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2019-06-26 中新经纬

   

剑灵觉醒版本【新智元导读】最近硬件业界有些热闹:IBM研发出能效超GPU100倍的新型存储器,英特尔预计2020年发布第一批独立GPU,清华的Thinker芯片论文入选ISCA-18。从学术界到产业界,芯片研究者的探索从未停止,进展也在切实发生。英特尔中国研究院院长宋继强博士,清华大学教授、微纳电子学系主任魏少军博士对未来AI芯片趋势进行了展望。赛灵思在今年3月宣布将推出新一代AI芯片架构ACAP(AdaptiveComputeAccelerationPlatform),这是一款高度集成的多核异构计算平台,能根据各种应用于工作负载的需求对硬件层进行灵活变化;英伟达在终端侧和服务中心分别提供不同性能和能效比的GPU芯片。【新智元导读】最近硬件业界有些热闹:IBM研发出能效超GPU100倍的新型存储器,英特尔预计2020年发布第一批独立GPU,清华的Thinker芯片论文入选ISCA-18。从学术界到产业界,芯片研究者的探索从未停止,进展也在切实发生。英特尔中国研究院院长宋继强博士,清华大学教授、微纳电子学系主任魏少军博士对未来AI芯片趋势进行了展望。IBM的大规模模拟存储器阵列,训练深度神经网络达到了GPU的精度。来源:IBMResearch

三国战纪ol官网IBM的大规模模拟存储器阵列,训练深度神经网络达到了GPU的精度。来源:IBMResearch下文选自《AI芯片:从历史看未来》文章第四节和第五节。在与亚马逊AWS和谷歌云竞争之际,微软愿意不惜一切代价打造一个功能齐全的云服务。专门的处理器是微软证明其在云计算领域为企业提供人工智能服务的一种方式。还有一个双时钟机制,可以使时钟速度(即升压状态)增加一倍,超过现在的Gen9EU可以在英特尔iGPU上处理的时钟速度。一旦达到合适的能效水平,英特尔将使用新一代的EU,并利用新工艺流程扩大EU数量,开发更大型的独立GPU。

维维股份股票AI的通用性实际上有两个层级:第一个层级是可以处理任意问题;第二个层级是同时处理任意问题。第一层的目标是让一种AI的算法可以通过不同的设计、数据和训练方法来处理不同的问题。例如现在流行的深度增强学习方法,大家用它训练下棋、打扑克、视觉识别、语音识别、行为识别、运动导航等等。但是,不同的任务使用不同的数据集来独立训练,模型一旦训练完成,只适用于这种任务,而不能用于处理其它任务。所以,我们可以说这种AI的算法和训练方法是通用的,而它训练出来用于执行某个任务的模型(是对具体解决这个任务的算法的表示,可以理解为程序中的一个模块)是不通用的。第二层的目标是让训练出来的模型可以同时处理多种任务,就像人一样可以既会下棋,又会翻译,还会驾驶汽车和做饭。这个目标更加困难,首先是还没有发现哪一个算法可以如此全能,其次是如何保证新加入的能力不会影响原有能力的稳定性,反而可以弥补原来能力的不足,从而更好的完成任务。例如,我们知道多模态数据融合可以比只使用单模态数据有更好的准确性和鲁棒性。但是,此前还没有人给出确凿的证据,证明使用模拟的方法可以得到与在传统的数字硬件上运行的软件相同的结果。也就是说,人们还不清楚DNN是不是真的能够通过模拟技术进行高精度训练。如果精度很低,训练速度再快、再节能,也没有意义。AI芯片是当前科技、产业和社会关注的热点,也是AI技术发展过程中不可逾越的关键阶段。无论哪种AI算法,最终的应用必然通过芯片来实现,不论是CPU还是文中提及的各种AI芯片。由于目前的AI算法都有各自的长处和短处,只有给它们设定一个合适的应用边界才能最好地发挥它们的作用。因此,确定应用领域就成为发展AI芯片的重要前提。遗憾的是,AI的杀手级应用目前尚未出现,已经存在的一些应用对于老百姓的日常生活来说也还不是刚需,也还不存在适应各种应用的通用算法。其实,也不需要全部通用,能像人一样可以同时拥有数十种能力,并且可以持续学习改进,就已经很好了。因此,AI芯片的外部发展还有待优化。去年微软表示,它正在为HoloLens的下一个版本构建定制AI芯片,但这不在其云计算部门之内。

双人赛车微软:云计算招聘AI芯片工程师未来人工智能将需要大规模可扩展的计算单元,无论是在云端还是在边缘,DNN都会变得更大、更快,这意味着能效必须显著提高。虽然更好的GPU或其他数字加速器能在某种程度上起到帮助,但这些系统都不可避免地在数据的传输,也就是将数据从内存传到计算处理单元然后回传上花费大量的时间和能量。RajaKoduriShroutResearch的分析师RyanShrout表示,英特尔把目标定在2020年,目的是与AMD的Radeon和Nvidia的GeForce产品竞争。但英特尔需要与AMD和英伟达保持同样的性能和效率,或者至少在20%的差距内。

(编辑:董文博)
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