展望2018 AI芯片領域:眾多廠商追隨深度學習
度神經(jīng)網(wǎng)絡就像遠方地平線上的海嘯
鑒于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的算法和應用還在不斷演變之中,所以目前我們還不清楚深度神經(jīng)網(wǎng)絡最終會帶來怎樣的變化。但是迄今為止,深度神經(jīng)網(wǎng)絡在翻譯文本、識別圖像和語言方面取得的成功,讓人們清楚地意識到,深度神經(jīng)網(wǎng)絡將重塑計算機設計,當半導體設計和制造方面發(fā)生著同樣深刻顛覆的同時,這些變化逐漸開始帶來影響。
為訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡量身定制的第一批商用芯片將于今年上市。由于訓練新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型可能需要幾周或幾個月的時間,因此這些芯片可能是迄今為止制造出的最大、也是最昂貴的商用芯片。
今年,該行業(yè)可能會看到來自初創(chuàng)公司Graphcore的一款微處理器芯片,沒有采用DRAM,而是來自競爭對手Cerebras Systems的晶圓級集成。英特爾收購的2.5-D Nervana芯片已經(jīng)在制作樣品,其他十幾款處理器也正在開發(fā)中。同時,ARM和西部數(shù)據(jù)等芯片公司也正在研究芯片核心,以加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡的推理部分。
加州大學伯克利分校名譽教授David Patterson表示:“我認為(2018年)將有一場即將上演的派對。我們會看到許多公司正在評估的一些想法。”
這個趨勢非常重要,Patterson和聯(lián)合作者John Hennessey在關于計算機開創(chuàng)性文本的最新版本中撰寫了一個新的篇章,于上個月發(fā)表。作者對內(nèi)部設計提供了深入的見解,例如Patterson撰寫的關于Google TensorFlow Processor(TPU)部分,以及最新Apple和Google智能手機芯片中的Microsoft Catapult FPGA和推理塊。
“這是計算機架構和封裝的復興。明年我們會看到比過去十年更有趣的計算機,” Patterson說。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡的興起,在過去幾年里把風投的資金帶回到了半導體領域。 EE Times最近公布的Silicon 60本榜單中,有7家致力于某種形式的神經(jīng)網(wǎng)絡芯片,其中2家公司鮮為人知:Cambricon Technologies(中國北京)和Mythic Inc.(美國德克薩斯州奧斯?。?br /> “我們看到擁有新架構的初創(chuàng)公司正在激增。我自己也在關注著15-20家公司......過去10到15年,我們還沒有看到哪一個細分領域有15家這么多的芯片公司出現(xiàn)。”企業(yè)家Chris Rowen這樣表示,他離開了Cadence Design Systems,成立了一家名為Cognite Ventures的公司,專注于神經(jīng)網(wǎng)絡軟件。
“在高端服務器訓練方面,Nvidia是一個很難對付的競爭對手,因為它有很難撼動的軟件地位,而且涉足智能手機市場那你肯定是瘋了,因為你必須要擅長很多方面,但是在高端和低端智能手機市場你可能還有一些機會。”Rowen表示。
市場分析公司The Linley Group負責人Linley Gwennap表示,Nvidia最新的GPU(Volta)做得非常出色,Nvidia對其進行了調(diào)整,可對深度神經(jīng)網(wǎng)絡做速度訓練。“但我當然不認為這是最好的設計,”Gwennap說。
