AMD也在努力追趕,畢竟他們的CPU+GPU有自己絕活,而整個公司也已經逐漸走出了低谷。而且,不管Tesla和AMD合作自動駕駛芯片的消息到底是真是假,芯片公司這種輸出芯片設計能力的模式也是一種不錯(或者無奈)的選擇。

以DeepLearning為代表的新型計算模式將引領未來芯片的發展方向,這一觀點基本已經是大家的一個共識。越來越多的玩家會關注能夠支持新型計算的芯片,其中很多可能之前完全不在半導體這個圈子,也完全不了解芯片是怎么回事。2017年我們不時能看到一些對比CPU,GPU,FPGA和ASIC架構的科普文章,甚至有10W+的閱讀量,不難看出大家的熱情。

初創公司長長的list

2017的AI芯片大戲中,主角不僅是巨頭,初創公司也都粉墨登場,戲份一點兒都不遜色。更重要的,在初創公司的表演中,中國公司不僅毫不怯場,而且非常出彩。我從8月份開始在github上維護一個AI芯片的列表,既包括大公司的產品,又包括初創公司的情況。到12月,這個列表中的信息越來越多,世界范圍內的初創公司有30多家。而且這個列表還只包含了公開信息,還有很多公司處在stealth狀態并沒有收錄。我也聽到一個說法,在AI芯片領域的初創公司可能超過了100家,在TSMC排隊投片也有30家。

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