原标题:机器智能芯片 10 大新秀!华为抢占一席,Google 占比最多!
整理 | 胡巍巍
当年,阿基米德爷爷说出“给我一个支点,我就能撬动地球”这句话时,估计没少遭受嘲讽。
然而后来的我们,都曾在物理课本上学过这句话。
事实证明,小,也可以很有力量。
芯片,便是小体积、大能量的典型代表之一。
近日,一位外国科技作者,总结了10个用于机器智能的新型硅芯片的详细信息,从这10个硅芯片来看,谷歌占比最多,国内仅有华为一个。
一起来看看,这10个硅芯片的完整信息吧!
当当当当!先PO出一张图,来一个总览!
Cerebras晶圆级引擎芯片(Cerebras Wafer-Scale Engine)
Cerebras晶圆级引擎(WSE)芯片,无疑是最近出现的最大胆和创新的设计。晶圆级集成并不是一个新主意,但是与产量、功率传输和热膨胀有关的集成问题,使其难以商业化。
Cerebras使用这种方法将84个芯片与高速互连集成在一起,从而将基于2D网格的互连按比例缩放到很大比例。
这样可以为机器提供大量内存(18 GB)分布在大量计算中(3.3 Peta FLOP峰值)。
目前,尚不清楚该架构如何扩展到单个WSE之外。当前神经网络的趋势是拥有数十亿权重的大型网络,这将需要进行这样的缩放。
该芯片细节:
互连和IO:
每个核心:
每个骰子:
Google TPU v3
目前由于没有关于Google TPU v3规格的详细信息,它可能是对TPU v2的增量改进:将性能提高一倍,添加HBM2内存以使容量和带宽增加一倍。
该芯片细节:
IO:
Google TPU v2
Google TPU V2是专为训练和推理而生的芯片。它通过浮点算法改进了TPU v1,并通过HBM集成存储器增强了存储容量和带宽 。
该芯片细节:
每个核心:
IO:
Google TPU v1
Google的第一代TPU仅用于推理,并且仅支持整数运算。
它通过在PCIe-3上发送指令来为主机CPU提供加速,以执行矩阵乘法和应用激活功能。这是一个显着的简化,可以节省很多设计和验证时间。
该芯片细节:
IO:
Graphcore IPU
Graphcore IPU架构与大量带有小内存的简单处理器的高度并行,并通过高带宽的所有“交换”互连进行连接。
该体系结构在体同步并行(BSP)模型下运行,由此程序的执行按一系列计算和交换阶段进行。
该BSP模型是一个强大的编程抽象,因为它排除并发危害,BSP执行允许计算和交换阶段充分利用芯片的电力资源。通过连接10个IPU间,可以构建更大的IPU芯片系统链接。
该芯片细节:
IO:
每个核心:
哈瓦那实验室高迪(Habana Labs Gaudi)
哈瓦那的Gaudi AI培训处理器与现代GPU具有相似之处,特别是广泛的SIMD并行性和HBM2内存。
该芯片集成了十个100G以太网链路,这些链路支持远程直接内存访问(RDMA)。
与Nvidia的NVLink或OpenCAPI相比,这种 IO功能使大型系统可以使用商用网络设备构建。
该芯片细节:
TPC核心:
IO:
华为Ascend 910
华为的Ascend与具有宽SIMD算术和3D矩阵单元的最新GPU相似。该芯片包括用于H.264 / 265的128通道视频解码引擎的附加逻辑。
在华为官方的Hot Chips演示中,华为描述了将多维数据集和向量操作重叠以获得高效率以及内存层次结构的挑战,其中L1高速缓存(核心)的带宽与吞吐量之比降低10倍,L2高速缓存降低100倍(共享核心)和2000x用于外部DRAM。
该芯片细节:
互连和IO:
每个达芬奇核心:
英特尔NNP -T
继至强融核之后,该芯片是英特尔针对机器学习加速器的第二次尝试。像Habana Gaudi芯片一样,它集成了少量的宽矢量核,HBM2集成存储器和类似的100 Gbit IO 链接。
该芯片细节:
IO:
TPC核心:
缩放比例:
Nvidia Volta
据了解,Volta从Pascal架构引入Tensor Cores、HBM2和NVLink 2.0 。
该芯片细节:
IO:
Nvidia图灵
Turing是Volta的体系结构修订版,采用相同的16 nm工艺制造,但具有更少的CUDA和Tensor内核。
因此,它具有更小的管芯尺寸和更低的功率范围。除ML任务外,它还设计用于执行实时射线追踪,为此它还使用了Tensor Core。
该芯片细节:
IO:
以上10个芯片,你认为哪个最有前景?赶快在评论区留言吧!
参考:https://www.jameswhanlon.com/new-chips-for-machine-intelligence.html#google-tpu-1
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